Claude Opus 4.7 和 Opus 4.6 价格一样吗？

标价一样：输入 $5/M tokens，输出 $25/M tokens。但 Opus 4.7 换了新 tokenizer，同样的输入内容会产生 1.0-1.35 倍的 token 数，实际账单可能比 4.6 略高。代码密集型任务影响更明显，纯文本任务影响较小。

Claude Opus 4.7 的 xhigh 模式是什么？

xhigh 是 Opus 4.7 新增的思考深度档位，比原有的 high 档位消耗更多 token 进行内部推理，适合需要极高准确性的复杂任务，比如多文件代码重构、长链推理、高精度视觉分析。代价是响应时间更长、成本更高，日常任务不建议开启。

国内怎么调用 Claude Opus 4.7？

通过 OfoxAI 平台直接调用，模型名填 anthropic/claude-opus-4.7，Base URL 用 https://api.ofox.ai/v1（OpenAI 兼容）或 https://api.ofox.ai/anthropic（Anthropic 原生协议），用 OfoxAI 的 API Key 即可。支持微信支付宝充值，不需要海外信用卡。

Opus 4.7 在编程上比 GPT-5.4 强多少？

SWE-bench Pro 上，Opus 4.7 得分 64.3%，GPT-5.4 得分 57.7%，差距约 6.6 个百分点。CursorBench（真实 IDE 任务）上 Opus 4.7 得分 70%，这个差距在实际编程场景中体感更明显，尤其是多文件修改和长上下文代码理解。

Opus 4.7 视觉能力提升了多少？

视觉分辨率从 Opus 4.6 的约 1.25 MP 提升到 3.75 MP（3 倍），视觉准确率从 54.5% 跳到 98.5%。这意味着截图识别、UI 分析、图表理解的准确性大幅提升，computer use 场景下的实际操作成功率也显著改善。

Apr 18, 2026

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Claude Opus 4.7 完全指南：编程提升 13%、视觉翻三倍，国内接入方法（2026）

4 月 16 日，Anthropic 发布了 Claude Opus 4.7。距离 Opus 4.6 才三个月不到，这次升级方向很集中：编程、视觉、加一个新的思考深度档位。

价格没变。这不常见。

三个变化

编程：SWE-bench Pro 64.3%

SWE-bench Pro 测的是模型能否独立解决 GitHub 上的真实 issue，是目前最接近实际工程场景的编程基准。

Opus 4.7 得分 64.3%，Opus 4.6 是 53.4%，涨了 10.9 个点。同期：GPT-5.4 是 57.7%，Gemini 3.1 Pro 是 54.2%。

CursorBench（模拟真实 IDE 操作）上，Opus 4.7 得 70%，Opus 4.6 是 58%。SWE-bench Verified 上是 87.6%。

换成人话：给 Opus 4.7 一个有上下文的 bug 修复任务，它独立搞定的概率比 4.6 高约 20%，比 GPT-5.4 高约 11%。

视觉：分辨率翻三倍

视觉分辨率从约 1.25 MP 升到 3.75 MP，视觉准确率从 54.5% 跳到 98.5%。

这个变化在 computer use 场景下最明显。Opus 4.6 在截图识别上经常”看到了但没看清”，4.7 基本解决了这个问题。UI 自动化、截图分析、图表理解，准确性都有质的变化。

xhigh 思考档位

Opus 4.7 新增了 xhigh 档位，比原有的 high 消耗更多 token 做内部推理。

适合多文件代码重构、需要极高准确性的长链推理、高精度视觉分析。代价是响应更慢、成本更高。日常任务用默认档位就够了。

性能对比

基准	Opus 4.7	Opus 4.6	GPT-5.4	Gemini 3.1 Pro
SWE-bench Pro	64.3%	53.4%	57.7%	54.2%
SWE-bench Verified	87.6%	~80%	—	—
CursorBench	70%	58%	—	—
视觉准确率	98.5%	54.5%	—	—

编程和视觉两个维度，Opus 4.7 目前是公开可用模型里的第一梯队。

价格：标价不变，实际成本略增

标价和 4.6 一样：

输入：$5 / 1M tokens
输出：$25 / 1M tokens
上下文窗口：1M tokens
最大输出：128K tokens

有个细节：Opus 4.7 换了新 tokenizer，同样的输入会产生 1.0-1.35 倍的 token 数。代码密集型任务影响更明显，纯文本影响小。

任务以代码为主的话，账单可能比 4.6 高 10-20%。主要是文本处理的话，差距不大。

什么时候该切换

编程相关任务直接切：代码审查、bug 修复、多文件重构、大型代码库理解、AI Agent 工作流。

可以暂缓的情况：纯文本生成（Sonnet 4.6 性价比更高）、对 token 成本敏感的高频调用、已有稳定运行的 Opus 4.6 工作流且效果满意。

如果你在用 Opus 4.6 做编程，升级到 4.7 基本没有理由不换——同价格，能力更强。

Opus 和 Sonnet 的选型逻辑可以参考《Claude Opus 4.6 vs Sonnet 4.6 怎么选》，那篇文章的框架对 4.7 同样适用。

国内接入：通过 OfoxAI

Anthropic 官方 API 国内无法直接访问。通过 OfoxAI 可以直接调用 Claude Opus 4.7，支持微信支付宝充值，不需要海外信用卡。

模型名：anthropic/claude-opus-4.7

OpenAI 兼容协议（兼容性最好）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-ofoxai-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-opus-4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "帮我审查这段代码"}]
)

Anthropic 原生协议（功能最完整，支持 xhigh 等高级参数）：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="your-ofoxai-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/anthropic"
)

完整的 Claude API 国内接入方法，包括 streaming、tool use、批量调用，参见《Claude API 国内完全指南》。

在 Claude Code 或 OpenClaw 里用 Opus 4.7，参考《Claude Code 国内使用指南》，把模型名换成 anthropic/claude-opus-4.7 就行。

用 OpenClaw 的话，《OpenClaw 模型推荐与排行》里有各场景的选型建议，Opus 4.7 已经更新进去了。

实际感受

编程任务上的提升是真实的。给它一个有足够上下文的复杂任务，它比 4.6 更少需要你补充说明，“理解了但做错了”的情况明显减少。

视觉能力的提升对做 computer use 的人来说是解放。4.6 在截图识别上的不稳定是个真实痛点，4.7 基本解决了。

xhigh 模式大多数任务用不上，默认档位够了。

价格没涨，能力实打实地提升了。用 Opus 4.6 做编程的，现在就可以切换。