Claude Opus 4.7 和 Opus 4.6 相比有哪些提升？

编程能力大幅提升：CursorBench 从 58% 升至 70%，SWE-bench Pro 从 53.4% 升至 64.3%，生产任务解决量是 4.6 的 3 倍。视觉分辨率提升超 3 倍（支持 2576px 长边），新增 xhigh 推理档位和 Task Budgets 功能。价格不变，$5/$25 每百万 token。

Claude Opus 4.7 国内能用吗？

可以。ofox.ai 已同步上线 claude-opus-4-7，国内节点直连，无需翻墙。接口完全兼容 OpenAI SDK，改一行 base_url 即可使用。

Claude Opus 4.7 API 怎么调用？

模型 ID 为 claude-opus-4-7，通过 ofox.ai 调用只需设置 base_url='https://api.ofox.ai/v1'，使用 ofox API key，其余代码与 OpenAI SDK 完全一致。

xhigh 推理档位是什么？

xhigh 是 Opus 4.7 新增的推理强度档位，介于 high 和 max 之间，提供更精细的推理深度与延迟控制。适合需要深度推理但不想用 max 档全力出击的场景。

Task Budgets 功能怎么用？

Task Budgets 是公测功能，用于控制长任务的 token 消耗预算。在多步骤 Agent 任务中，可以设定 token 上限，避免超出预期成本。

Claude Opus 4.7 在编程以外的任务表现如何？

视觉任务大幅提升，XBOW 视觉精度从 54.5% 跳到 98.5%。文档推理、长上下文处理、生物学等专业领域也有明显改善。Notion 测试显示比 4.6 少用 14% 的 token 完成同等质量任务，Databricks 文档推理错误率降低 21%。

Apr 17, 2026

claudemodel-reviewanthropicapi-guide

Claude Opus 4.7 正式发布：编程提升 13%，ofox.ai 第一时间上线支持

Anthropic 昨天（4 月 16 日）发布了 Claude Opus 4.7，这是目前 GA（正式可用）版本中能力最强的 Opus 模型。ofox.ai 同步上线，国内开发者现在可以直接调用。

核心数据

这次升级的数字比较实在：

指标	Opus 4.6	Opus 4.7	变化
CursorBench	58%	70%	+12 pts
SWE-bench Pro	53.4%	64.3%	+10.9 pts
生产任务解决量（Rakuten）	基准	3x	3 倍
视觉分辨率	~1.2 MP	3.75 MP	3x+
XBOW 视觉精度	54.5%	98.5%	大幅提升
BigLaw Bench（Harvey）	—	90.9%	—
定价（输入/输出）	$5/$25	$5/$25	不变

同样的价格，编程能力跳了一个档次。

基准测试全景

Opus 4.7 综合基准测试对比

Anthropic 发布了跨多个维度的对比数据，涵盖 Office Tasks、Vision、Document Reasoning、Long-Context Reasoning、Biology、Long-Term Coherence 和 Coding 七个类别，与 Opus 4.6、Sonnet 4.6、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 全面对比。

编程能力：真实提升

编程基准测试

SWE-bench Pro 64.3% 是目前 GA 模型里最高的，超过 GPT-5.4（57.7%）和 Gemini 3.1 Pro（54.2%）。

来自一线用户的反馈更直接：

Cursor：CursorBench 70% vs Opus 4.6 的 58%
Rakuten：生产任务解决量是 4.6 的 3 倍
Vercel：一次性编程任务更正确、更完整
Warp：通过了之前 Claude 模型失败的 Terminal Bench 任务
CodeRabbit：复杂 PR 中难以发现的 bug 召回率提升超 10%
Cognition：自主从零构建了完整的 Rust 文字转语音引擎

Notion 的数据尤其值得关注：同等质量下，Opus 4.7 比 4.6 少用 14% 的 token，工具调用错误减少三分之一。

视觉能力：3 倍分辨率

视觉基准测试

支持最长边 2576 像素（约 3.75 MP），是之前 Claude 模型的 3 倍以上。化学结构式、技术图纸、密集截图这类之前容易出错的内容，现在处理精度大幅提升。

XBOW 视觉精度基准从 54.5% 跳到 98.5%——这个差距不是小幅优化，是质变。Solve Intelligence 在生命科学专利工作流中测试，多模态理解有”重大改善”。

效率提升：更少 token，更好结果

Token 使用效率

这张图展示了不同推理档位下 token 消耗与任务得分的关系。关键结论：Opus 4.7 在相同 token 预算下得分更高，或者用更少 token 达到同等效果。

Hex 的测试结论是：低档位的 Opus 4.7 大约等于中档位的 Opus 4.6。这意味着你可以降低推理强度、节省成本，同时保持原来的输出质量。

新功能

xhigh 推理档位：在 high 和 max 之间新增一档，推理深度和延迟的控制更精细。

Task Budgets（公测）：长任务的 token 预算控制，适合多步骤 Agent 场景，避免成本失控。

Claude Code /ultrareview：新增代码审查命令，专门标记 bug 和设计问题。Pro/Max 用户每月 3 次免费。

Auto Mode 扩展：Max 用户现在也可以使用自动模式，让模型自主决策长任务的执行方式。

指令遵循的变化

Anthropic 特别提到这次指令遵循有”实质性提升”——模型会更字面地执行指令，而不是自行解读。这对有复杂 system prompt 的生产应用来说是好事，但也意味着如果你的 prompt 之前写得比较模糊，可能需要重新调整。

Ramp 的反馈印证了这一点：在 Agent 团队工作流中，角色保真度、指令遵循和协调能力都有提升。

迁移注意事项

Opus 4.7 用了新的 tokenizer，同样的输入内容会映射到更多 token（大约 1.0–1.35 倍）。定价没变，但实际 token 消耗会略有增加，尤其是推理密集的任务。迁移前建议先跑一下成本测算。

在 ofox.ai 上调用

ofox.ai 已同步上线 claude-opus-4-7，模型 ID 和 Anthropic 官方一致，国内节点直连，无需额外网络配置。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.ofox.ai/anthropic",
    api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
)

message = client.messages.create(
    model="anthropic/claude-opus-4.7",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "帮我审查这段代码"}
    ],
)
print(message.content[0].text)

也支持 OpenAI SDK（OpenAI 兼容协议）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.ai/v1",
    api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-opus-4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "帮我审查这段代码"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

如果你在用 Claude Code，切换模型只需要在 ccswitch 里增加一条配置，把 model 改成 anthropic/claude-opus-4.7，其他不用动。

值不值得升级

如果你现在在用 Opus 4.6 做编程任务，答案是值得。价格一样，编程能力有实质提升，视觉任务改善明显，而且 token 效率更高意味着实际成本可能反而更低。

如果你在用 Sonnet 4.6 做日常任务，不需要特意升级——Sonnet 的性价比依然更高，Opus 适合复杂任务。

模型 ID：anthropic/claude-opus-4.7，接入地址：https://api.ofox.ai/anthropic（Anthropic 协议）或 https://api.ofox.ai/v1（OpenAI 兼容协议），注册获取 API Key。

关于 Opus 4.7 的功能细节、xhigh 模式用法和完整接入示例，参见 Claude Opus 4.7 完全指南。