ГлавнаяМоделиТекстовая модельClaude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 API

1M context
ПровайдерAnthropic

claude-opus-4-7 — текстовая модель-модель от Anthropic.

document_understandingfunction_callingprompt_cachingreasoningstreamingvisionweb_search

Попробуйте прямо здесь

Claude Opus 4.7 Открыть в песочнице

Что умеет Claude Opus 4.7

  • Анализ документов
  • Вызов функций
  • Кэширование промпта
  • Рассуждения
  • Потоковый ответ
  • Анализ изображений
  • Поиск в интернете

Стоимость

за 1 млн кэшированных входных токенов
66.03 ₽
за 1 млн входных текстовых токенов
660 ₽
за 1 млн записанных в кэш токенов
825 ₽
cache write 5m
cache_write_5m
0.0008 ₽
cache write 1h
cache_write_1h
0.0013 ₽
за 1 млн выходных текстовых токенов
3 301 ₽
web search
1.32 ₽

Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.

Технические характеристики

Контекст
1,000,000
токенов
Output
128,000
токенов
Vendor
anthropic
Modality
text

Claude Opus 4.7 в Ranvik API

Claude Opus 4.7 — гибридная модель рассуждений от американской компании Anthropic, выпущенная 16 апреля 2026 года. Она выделяется высокой тщательностью в программировании, агентных сценариях, анализе изображений и сложных многошаговых задачах. Модель поддерживает адаптивное рассуждение, работает с текстом и изображениями, а контекстное окно до 1 млн токенов помогает уверенно обрабатывать объемные материалы.

Параметры запроса

Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.

ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание
max_tokensreq
integer
min: 1 · max: 128000
4096
Максимум токенов в ответе. Обязателен.
temperature
number
min: 0 · max: 1
1
0 — детерминированно, 1 — креативно. Используйте либо temperature, либо top_p, не оба.
top_p
number
min: 0 · max: 1
—
Nucleus sampling. Альтернатива temperature.
top_k
integer
min: 0
—
Sample только из top-K наиболее вероятных токенов.
stop_sequences
array
—
—
Текстовые последовательности при которых генерация останавливается. stop_reason будет "stop_sequence".
thinking
object
—
—
Extended thinking config: {type:"enabled",budget_tokens:N≥1024} | {type:"disabled"} | {type:"adaptive"}. Только Opus/Sonnet 4.x.
tools
array
—
—
Tool definitions: custom + встроенные (code_execution, bash, text_editor, web_search). Каждый — {name, description?, input_schema}.
tool_choice
object
—
—
Управление выбором tool: "auto" | "any" | {type:"tool",name:"X"} | "none". Поддерживает disable_parallel_tool_use:bool.
service_tier
enum
auto, standard_only
—
Priority vs standard capacity.
metadata
object
—
—
{user_id: external UUID/hash без PII}.
stream
boolean
—
false
SSE streaming.
messagesreq
array
—
—
История сообщений. Массив объектов {role: "user"|"assistant", content: string|ContentBlock[]}. Content может содержать text, image, document, tool_use, tool_result блоки.
1 пример
Примеры
[
  {
    "role": "user",
    "content": "Привет, как дела?"
  }
]
system
string
—
—
System prompt — описание роли модели и контекста. Можно передать строку или массив TextBlockParam (для prompt caching через cache_control).
1 пример
Примеры
You are a helpful assistant who speaks in Russian.
mcp_servers
array
—
—
Список MCP (Model Context Protocol) серверов для подключения. Каждый элемент — объект {name, url, authorization_token, tool_configuration}.
container
string
—
—
ID контейнера для code execution tool (REPL state persistence). Передаётся для продолжения работы в существующем контейнере.
output_format
object
—
—
Структурированный output format. Например {type: "json", schema: {...}} для JSON-schema-validated output.

Пример кода

claude-opus-4-7_example.py
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru")
resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.content[0].text)

# ── С веб-поиском ──
resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Что нового в AI сегодня?"}],
    tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}],
)
print(resp.content[0].text)
Полная документация модели

Частые вопросы о Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 — гибридная модель рассуждений Anthropic для сложных задач: программирования, анализа изображений, работы с текстами и многошаговыми сценариями.
Модель нужна, когда важны точность и устойчивость на сложных задачах: разработке, агентных сценариях, анализе документов и подготовке профессиональных материалов.
Подключить Claude Opus 4.7 можно через Ranvik API: сервис предоставляет удобный доступ к модели для интеграции в приложения, ботов и внутренние процессы.
В России API Claude Opus 4.7 можно использовать через Ranvik API без VPN: подключайте модель к своим продуктам и работайте с запросами в привычном формате.
Да, Ranvik API позволяет оплачивать доступ к Claude Opus 4.7 в российских рублях, поэтому не нужно решать вопрос с оплатой в иностранной валюте.
У модели есть контекстное окно до 1 млн токенов, адаптивное рассуждение и поддержка текстовых и графических входных данных для объемной работы.