Anthropic
·Released on 12 мая 2026 г.Claude Opus 4.7 API Benchmarks, Pricing & Provider Data
Compare Claude Opus 4.7 with another model
Choose a model to open its comparison page.
LLM
Тесты, цены API и данные поставщиков Claude Opus 4.7: поставщиков — 639, цены от $0.015/M. Бесплатный API Claude Opus 4.7 предлагают поставщики: 6. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.
Anthropic Claude Opus 4.7 targets frontier-level analysis, complex coding, and autonomous workflows that require deep multi-step reasoning.
Качество
#32of 111
66.0
Оценка LMSpeed
Скорость
47char/s
4.89 s
Стоимость
#168of 186
$0.015/ 1M · 8:1 in:out
$0.0024 in · $0.013 out
Производительность по категориям
Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.
- Покрытие
- 6 / 8
- Методология
- V3.0
#1Программирование58.5Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 47.3–69.7
code generation56.3
scicode · aa_sci_code
repository engineering60.7
react_native_bench · react_native_evals / vibecode · vibe_code_bench
debugging testingТолько априорное
tooling qualityТолько априорное
#2Математика56Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 40.0–72.1
foundational mathТолько априорное
competition mathТолько априорное
proof frontier56
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 / frontiermath · frontier_math_v2_tiers13
applied tool mathТолько априорное
#3Рассуждение54.8Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 44.0–65.6
abstract logicТолько априорное
scientific causal57.5
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraintsТолько априорное
evidence verification52.1
lcr · lcr
#4Агенты53.7РейтинговаяОбщий рейтинг #264/4 Измеренные измерения
80% интервал: 46.8–60.6
planning58.6
deep_planning · gert_labs
tool use47.5
tau · tau2_bench
environment execution49.7
osworld · os_world2
recovery reliability59.1
researchclaw · research_claw_bench
#5Знания53.6Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 39.6–67.6
broad knowledge53.6
aa_omniscience · aa_omniscience_index / benchlm_category_knowledge · benchlm_category_knowledge
professional knowledgeТолько априорное
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
#6Следование инструкциям44.5Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 28.5–60.5
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization44.5
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
Нет данных:МногоязычностьМультимодальность
Specifications
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
INPUT
1Mtokens
≈ 1.2K pages of text
OUTPUT
128Ktokens
8K128K1M4M
1M
Возможности
Rankings
Excels at
It's decent at
Falls behind in
Подробные оценки
Обновлено: 11 сент. 2026 г.Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Overall score66.0#32 / 111
Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Цена входных данных$5.00/M#168 / 186Цена выходных данных$25.00/M#169 / 186
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#168
Оценка$5.00/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#169
Оценка$25.00/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Оценка53.7#2680% интервал46.8–60.64/4 Измеренные измеренияΤ²-bench results74.0#59 / 82Gert Labs65.6#3 / 49
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Рейтинговая
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозиция58.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
deep_planning · gert_labs · z 1.17 · q 1.00
Использование инструментов47.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z -0.43 · q 1.00
Среда и длительное выполнение49.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
osworld · os_world2 · z -0.31 · q 1.00
Восстановление и надёжность завершения59.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
researchclaw · research_claw_bench · z 0.79 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#59
Оценка74.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Gert LabsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#3
Оценка65.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
ResearchClawBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#2
Оценка20.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
OSWorld 2.0Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#14
Оценка13.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка58.580% интервал47.3–69.72/4 Измеренные измеренияVibe Code Bench71.0#1 / 33React Native Evals82.8#4 / 12
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Генерация кода56.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
scicode · aa_sci_code · z 0.67 · q 1.00
Работа с репозиториями60.7
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
react_native_bench · react_native_evals · z 0.61 · q 1.00
vibecode · vibe_code_bench · z 1.56 · q 1.00
Отладка и тестированиеТолько априорное
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Vibe Code BenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#1
Оценка71.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
React Native EvalsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#4
Оценка82.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#34
Оценка50.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
FrontierCode 1.1 Main
Рейтинг LMSpeed#8
Оценка38.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка54.880% интервал44.0–65.62/4 Измеренные измеренияGPQA91.4%#22 / 218HLE42.3%#24 / 216
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение57.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z 0.20 · q 1.00
gpqa · gpqa · z 0.73 · q 1.00
hle · hle · z 0.68 · q 1.00
Многошаговые ограниченияТолько априорное
Интеграция и проверка свидетельств52.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z -0.08 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#22
Оценка91.4%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#24
Оценка42.3%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#58
Оценка72.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
CritPtДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#47
Оценка5.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка53.680% интервал39.6–67.61/4 Измеренные измеренияArtificial Analysis Intelligence Index43.9#14 / 117AA-GPQA Diamond88.5#43 / 113
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Широкие знания53.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_omniscience · aa_omniscience_index · z 0.62 · q 1.00
benchlm_category_knowledge · benchlm_category_knowledge · z -0.25 · q 1.00
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Artificial Analysis Intelligence IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#14
Оценка43.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#23
Оценка14.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#26
Оценка44.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#70
Оценка54.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Knowledge scoreДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#49
Оценка65.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка5680% интервал40.0–72.11/4 Измеренные измеренияMath score61.7#28 / 63FrontierMath v2 (Tiers 1-3)43.8#9 / 47
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математикаТолько априорное
Продвинутые доказательства56
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
frontiermath · frontier_math_v2_tier4 · z 0.79 · q 1.00
frontiermath · frontier_math_v2_tiers13 · z 0.52 · q 1.00
Прикладная математика и инструментыТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
FrontierMath v2 (Tiers 1-3)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#9
Оценка43.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
FrontierMath v2 (Tier 4)Доказательство V3
Рейтинг LMSpeed#10
Оценка22.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измеренияAA-MMMU-Pro76.4#27 / 68Design Arena Website1307.0#13 / 78
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Design Arena Website
Рейтинг LMSpeed#13
Оценка1307.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка44.580% интервал28.5–60.51/4 Измеренные измеренияAA-IFBench43.6#61 / 84
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций44.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z -1.02 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#61
Оценка43.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Эндпоинты OpenRouter
8 эндпоинтовСторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.
| Provider endpoint | Вход | Вывод | Доступность 1 день | Задержка 30м | Пропускная способность 30м | Контекст / вывод |
|---|---|---|---|---|---|---|
Amazon Bedrock amazon-bedrock/eu-west-1 | $5.50/M | $27.50/M | 100% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Claude Platform on AWS claude-on-aws | $5/M | $25/M | 100.0% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Anthropic anthropic | $5/M | $25/M | 100.0% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Amazon Bedrock amazon-bedrock/global | $5/M | $25/M | 100.0% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Google google-vertex/global | $5/M | $25/M | 99.9% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Azure azure/global | $5/M | $25/M | — | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Google google-vertex/us | $5.50/M | $27.50/M | — | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Google google-vertex/europe | $5.50/M | $27.50/M | — | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Сравнение цен
Compare Claude Opus 4.7 API pricing across 633 providers. Prices range from $0.015/M to $3000.00/M. 熊猫 API offers the lowest rate at $0.015/M. 6 providers offer free API credits or a free tier.
Показано 20 ID моделей из 159.
Альтернативы и похожие модели
Claude Opus 4.6
claude-opus-4-6
Anthropic Claude Opus 4.6 is the most capable Claude Opus tier, optimized for complex analysis, long-horizon coding, and high-stakes enterprise reasoning workloads.
240 общих провайдеров
GPT-5.4
gpt-5-4
OpenAI GPT-5.4 extends the GPT-5 family with stronger instruction following, deeper tool use, and improved performance on coding, math, and long-document analysis.
236 общих провайдеров
Claude Sonnet 4.6
claude-sonnet-4-6
Anthropic Claude Sonnet 4.6 extends the Sonnet line with improved tool use, coding reliability, and long-context performance for everyday production workloads.
234 общих провайдеров
Claude Haiku 4.5
claude-haiku-4-5
Anthropic Claude Haiku 4.5 delivers fast, low-cost responses while retaining solid instruction following for chat, classification, and lightweight coding.
220 общих провайдеров
GPT-5.3 Codex
gpt-5-3-codex
OpenAI GPT-5.3 Codex is a code-specialized variant in the GPT-5 series, optimized for code generation, debugging, and software development tasks.
213 общих провайдеров
GPT-5.4 Mini
gpt-5-4-mini
OpenAI GPT-5.4 Mini is a compact language model in the GPT-5 series, optimized for quick responses and high throughput.
211 общих провайдеров
Frequently Asked Questions
- What benchmark data does Claude Opus 4.7 include?
- LMSpeed shows Claude Opus 4.7 benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 639 providers when those signals are available.
- Сколько стоит API Claude Opus 4.7?
- Цены Claude Opus 4.7 у поставщиков (639): от $0.015/M до $3000.00/M. Самая низкая указанная цена — у 熊猫 API.
- What does the Claude Opus 4.7 API pricing table include?
- The Claude Opus 4.7 API pricing table compares 639 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
- У какого провайдера самая низкая цена API Claude Opus 4.7?
- Сейчас самая низкая указанная цена Claude Opus 4.7 — $0.015/M у 熊猫 API. Сравниваются поставщики: 639.
- Can I compare Claude Opus 4.7 API price and speed together?
- Yes. LMSpeed shows Claude Opus 4.7 API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
- Является ли API Claude Opus 4.7 бесплатным?
- Да, Claude Opus 4.7 доступна бесплатно через 6 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая 我不是AI神, 兔子API, 兔子API, 兔子API, 兔子API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
- Where can I get Claude Opus 4.7 free API access?
- LMSpeed currently lists 6 free API providerundefined other undefined} for Claude Opus 4.7: 我不是AI神, 兔子API, 兔子API, 兔子API, 兔子API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.