Anthropic

Claude Opus 4.7

Type
modèle de langue
Contexte
1 000K tokens
Sortie maximale
128K
Sortie le
16 avril 2026
Connaissances jusqu'à
janvier 2026
Chaîne pour l'API
anthropic/claude-opus-4-7

Prix par fournisseur

Fournisseur Entrée, $ par 1M Sortie, $ par 1M Dans nos données depuis
Kilo Code stealth/claude-opus-4.7 $4 $20 31 juil. 2026
Poe $4,3 $21 31 juil. 2026
GMI Cloud $4,5 $22,5 31 juil. 2026
NanoGPT $4,998 $25,007 31 juil. 2026
neon $5 $25 31 juil. 2026
frogbot $5 $25 31 juil. 2026
auriko $5 $25 31 juil. 2026
google-vertex-anthropic $5 $25 31 juil. 2026
freemodel $5 $25 31 juil. 2026
perplexity-agent $5 $25 31 juil. 2026
hpc-ai $5 $25 31 juil. 2026
302.AI $5 $25 31 juil. 2026
AIHubMix $5 $25 31 juil. 2026
Abacus.AI $5 $25 31 juil. 2026
Amazon Bedrock anthropic.claude-opus-4-7 $5 $25 31 juil. 2026
Anthropic $5 $25 31 juil. 2026
Cloudflare AI Gateway $5 $25 31 juil. 2026
CrossModel $5 $25 31 juil. 2026
Databricks $5 $25 31 juil. 2026
DigitalOcean Gradient AI $5 $25 1 août 2026
GitHub Copilot $5 $25 31 juil. 2026
Google Vertex AI $5 $25 31 juil. 2026
Kilo Code anthropic/claude-opus-4.7 $5 $25 31 juil. 2026
LLM Gateway $5 $25 31 juil. 2026
Merge Gateway $5 $25 31 juil. 2026
Microsoft Foundry $5 $25 31 juil. 2026
NEAR AI $5 $25 31 juil. 2026
OpenCode Zen $5 $25 31 juil. 2026
OpenRouter $5 $25 31 juil. 2026
OrcaRouter $5 $25 31 juil. 2026
Pioneer $5 $25 31 juil. 2026
SAP AI Core $5 $25 1 août 2026
Vercel $5 $25 31 juil. 2026
ZenMux $5 $25 31 juil. 2026
Amazon Bedrock au.anthropic.claude-opus-4-7 $5,5 $27,5 31 juil. 2026
Venice AI $6 $30 31 juil. 2026

Seul le tarif de base et uniquement les prix au token sont affichés. Les tarifs par lots, réduits ou mis en cache, ainsi que les prix par image ou par seconde de vidéo, n'entrent pas dans ce tableau : ils ne peuvent pas figurer dans la même colonne qu'un prix par million de tokens.

Un même fournisseur apparaît plusieurs fois s'il vend ce modèle sous des identifiants différents et à des prix différents — par exemple à des précisions de poids différentes. L'identifiant est indiqué à côté du nom. Les offres identiques arrivées de deux sources sous des orthographes différentes sont fusionnées en une seule ligne.

La date de la dernière colonne est le jour où ce prix est entré pour la première fois dans notre collecte. Le prix peut être plus ancien : avant ce jour, nous ne l'enregistrions tout simplement pas. Il n'a pas changé depuis — sinon une nouvelle ligne avec une nouvelle date figurerait à sa place.

Résultats des mesures

Jeu de tâches Résultat Conditions d'exécution Mesuré par
Arena Score, développement web 1 560,63 1 554–1 567
Arena Score, questions d'expert 1 522,22 1 513–1 531
Arena Score, programmation 1 516,56 1 510–1 523
Arena Score, dialogue à plusieurs tours 1 506,02 1 499–1 514
Arena Score en français 1 499,99 1 484–1 516
Arena Score, requêtes difficiles 1 498,15 1 493–1 503
Arena Score, requêtes longues 1 497,48 1 492–1 503
Arena Score, mathématiques 1 488,38 1 476–1 500
Arena Score en anglais 1 487,52 1 482–1 493
Arena Score en russe 1 487,11 1 478–1 496
Arena Score, respect des consignes 1 485,87 1 480–1 492
Arena Score, classement général 1 481,85 1 478–1 486
Arena Score, écriture créative 1 476,58 1 469–1 484
Arena Score en espagnol 1 473,23 1 457–1 489
Arena Score, compréhension de schémas 1 336,97 1 327–1 347
Arena Score, reconnaissance de texte sur image 1 323,66 1 317–1 331
Arena Score, travail sur images 1 314,84 1 308–1 322
Mock AIME 2024–2025 — problèmes d'olympiade 97,8 % effort : xhigh · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
ARC-AGI — généralisation à des motifs inédits 93,5 % effort : high · avec un harnais ajusté https://arcprize.org/leaderboard
Terminal-Bench — travail en ligne de commande 90,2 % · avec un harnais ajusté https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0
GPQA Diamond — questions de niveau doctorat 86,87 % effort : xhigh · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
SWE-bench Verified — correction de bugs dans des dépôts 83,47 % effort : max · avec un harnais ajusté Epoch evaluations
WeirdML — tâches d'apprentissage automatique inhabituelles 76,4 % https://htihle.github.io/weirdml.html
ARC-AGI-2 75,8 % effort : max
FrontierMath, niveaux 1–3 70,18 % effort : max Epoch evaluations
CursorBench — modifications dans l'éditeur 64,8 % effort : max https://cursor.com/cursorbench
SimpleBench — questions pièges 55,48 % SimpleBench Leaderboard
SimpleQA Verified — exactitude factuelle 50,6 % effort : xhigh Epoch evaluations
GSO-Bench — optimisation de code 44,12 % GSO Leaderboard
FrontierCode — correctifs acceptables dans un projet 38,5 % https://cognition.com/frontiercode
APEX-Agents 33,9 % effort : max
Humanity’s Last Exam — questions d'expert 32,98 %
FrontierMath, niveau 4 — problèmes de recherche 31,71 % effort : max Epoch evaluations
Problèmes d'échecs 26,35 % effort : low Epoch evaluations
OSWorld 2.0 — travail dans un système d'exploitation 18,2 % effort : max https://osworld-v2.xlang.ai/ auto-déclaré
CritPt — problèmes de physique 12 % effort : max
Arena Score, tâches d'agent 0,07 0–0