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厂商： Anthropic Model ID： claude-opus-4-7 能力： 200K context · tool use · vision · prompt caching · streaming · extended thinking 价格： 按 token，Opus 档（实时价格） Opus 4.7 是上一代 Opus，现已被 Claude Opus 4.8 取代为旗舰。当那一发必须对时它仍是你伸手抓的模型。它比 Sonnet 慢、比 Sonnet 贵，并且在 Sonnet 开始偷工减料的地方明显更稳：长上下文推理、每一步 都依赖上一步的多步计划，以及那种 第一稿 就要能编译并匹配既有代码 库架构约定的代码生成。开 extended thinking 后等待变长，但在难题上的 答案质量提升超过延迟成本所暗示的幅度。

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请求

curl https://llm.bytespike.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $BYTESPIKE_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-7",
    "max_tokens": 16384,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Implement an LRU cache with O(1) get and put."}
    ]
  }'

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Body 参数

字段类型是否必填默认说明
modelstring是—claude-opus-4-7
messagesarray是—对话历史。最多 200K token 输入。
max_tokensinteger是—硬上限。本模型最大：32768。
systemstring | array否—array 形式支持 cache_control。
temperaturenumber否1.0范围 0.0–1.0。
top_pnumber否1.0Nucleus sampling。
toolsarray否—支持，并行调用支持。
tool_choiceobject否{"type":"auto"}auto / any / tool（指定名）。
thinkingobject否—Extended-thinking。预算越大，长程推理答案越好，延迟越高。
streamboolean否falseSSE 流式。

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响应

{
  "id": "msg_opus_…",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-opus-4-7",
  "content": [
    {"type": "thinking", "thinking": "<extended reasoning trace>"},
    {"type": "text", "text": "Here's the LRU cache..."}
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 32,
    "output_tokens": 1248,
    "thinking_tokens": 4032
  }
}
thinking_tokens 按输入 token 价计费（extended thinking 增加延迟但不 增加全额输出成本）。当前价格见 pricing table。

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代码示例

curl https://llm.bytespike.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $BYTESPIKE_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-7",
    "max_tokens": 16384,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Implement an LRU cache with O(1) get and put."}]
  }'

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Extended thinking

设置 thinking 块来开启： 
{
  "model": "claude-opus-4-7",
  "max_tokens": 16384,
  "thinking": {
    "type": "enabled",
    "budget_tokens": 8192
  },
  "messages": [...]
}
budget_tokens 是内部推理 token 的上限。模型可能用得更少；下限是几 百。推荐预算：
任务建议预算
多步编码4K–8K
长上下文总结8K–16K
难题数学 / 证明16K–32K
更高预算在难题上单调提升答案质量 —— 但多数任务在 16K 以上边际收益 迅速下降。

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Cache control

{
  "model": "claude-opus-4-7",
  "system": [
    {
      "type": "text",
      "text": "<the corpus you keep referring to>",
      "cache_control": {"type": "ephemeral"}
    }
  ],
  "messages": [...]
}
缓存读取按 pricing table 的折扣价计 费。在 Opus 4.7 上，cache control 是单项杠杆最高的成本优化 —— 大块 system prompt 付一次，每个后续轮次按缓存读取价计费。

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错误

Code触发是否计费
400Body 校验失败否
401key 缺失 / 已撤销否
402钱包用尽（Opus 比 Sonnet 触发得更快）否
413输入超过 200K token否
429速率限制否
5xx上游 provider 问题否（自动重试信封）

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何时使用

  • 一发即中的质量重要，并且你愿意等一个深思熟虑的答案。
  • 在既有代码库中、约定重要的代码生成。
  • 每一步都依赖上一步的多步计划（Sonnet 开始漏；Opus 4.7 把链条保持紧）。
  • 200K 窗口内法律 / 医学 / 技术语料的长上下文推理。
  • 中端成本 / 延迟，见 Sonnet 4.6。
  • 高吞吐 agent loop，见 Haiku 4.5。

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限制

限制值
Context window200K tokens
Max output32768 tokens
支持 tool use是（并行）
支持 vision是
支持 streaming是
支持 prompt caching是
支持 extended thinking是