Claude Opus 4.7 API

anthropic/claude-opus-4.7

1M tokens · 输入 800 / 输出 4000 积分 / 1M tokens

Claude Opus 4.7 结合代码、文档与图像，处理编程和推理。它拥有 100 万 token 上下文与 12.8 万 token 最大输出，可通过 Chat Completions 与 Claude Messages 接入。

Claude Opus 4.7

Anthropic · chat-completions

与 Claude Opus 4.7 开始对话

每个模型都有独立对话。切换模型不会发送其他模型的聊天记录，切回后可继续原对话。请求按实际 Token 用量计费。

同步 LLM API

快速开始

向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求，使用 anthropic/claude-opus-4.7 获取生成结果与用量；stream 可选择 JSON 或 SSE。

Endpoint: POST /v1/chat/completions
Model ID: anthropic/claude-opus-4.7
Protocol: Chat Completions

请求字段

字段	要求	说明
model	必填	anthropic/claude-opus-4.7
messages	必填	非空对话消息数组。
max_tokens	可选	正整数；模型 API 最大输出为 128,000 tokens，本页体验区范围为 1–65,536。
temperature	可选	采样温度，体验区可设置 0–2。
top_p	可选	核采样概率，体验区可设置 0–1。
stream	可选	设为 true 时返回 SSE 事件流。

返回与用量

成功响应包含生成内容和 usage。系统按实际输入、输出与缓存 token 结算。

流式响应

设置 stream: true 可读取 SSE；流结束后再从最终用量事件完成统计。

查看协议文档 Claude 原生 /v1/messages

curl --request POST \
  --url https://api.vidgo.ai/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer $VIDGO_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "model": "anthropic/claude-opus-4.7",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a helpful assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain why deterministic retries matter in distributed systems."
    }
  ],
  "max_tokens": 4096,
  "temperature": 1,
  "top_p": 1,
  "stream": false
}'

服务端保存 API Key。不要把密钥放入浏览器代码或公开仓库。

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Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 按顺序处理对话消息，生成代码、推理分析与文字回答。100 万 token 上下文可容纳源文件和文档。使用 anthropic/claude-opus-4.7 调用 /v1/chat/completions 或 /v1/messages；体验区可切换 API Endpoint，并设置 System Prompt、Temperature、Max Tokens 和 Top P。

为什么选择 Claude Opus 4.7？

关联代码任务结合源文件、需求与工具结果，规划和审阅多步骤代码改动。
可调推理强度通过 output_config.effort 在 low 至 max 之间选择任务所需的推理强度。
长上下文分析在 100 万 token 上下文窗口中对照代码、文档和对话历史。
文字与图像理解结合图像块与文字背景，检查图表、示意图和界面细节。

参数

参数	要求	说明
model	必填	填写 anthropic/claude-opus-4.7。
messages	必填	非空且按顺序排列的对话消息数组；每条消息包含 role 和 content。
max_tokens	Messages 必填；Chat Completions 可选	正整数，设置本次响应上限；模型 API 最大输出为 128,000 tokens。
system	可选	Chat Completions 在 messages 中使用 system 角色；Claude Messages 在请求根级填写 system。
temperature	可选	采样温度。体验区 Chat Completions 范围 0–2，Claude Messages 范围 0–1；默认值为 1。
top_p	可选	核采样概率范围为 0–1；默认值为 1。
output_config.effort	可选	Claude Messages 的推理强度：low、medium、high、xhigh 或 max。默认`highlowmediumxhighmax`
tools	可选	定义响应过程中可用的工具。
stream	可选	选择完整 JSON 响应或 SSE 事件流。默认`falsetrue`

如何使用

明确目标说明交付内容、约束与检查标准。
加入上下文在 messages 中提供相关文件、对话历史、文档或图像块。
设置请求选择 /v1/chat/completions 或 /v1/messages，在 model 中填写 anthropic/claude-opus-4.7，并设置 messages 与 Max Tokens。
检查响应查看生成内容与返回的 token 用量，再根据需要补充证据继续对话。

价格

Vidgo AI 分别按输入与输出 token 计费。下列价格均以每 100 万 tokens 计算。

用量	费率	说明
输入	$4.00 · 800 credits / 1M tokens	请求中的输入 tokens。
输出	$20.00 · 4000 credits / 1M tokens	模型在响应中生成的 tokens。

适用场景

代码库编程在同一任务中关联实现文件、架构约束与测试结果。
长文档分析对照需求、报告和源资料，形成有依据的分析结论。
视觉证据审阅结合图像块与具体问题检查图表、示意图或界面。

使用建议

同时提供目标、约束、相关文件与验收标准。
按任务所需的推理深度选择 output_config.effort。
审阅大量资料时，要求结论指向具体文件或段落。

使用说明

Claude Opus 4.7 的上下文窗口为 1,000,000 tokens，模型 API 最大输出为 128,000 tokens。
体验区默认使用 /v1/chat/completions，也可选择 /v1/messages；Max Tokens 控件范围为 1–65,536。
Chat Completions 在 messages 中发送 System Prompt；Claude Messages 在请求根级发送 system。

Claude Opus 4.7 API 常见问题

Claude Opus 4.7 API 是什么？

Claude Opus 4.7 是 Anthropic 面向编程、推理与长上下文分析的模型。在 Vidgo AI 可通过 /v1/chat/completions 和 /v1/messages 调用。100 万 token 上下文窗口适合关联大量源资料完成连续任务。

Claude Opus 4.7 如何处理编程任务？

提供目标行为、相关文件、约束和测试结果。模型可结合这些上下文编写代码、检查边界情况，并按照给定标准审阅结果。

Claude Opus 4.7 的上下文窗口是多少？

上下文窗口为 1,000,000 tokens。可加入需要相互对照的文件、文档和对话记录。

如何设置推理强度？

在 Claude Messages 请求中将 output_config.effort 设置为 low、medium、high、xhigh 或 max；默认值为 high。

Claude Opus 4.7 的输出上限是多少？

模型 API 最大输出为 128,000 tokens。Claude Messages 请求使用 max_tokens 设置上限；本页体验区的独立控制范围为 1–65,536 tokens。

如何使用 Claude Opus 4.7 分析图像？

在 messages.content 中将图像块与文字一起提供，并针对画面细节提出具体问题。模型会结合这些图像信息生成文字回答。

Claude Opus 4.7 如何配合工具？

在请求中定义可用工具。模型返回工具调用后，应用执行工具并将结果加入下一轮对话。

在 Vidgo AI 使用 Claude Opus 4.7 的价格是多少？

输入价格为每 100 万 tokens 800 credits（$4.00），输出价格为每 100 万 tokens 4000 credits（$20.00）。可结合响应中的 token 用量计算单次费用。

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