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Claude Opus 4.7

por Anthropic

Claude Opus 4.7. Iteración de mayo 2026 sobre Opus 4.6 con mejor rendimiento en coding y tareas agentic largas, mismo precio. Visual capability x3 (3.75 megapíxeles vs 0.7M de 4.6).

CerradoResponde con textoEntiende imágenes
Busca en la webEjecuta códigoUsa el ordenador
Raziel Score
0.0/10
API
$5.00 / $25.00por millón de tokens
Ventana de contexto
1M tokens
Comunidad
Sin datos aún

¿Para qué sí? ¿Para qué no?

Mejor para

  • Razonamiento complejo
    Descomponer problemas ambiguos o multietapa que exigen deliberación.
  • Agentes de larga duración
    Mantener objetivos y contexto durante sesiones prolongadas o proyectos complejos.
  • Programación agéntica
    Resolver issues y modificar repositorios con autonomía y herramientas.
  • Comprensión multimodal
    Analizar conjuntamente texto, imágenes, audio, vídeo o documentos.

Evitar para

  • Presupuesto ajustado
    Priorizar coste total bajo frente al máximo rendimiento absoluto.
  • Procesamiento de alto volumen
    Procesar muchas solicitudes con coste y rendimiento previsibles.

Valoración por categoría

Agentes

Resolución autónoma multi-step

9.0/10
Código

Resolución de bugs y tareas de programación

8.5/10
Razonamiento

Problemas complejos, lógica y conocimiento experto

8.5/10
Trabajo profesional

Documentos, análisis y entregables de trabajo real

9.0/10
Ciencia

Investigación y tareas científicas especializadas

Pendiente · evidencia en revisión
Escritura

Matiz, estilo y creatividad

Pendiente · evidencia en revisión
Imagen

Comprensión, generación o edición visual

8.5/10
Precio

Coste por millón de tokens

5.5/10

Benchmarks traducidos

Métricas comparables, agrupadas por capacidad para que se vea qué mide cada prueba.

Programación

Terminal-Bench 2.1

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Mide flujos de terminal agénticos en la versión 2.1; Raziel separa protocolos y harnesses.

SWE-Bench Pro

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Resolución end-to-end de issues reales de GitHub. Mide capacidad agéntica en código.

SWE Marathon

0.0%/100

Resultado bajo para una prueba exigente

Resolución sostenida de tareas de ingeniería complejas, reportada como tasa de resolución pass@1.

Trabajo profesional

GDPval AA

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Lectura agregada de GDPval en escala propia. Sirve para comparar dentro de esa suite.

Agentes y herramientas

BrowseComp

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Búsqueda web multi-paso para encontrar información difícil.

MCP Atlas

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Uso de herramientas y coordinación mediante MCP o entornos instrumentados.

OSWorld

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Tareas en interfaces de escritorio. Mide control de ordenador y uso de apps.

Razonamiento

AA Intelligence Index

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Índice compuesto independiente de Artificial Analysis; solo comparable dentro de la misma versión.

Imagen

MMMU Pro

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Razonamiento multimodal universitario sobre imágenes, diagramas y texto visual.

¿Dónde se puede ejecutar?

Viabilidad local
-/10

Modelo cerrado: disponible mediante web o API, sin ejecución local publicada.

Resumen práctico de las formas razonables de usar este modelo.

API / nube
Sin instalación local

Lo usas desde una web, app o API. No instalas el modelo en tu equipo.

Disponible
Servidor potente
No viable

Para correrlo completo necesitas GPU profesional o una máquina grande.

No viable
PC con GPU
No viable

Puede funcionar en una buena gráfica con cuantización, normalmente sacrificando algo de calidad.

No viable
Portátil
No viable

Uso en un portátil normal o con GPU modesta. Idealmente sin montar un servidor dedicado.

No viable
Móvil / tablet
No viable

Uso realista en teléfono o tablet, con modelos muy pequeños u optimizados.

No viable

Ficha técnica

EmpresaAnthropic
PaísEstados Unidos
Lanzamientomayo de 2026
TipoCerrado
Salida principalTexto
Puede recibirTexto · Imagen
Puede generarTexto
Ventana de contexto1M tokens
Tokens de salida128K tokens

Acceso y apps

Dónde puedes usarlo sin entrar en detalles de hardware.

WebDisponible
MóvilNo aplica
EscritorioNo aplica
APIDisponible
PesosNo aplica
Arquitectura

No publicada

Arquitectura no publicada

El proveedor no publica la arquitectura de este modelo.

Por qué importa

La arquitectura da pistas sobre contexto, coste, velocidad y facilidad para ejecutarlo. No es una nota de calidad por sí sola.

Licencia

Proprietary

www.anthropic.com/legal/commercial-terms (Ver licencia original)
Uso comercialSin modificacionesSin atribución

Notas
API only. No weights available.

Fuentes

Revisado: 2026-07-13
Anthropic model overview

Historia del modelo

Este modelo tiene versiones más recientes. Aparecen primero para que puedas abrir su ficha.

  1. 2026
    jun
    Salto mayorVersión más reciente

    Claude Opus 4.8

    Abrir ficha de esta versión
    • Flagship actual de Anthropic
    • Hasta 300k output tokens en Message Batches API (beta)
  2. 2026
    may
    MejoraEste modelo

    Claude Opus 4.7

    • Mejoras en coding y tareas agentic largas
  3. 2026
    abr
  4. 2025
    nov
    Salto mayor

    Claude Opus 4.5

    • Salto en programación y razonamiento profundo
  5. 2024
    mar
    Salto mayor

    Claude 3 Opus

    • Estrena el tier Opus para las tareas más exigentes

Aprobación de la comunidad

Pendiente de medir

Por ahora esta nota se asigna a mano en la edición de Raziel. Más adelante la votará la comunidad.

¿Encaja contigo?

Si Claude Opus 4.7 te encaja, ponlo frente a otro modelo o mira qué alternativas hay antes de cerrar la decisión.

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