curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "claude-opus-4-7-thinking",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 10% below official rates.
Claude · ≈ 148M tokens/mo（48M 快取）
OpenRouter 成本含約 5.5% 儲值手續費。GPTProto 在官方價上另有模型折扣（10–30% off），贈送額度也按折扣價消耗——節省會疊加。預估假設 60% 快取命中率。
| 模型 | 輸入 → 輸出 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1M | $4.50 / $22.50 每 1M | $5.63 / $0.45 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | |
| — | — | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | |
| 1.05M | $0.79 / $2.38 每 1M | — / $0.04 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $8.00 / $40.00 每 1M | $10.00 / $0.80 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸入: 音訊 輸出: 文字 | ||
| 1M | $9.00 / $45.00 每 1M | $11.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 每 1M | $2.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸入: 音訊 輸出: 文字 | ||
| — | 1.31M | $0.15 / $0.50 每 1M | — / $0.03 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件 輸出: 文字 | |
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | |
| 1.31M | $1.26 / $3.96 每 1M | — / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 每 1M | — / $0.30 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 每 1M | $2.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $4.50 / $22.50 每 1M | $5.63 / $0.45 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $2.70 / $13.50 每 1M | $0.27 / $0.27 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.16 / $0.96 每 1M | $0.20 / $0.02 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $1.60 / $9.60 每 1M | $2.00 / $0.16 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 每 1M | $0.30 / $0.30 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $9.00 每 1M | $2.25 / $0.18 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.48 / $0.96 每 1M | $0.10 / $0.10 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $1.26 / $3.96 每 1M | $0.23 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $9.00 / $45.00 每 1M | $11.25 / $0.90 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $0.36 / $1.44 每 1M | $0.07 / $0.07 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $4.50 / $22.50 每 1M | $5.63 / $0.45 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $4.50 / $22.50 每 1M | $5.63 / $0.45 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | |
| 1M | $0.75 / $1.50 每 1M | $0.12 / $0.12 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.85 / $3.60 每 1M | $0.14 / $0.14 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 205K | $0.24 / $0.96 每 1M | $0.30 / $0.02 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.54 / $2.70 每 1M | $0.09 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.02 / $0.18 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 |
Claude Opus 4.7 API：高解析度視覺與頂尖程式設計基準
Claude Opus 4.7 的發布標誌著我們思考 AI 模型方式的重大轉變—從簡單的提示回應引擎，轉向自主代理。在 GPTProto，我們已整合這款最新的強大模型，確保您可以 探索所有可用的 AI 模型，並部署目前最強大的推理技術。Claude Opus 4.7 不只是小幅更新；它在程式設計邏輯、視覺辨識能力與安全協定方面都實現了全面革新。
Claude Opus 4.7 的程式設計效能：解決真實世界的生產任務
我花了很多時間將 Claude Opus 4.7 與前代模型進行測試，而它在工程任務上的進步令人驚訝。在 Rakuten-SWE-Bench 中，Claude Opus 4.7 解決的生產級任務數量是前一版本的三倍。現在已不只是撰寫一段程式碼；Claude Opus 4.7 已能自主建構完整系統。無論是以 Rust 為基礎的文字轉語音引擎，還是複雜的 React 前端，這個模型都能以更高的穩定性處理長流程任務。它對指令的遵循更加精準，更重要的是，Claude Opus 4.7 現在會在回報結果前自行驗證工作成果。這讓 Claude Opus 4.7 成為真正的開發者代理，而不只是程式設計助理。
"Claude Opus 4.7 代表邁入「代理」時代的第一步，在這個時代，AI 不僅會提出程式碼建議，還能以近似人類的品味與精準度管理驗證和部署週期。"
Claude Opus 4.7 與先前版本有何不同？
Claude Opus 4.7 的核心差異在於其推理強度。Anthropic 引入了全新的「xhigh」推理模式，介於標準的 high 與 max 設定之間。這種「中高強度」方式讓 Claude Opus 4.7 能夠提供媲美舊有最高強度模型的效能，同時維持更佳的效率。此外，Claude Opus 4.7 是首個採用全新 Project Glasswing 防護機制發布的模型，讓它在網路安全任務與系統漏洞測試方面更加安全。您可以在我們的部落格上 掌握 AI 新聞與趨勢，了解這些安全性突破。
| 功能 | Claude Opus 4.6 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|
| 程式設計成功率（SWE-Bench） | 基準 | 提升 3 倍 |
| 最大視覺解析度 | 約 120 萬像素 | 375 萬像素（2576px） |
| 推理模式 | 標準 High/Max | 全新「xhigh」強度 |
| 安全協定 | 舊版防護機制 | Project Glasswing／Mythos 等級 |
| 價格（輸入／輸出） | $5 / $25 | $5 / $25（價格匹配） |
開發者為何因視覺任務轉用 Claude Opus 4.7
如果您正在處理複雜的 UI/UX 設計、技術示意圖或化學結構，Claude Opus 4.7 的視覺能力升級將帶來巨大改變。它現在支援長邊最高 2576 像素的圖片。這表示 Claude Opus 4.7 約有 375 萬像素的「視力」—是前一模型的三倍。這種高解析度讓 Claude Opus 4.7 能將螢幕截圖座標與實際像素進行 1:1 對齊。如果您正在建構電腦操作自動化功能，或需要 AI 讀取細微的 UI 細節，Claude Opus 4.7 是唯一不會在小細節上產生幻覺的選擇。您可以在 GPTProto 上 探索 AI 驅動的圖片與影片創作 工具，了解這些視覺能力如何整合至您的工作流程。
如何從 Claude Opus 4.7 API 取得最佳成果
若要充分發揮 Claude Opus 4.7 的能力，若您透過 Claude Code 使用它，應使用全新的 /ultrareview 指令。此指令專為 Claude Opus 4.7 設計，可找出其他模型忽略的錯誤與設計缺陷。在 GPTProto 平台上，整合流程十分簡單。您只需遵循我們簡明的文件，即可 開始使用 Claude Opus 4.7 API。不同於其他供應商，我們提供穩定的使用體驗，讓您可以透過透明的隨用隨付模式 管理 API 計費。您不必擔心點數到期，這表示您的 Claude Opus 4.7 實作能在長期使用下維持成本效益。
Claude Opus 4.7 與舊版推理模型：速度與準確度
常見問題是，Claude Opus 4.7 增加的推理深度是否會拖慢速度。有趣的是，Claude Opus 4.7 的低推理模式，實際表現幾乎與 4.6 的中推理模式一樣出色。這表示您能以更快的速度獲得更高的準確度。Claude Opus 4.7 在創意任務中的「品味」也明顯更佳。無論是撰寫 PPT，還是產生複雜的 UI，輸出都更具人性，也更少「制式化」。如果您想即時了解 Claude Opus 4.7 的表現，您可以透過我們的使用者儀表板 追蹤 Claude Opus 4.7 API 呼叫 與延遲。我們已最佳化基礎架構，確保 Claude Opus 4.7 的回應以最低額外負載傳送。
運用 Claude Opus 4.7 的 xhigh 推理最大化效率
當您處理邊界案例錯誤或複雜的架構決策時，將 Claude Opus 4.7 切換至 xhigh 推理是最佳選擇。它能提供額外一層的批判性思考，同時避免 max 強度模式有時會出現的過高延遲。我們的許多使用者都在使用 Claude Opus 4.7 進行系統漏洞稽核—這是 Claude Opus 4.7 的強項，得益於它與 Mythos Preview 模型一同訓練。若要進一步了解如何最佳化這些設定，請前往 GPTProto 技術部落格深入了解，我們每週都會發布 Claude Opus 4.7 教學。別忘了，您也可以 加入 GPTProto 推薦計畫，在與您的社群分享 Claude Opus 4.7 強大能力的同時賺取佣金。
Claude Opus 4.7 常見問題
關於 Claude Opus 4.7 模型及其 API 整合的最常見問題解答。
Claude Opus 4.7 的主要改進是什麼？
在 GPTProto 上使用 Claude Opus 4.7 API 的費用是多少？
Claude Opus 4.7 中的「xhigh」推理模式是什麼？
Claude Opus 4.7 能處理影像分析與 UI 螢幕截圖嗎？
Claude Opus 4.7 會取代 Claude Code 嗎？
Claude Opus 4.7 比先前的模型更安全嗎？
Claude Opus 4.7 擅長創意寫作與設計嗎？
如何將 Claude Opus 4.7 整合到現有的應用程式中？
Claude Opus 4.7 的上下文視窗有多大？
Claude Opus 4.7 能作為自主代理運作嗎？
GPTProto 是否為 Claude Opus 4.7 提供試用？
為什麼我的 Claude Opus 4.7 回應有時會比較慢？
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