Anthropic: Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 es un modelo de texto de Anthropic, la siguiente generación de la familia Opus de la compañía. Fue lanzado por el proveedor el 16 de abril de 2026 y está diseñado para agentes asíncronos de larga duración. Se basa en las fortalezas de codificación y agentes de Opus 4.6, así que si has usado modelos Opus anteriores para herramientas de desarrollo o flujos de trabajo de agentes, este es el sucesor directo en esa línea.

El modelo acepta texto, imágenes y archivos como entrada, y devuelve texto. Su ventana de contexto es de 1.000.000 de tokens, con una salida máxima de 128.000 tokens. Esa combinación de una ventana de entrada muy grande y un presupuesto de salida amplio significa que puedes entregarle documentos largos, bases de código, transcripciones o material mixto de texto e imágenes en una sola solicitud, y aun así obtener una respuesta sustancial en lugar de un resumen breve. La salida es solo texto, así que cualquier cosa que necesites en otro formato tiene que generarse como texto y convertirse después.

Esas capacidades apuntan a un conjunto de casos de uso bastante específico. Los agentes asíncronos de larga duración son el objetivo de diseño declarado, lo que encaja con flujos de trabajo donde el modelo resuelve una tarea de varios pasos a lo largo del tiempo, llama a herramientas y razona sobre resultados intermedios. La gran ventana de contexto es adecuada para el análisis sobre entradas grandes: revisar un repositorio grande, trabajar con contratos o informes extensos, o responder preguntas sobre un conjunto de documentos que proporcionas como archivos o imágenes. Como admite herramientas y salidas estructuradas, también encaja en canalizaciones donde el modelo debe llamar a funciones y devolver resultados legibles por máquina en lugar de prosa de formato libre.

A través de api14 lo llamas con el id de modelo "anthropic/claude-opus-4.7" en la API compatible con OpenAI, así que los clientes existentes de estilo OpenAI funcionan con un cambio de URL base e id de modelo. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools y verbosity. En la práctica, eso significa que puedes controlar la longitud de la salida, dirigir la profundidad y el esfuerzo del razonamiento, restringir las respuestas con formatos de respuesta o salidas estructuradas, definir y seleccionar herramientas, establecer secuencias de parada y ajustar la verbosidad.

Un aspecto a tener en cuenta es que este es un modelo de salida de texto, así que las tareas que necesitan salida de imagen, audio u otro tipo no son adecuadas. Si tu carga de trabajo es corta, simple y sensible a la latencia, la ventana de contexto tan grande y los controles de razonamiento pueden ser más de lo que necesitas, y un modelo más pequeño del catálogo podría servirte mejor. Donde el modelo se gana su lugar es en trabajo de agentes asíncronos con contexto largo y uso de herramientas, y en análisis pesados sobre entradas grandes.