Claude Opus 4.7: Especificaciones completas (junio 2026)

Opus 4.7 es el insignia de la generación 'Claude 4' de Anthropic, sucediendo a Opus 4.5 (mediados de 2025) y Opus 4 (principios de 2025). Es el extremo superior de un menú de tres niveles (Opus, Sonnet, Haiku) que Anthropic ha mantenido desde Claude 3 en 2024 — Opus para las tareas más difíciles al precio más alto, Sonnet para el punto dulce de la producción, Haiku para volumen sensible a costos.

Qué hace que Opus 4.7 sea diferente de GPT-5: voz de escritura de forma larga más fuerte, seguimiento de instrucciones más disciplinado en prompts complejos de múltiples pasos, caché de prompts más agresivo (90% descuento en la porción de lectura en caché, vs el también-90% de OpenAI pero con reglas diferentes de elegibilidad de caché), estructuración de etiquetas XML nativas como el formato de prompt canónico, y razonamiento extendido — el nombre de Anthropic para la cadena de pensamiento explícita y configurable que puedes presupuestar en tokens por llamada.

Donde GPT-5 colapsó el razonamiento en un único parámetro `reasoning_effort`, Anthropic expone 'razonamiento extendido' como un bloque `thinking` separado en la API: estableces un `budget_tokens` (p. ej. 5.000) y Opus 4.7 consume hasta esa cantidad de tokens de pensamiento antes de producir la respuesta visible. Como tokens de razonamiento en GPT-5, los tokens de pensamiento se facturan a la tasa de salida.

Tarifas estándar: `cost = (input_tokens / 1M) × $15 + (output_tokens / 1M) × $75`. La llamada representativa de 1.000 entrada / 500 salida: `0,001 × $15 + 0,0005 × $75 = $0,015 + $0,0375 = $0,0525`. Aproximadamente 5¢ por llamada — aproximadamente 8× GPT-5 con los mismos tokens.

La brecha de precio se cierra dramáticamente con caché de prompts. El caché de Anthropic es explícito y quirúrgico: marcas un bloque `cache_control: { type: 'ephemeral' }` en el array de mensajes, Anthropic almacena ese prefijo en el servidor (TTL de 5 minutos u 1 hora), y las llamadas posteriores dentro del TTL lo leen al 10% del precio de entrada ($1,50/M en lugar de $15/M). La primera escritura cuesta $18,75/M (5 minutos) o $30/M (1 hora) — una prima del 25% o 100% en la primera escritura, amortizada sobre cada lectura posterior.

Ejemplo trabajado: un prompt del sistema en caché de 5.000 tokens + herramientas, alcanzado 100× en una hora con TTL de 1 hora. Primera escritura: $0,15. Las siguientes 99 lecturas a $1,50/M × 0,005M = $0,0075 cada una = $0,7425 total. Total: $0,8925 frente a $7,50 sin caché. 88% descuento en la factura de entrada. La disciplina de costos estructural que hace que Opus sea económico: ancla en caché todo lo estable, coloca contexto dinámico al final en mensajes del usuario.

Aplica Batch API en cargas de trabajo asincrónicas: 50% descuento en ambas secuencias. Una llamada por lotes de 1.000 entrada / 500 salida sin caché baja de $0,0525 a $0,02625. Apila caché + lotes en la porción en caché de una carga de trabajo pesada y Opus 4.7 se convierte en económicamente viable para escala seria. Dólares de trabajo en toda la familia Claude: Calculadora de costos de API de Claude.

Opus 4.7 se envía con una ventana de contexto de 200.000 tokens. A diferencia de Claude Sonnet 4.6 (que admite un contexto experimental de 1M mediante un encabezado beta), Opus actualmente no expone una variante de 1M. Para usuarios de Anthropic que necesitan >200K, el camino es Sonnet 4.6 con el encabezado beta de 1M, no Opus.

200K es suficiente para ajustar ~150.000 palabras (aproximadamente 300 páginas de texto de espaciado simple), un fragmento de base de código moderado con metadatos, o un historial de conversación de múltiples turnos de ~50 turnos en longitudes típicas de mensajes. Es menor que GPT-5 (400K) y dramáticamente menor que Gemini 2.5 Pro (1M).

La salida máxima es de 64.000 tokens por respuesta — la mitad del techo de 128K de GPT-5. Para generación de informes de forma larga, planifica fragmentar la salida mediante múltiples llamadas si necesitas >64K de contenido generado; Opus no admite continuación arbitraria dentro de una única llamada.

El razonamiento extendido te permite asignar un presupuesto de tokens para razonamiento explícito de cadena de pensamiento antes de que Opus produzca la respuesta visible. Configurado mediante el bloque `thinking` en la solicitud de API: `thinking: { type: 'enabled', budget_tokens: 5000 }`. Opus usa hasta 5.000 tokens de razonamiento interno, luego escribe la respuesta. Los tokens de pensamiento se devuelven como un bloque de contenido `thinking` separado (puedes mostrar, ocultar o persistir) y se facturan a la tasa de salida.

Cuándo usar razonamiento extendido: síntesis de código compleja, tareas de matemáticas/pruebas, planificación de múltiples pasos con lógica de ramificación, análisis legal/financiero donde la cadena de razonamiento es parte del entregable, tareas de depuración donde quieres ver dónde se equivocó el modelo. Presupuesta 3.000-10.000 tokens para tareas difíciles.

Cuándo NO usarlo: clasificación, extracción, resumen de entrada estructurada, cualquier cosa mecánica. Agregar razonamiento a una tarea de clasificación suma costo sin mejora de calidad — la respuesta de instinto de Opus en tareas simples ya está calibrada.

Ejemplo de costo: un problema de 2.000 tokens con 5.000 tokens de razonamiento + 800 tokens de salida visible se factura `0,002 × $15 + 0,005 × $75 + 0,0008 × $75 = $0,03 + $0,375 + $0,06 = $0,465` por llamada. Usa razonamiento deliberadamente; es por mucho la palanca de costo de mayor EV en Opus cuando se aplica a las tareas correctas.

Opus 4.7 admite la API de uso de herramientas de Anthropic completa: define herramientas como JSON Schema en el parámetro `tools`, Opus elige una (o varias en paralelo) y devuelve los argumentos en un bloque de contenido `tool_use`. El uso de herramientas paralelas está activado por defecto.

Las salidas estructuradas en Anthropic se logran mediante el mecanismo de uso de herramientas: define una herramienta cuyo esquema de entrada coincida con tu esquema de salida deseado, fuerza al modelo a llamarla con `tool_choice: { type: 'tool', name: 'extract_data' }`, y analiza los argumentos de la llamada de herramienta. La aplicación de JSON Schema es confiable a partir de Opus 4.7 — salidas inválidas son extremadamente raras en esquemas bien formados.

La convención de prompts de Anthropic enfatiza etiquetas XML para estructurar instrucciones complejas: `<task>...</task>`, `<context>...</context>`, `<example>...</example>`, `<output_format>...</output_format>`. El modelo está entrenado para atender a éstas de manera confiable, y la documentación de Anthropic muestra cada patrón avanzado usando XML. Los prompts escritos para GPT-5 (típicamente encabezados markdown o solo instrucciones de párrafo) funcionan en Opus, pero Opus se desempeña consistentemente mejor cuando la estructura está etiquetada con XML.

**Elige Opus 4.7** cuando la calidad en tareas difíciles es el cuello de botella y el presupuesto no lo es — flujos de trabajo agénticos que necesitan planificación de horizonte largo, síntesis de código compleja con contexto de múltiples archivos, análisis legal/financiero con requisitos de precisión estrictos, escritura de forma larga donde la voz de Anthropic es preferida, síntesis de investigación profunda. La prima de precio 5× sobre Sonnet se justifica cuando el costo de error posterior domina el costo por llamada.

**Elige Sonnet 4.6** ($3 / $15 por 1M) para el punto dulce de la producción: tuberías de datos estructurados, generación de contenido, chat rutinario, resumen, clasificación con altos requisitos de calidad, cualquier cosa donde la disciplina de Anthropic importa pero Opus es excesivo. La mayoría de equipos de producción que usan Claude por defecto viven en Sonnet, no en Opus.

**Elige GPT-5** en lugar de Opus 4.7 cuando: necesitas la ventana de contexto más grande de 400K, necesitas aplicación de salida estructurada nativa a nivel de API (ligeramente más madura que el patrón de Anthropic de uso de herramientas como salida estructurada), o ya estás profundo en el ecosistema de herramientas de OpenAI (API de Respuestas, herramientas integradas, Asistentes).

Comparación entre niveles: GPT-5 vs Claude Opus 4.7 cubre el lado a lado en benchmarks, voz y costo total de propiedad.

Cada número en esta página fue verificado contra la documentación en vivo de Anthropic el 2026-06-20. Fuentes: docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models para ventana de contexto, modalidades y soporte de características; anthropic.com/pricing para precios de entrada/salida/en caché; docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-caching para mecánicas de escritura/lectura de caché y TTLs.

Anthropic publica un changelog en docs.anthropic.com/en/release-notes que registra cambios de precios y modelos — más transparente que las actualizaciones silenciosas de página de precios de OpenAI. Suscríbete o verifica mensualmente si tu factura de Opus es superior a $1.000/mes.

Metodología: cuando un número no pudo ser verificado de forma cruzada contra una página oficial de Anthropic en la fecha de verificación, se omitió de esta tarjeta en lugar de adivinar. Si encuentras una discrepancia con la página en vivo, trata la página en vivo como canónica.