Claude Opus 4.7 : Fiche complète (Juin 2026)

Opus 4.7 est le modèle phare de la génération « Claude 4 » d'Anthropic, succédant à Opus 4.5 (mi-2025) et Opus 4 (début 2025). Il représente le haut de gamme d'un menu à trois niveaux (Opus, Sonnet, Haiku) qu'Anthropic maintient depuis Claude 3 en 2024 — Opus pour les tâches les plus difficiles au prix le plus élevé, Sonnet pour le point doux de la production, Haiku pour le volume sensible aux coûts.

Ce qui rend Opus 4.7 différent de GPT-5 : voix d'écriture plus forte pour les formes longues, suivi d'instructions plus discipliné sur les prompts complexes multi-étapes, prompt caching plus agressif (réduction 90% sur la portion lecture en cache, vs OpenAI's également 90% mais avec des règles d'éligibilité différentes), structuration XML-tag native comme format de prompt canonique, et extended thinking — le nom d'Anthropic pour le raisonnement chaîne-de-pensée explicite et configurable que vous pouvez budgéter en tokens par appel.

Où GPT-5 a réduit le raisonnement à un paramètre unique `reasoning_effort`, Anthropic expose 'extended thinking' comme bloc `thinking` séparé dans l'API : vous réglez un `budget_tokens` (ex. 5 000) et Opus 4.7 utilise jusqu'à ce nombre de tokens de réflexion avant produisant la réponse visible. Comme les tokens de raisonnement sur GPT-5, les tokens de réflexion sont facturés au taux de sortie.

Tarifs standard : `coût = (tokens_entrée / 1M) × $15 + (tokens_sortie / 1M) × $75`. L'appel représentatif 1 000-entrée / 500-sortie : `0,001 × $15 + 0,0005 × $75 = $0,015 + $0,0375 = $0,0525`. Environ 5¢ par appel — à peu près 8× GPT-5 sur les mêmes tokens.

L'écart de prix se réduit dramatiquement avec le prompt caching. Le caching d'Anthropic est explicite et chirurgical : vous marquez un bloc `cache_control: { type: 'ephemeral' }` dans le tableau messages, Anthropic stocke ce préfixe côté serveur (TTL 5-minutes ou 1-heure), et les appels ultérieurs dans le TTL le lisent à 10% du prix entrée ($1,50/M au lieu de $15/M). L'écriture initiale coûte $18,75/M (5-min) ou $30/M (1-heure) — un surcoût 25% ou 100% sur la première écriture, amorti sur chaque lecture ultérieure.

Cas travaillé : prompt système en cache 5 000 tokens + outils, frappé 100× en une heure avec TTL 1-heure. Première écriture : $0,15. 99 lectures suivantes à $1,50/M × 0,005M = $0,0075 chacune = $0,7425 total. Total : $0,8925 vs $7,50 sans cache. Réduction 88% sur la facture entrée. La discipline de coût structurel qui rend Opus économique : cache-anchor tout ce qui est stable, mettez le contexte dynamique en dernier dans les messages utilisateur.

Appliquez API Batch sur les charges de travail asynchrones : réduction 50% sur les deux flux. Un appel batché 1 000-entrée / 500-sortie sans cache tombe de $0,0525 à $0,02625. Empilez caching + batching sur la portion en cache d'une charge de travail lourde et Opus 4.7 devient économiquement viable pour une échelle sérieuse. Dollars de cas de travail dans la famille Claude : Calculateur coût API Claude.

Opus 4.7 est livré avec une fenêtre contextuelle de 200 000 tokens. Contrairement à Claude Sonnet 4.6 (qui supporte un contexte expérimental 1M via un en-tête bêta), Opus n'expose pas actuellement de variante 1M. Pour les utilisateurs Anthropic qui ont besoin de >200K, le chemin est Sonnet 4.6 avec l'en-tête bêta 1M, pas Opus.

200K est suffisant pour contenir ~150 000 mots (environ 300 pages de texte simple interligne), un chunk de codebase modéré avec métadonnées, ou un historique de conversation multi-tour d'environ ~50 tours aux longueurs de message typiques. C'est plus petit que GPT-5 (400K) et dramatiquement plus petit que Gemini 2.5 Pro (1M).

La sortie max est 64 000 tokens par réponse — la moitié du plafond 128K de GPT-5. Pour la génération de rapports longs, prévoyez de fractionner la sortie via plusieurs appels si vous avez besoin de >64K de contenu généré ; Opus ne supporte pas la continuation arbitraire dans un seul appel.

Extended thinking vous permet d'allouer un budget de tokens pour le raisonnement chaîne-de-pensée explicite avant qu'Opus produise la réponse visible. Configuré via le bloc `thinking` dans la requête API : `thinking: { type: 'enabled', budget_tokens: 5000 }`. Opus utilise jusqu'à 5 000 tokens de raisonnement interne, puis écrit la réponse. Les tokens de réflexion sont retournés comme bloc `thinking` séparé (vous pouvez les afficher, masquer, ou persister) et facturés au taux de sortie.

Quand utiliser extended thinking : synthèse de code complexe, tâches math/preuve, planification multi-étapes avec logique de branchement, analyse légale/financière où la chaîne de raisonnement fait partie du livrable, tâches de débogage où vous voulez voir où le modèle s'est trompé. Budgétisez 3 000-10 000 tokens pour les tâches difficiles.

Quand NE PAS l'utiliser : classification, extraction, résumé d'entrée structurée, n'importe quoi mécanique. Ajouter du raisonnement à une tâche de classification ajoute du coût sans amélioration de qualité — la réponse instinctive d'Opus sur les tâches simples est déjà calibrée.

Exemple de coût : un problème 2 000-token avec 5 000 tokens réflexion + 800 tokens sortie visible facture `0,002 × $15 + 0,005 × $75 + 0,0008 × $75 = $0,03 + $0,375 + $0,06 = $0,465` par appel. Utilisez le raisonnement délibérément ; c'est de loin le levier coût EV-le-plus-élevé sur Opus quand appliqué aux tâches correctes.

Opus 4.7 supporte l'API complète tool-use d'Anthropic : définissez les outils en tant que JSON Schema dans le paramètre `tools`, Opus en choisit un (ou plusieurs en parallèle) et retourne les arguments dans un bloc de contenu `tool_use`. L'utilisation d'outils parallèles est activée par défaut.

Les sorties structurées sur Anthropic sont réalisées via le mécanisme tool-use : définissez un outil dont schéma d'entrée correspond à votre schéma de sortie désiré, forcez le modèle à l'appeler avec `tool_choice: { type: 'tool', name: 'extract_data' }`, et parsez les arguments d'appel d'outil. L'application du schéma JSON est fiable à partir d'Opus 4.7 — les sorties invalides sont extrêmement rares sur les schémas bien formés.

La convention de prompt d'Anthropic met l'accent sur les tags XML pour structurer les instructions complexes : `<task>...</task>`, `<context>...</context>`, `<example>...</example>`, `<output_format>...</output_format>`. Le modèle est entraîné à y prêter attention de manière fiable, et la documentation d'Anthropic montre tous les motifs avancés utilisant XML. Les prompts écrits pour GPT-5 (typiquement en-têtes markdown ou simplement instructions paragraphe) fonctionnent sur Opus, mais Opus performe systématiquement mieux quand la structure est XML-tagée.

**Choisissez Opus 4.7** quand la qualité sur les tâches difficiles est le goulot d'étranglement et le budget ne l'est pas — flux de travail agentique nécessitant une planification long-horizon, synthèse de code complexe avec contexte multi-fichiers, analyse légale/financière avec exigences de précision stricte, écriture long-forme où la voix d'Anthropic est préférée, synthèse de recherche approfondie. La prime de prix 5× sur Sonnet se justifie quand le coût aval d'erreur domine le coût par appel.

**Choisissez Sonnet 4.6** ($3 / $15 par 1M) pour le point doux de la production : pipelines données structurées, génération de contenu, chat routinier, résumé, classification avec exigences de qualité élevée, n'importe quoi où la discipline d'Anthropic compte mais Opus est excessif. La plupart des équipes de production qui defaultent à Claude vivent sur Sonnet, pas Opus.

**Choisissez GPT-5** plutôt qu'Opus 4.7 quand : vous avez besoin de la plus grande fenêtre contextuelle 400K, vous avez besoin d'application de sortie structurée native au niveau API (légèrement plus mûr que le motif tool-use-as-structured-output d'Anthropic), ou vous êtes déjà profondément dans l'écosystème outillage OpenAI (Responses API, outils intégrés, Assistants).

Comparaison cross-tier : GPT-5 vs Claude Opus 4.7 couvre la comparaison côte à côte sur benchmarks, voix, et coût total de propriété.

Tous les chiffres de cette page ont été vérifiés vs la documentation en direct d'Anthropic le 2026-06-20. Sources : docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models pour fenêtre contextuelle, modalités, et support de fonctionnalité ; anthropic.com/pricing pour prix entrée/sortie/en cache ; docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-caching pour mécaniques et TTLs d'écriture/lecture cache.

Anthropic publie un changelog sur docs.anthropic.com/en/release-notes qui enregistre les changements de prix et modèle — plus transparent que les mises à jour de page tarifaire silencieuses d'OpenAI. Abonnez-vous ou vérifiez mensuellement si votre facture Opus dépasse $1 000/mois.

Méthodologie : quand un chiffre ne pouvait pas être cross-confirmé vs une page Anthropic officielle à la date de vérification, il a été omis de cette carte plutôt que deviné. Si vous trouvez une discordance avec la page en direct, traitez la page en direct comme canonique.