Claude Opus 4.7

anthropic/claude-opus-4-7

Opus 4.7 — des runs agentiques plus nets que la 4.6, au même prix

Claude Opus 4.7 améliore la 4.6 là où les longs runs à outils dérivent : il garde son plan plus droit sur de nombreuses étapes. Mêmes 12 crédits par 1K en entrée et même contexte de 1M — peu de raisons de rester en 4.6 pour du nouveau.

Modalités
Entrée / Sortie: 8,25 / 42cr / 1K~~11 / 56~~
Fenêtre de contexte: 1 M
Sortie max: 128 K

Capacités

Outils
Vision
PDF
Streaming
Cache de prompt· lecture 1,2 cr / 1K

Ce que ce modèle fait bien

Contexte 1M tokens
5× plus large qu'Opus 4.6 — avale une base de code entière ou un rapport trimestriel d'un seul coup
Raisonnement profond
Problèmes multi-étapes, specs ambiguës, arbitrages complexes
Pensé pour les agents
Planifie, appelle des outils, se rattrape sur des horizons longs
Code de haut vol
Refactor, debug et review à un niveau senior
Vision + documents
Lit images et PDFs nativement dans le même appel
Données fraîches
Connaissances à jour à janvier 2026

Exemples de prompts

Relis ce fichier de service de 800 lignes et propose trois refactors qui le simplifient sans changer le comportement
Je colle ci-dessous toute notre codebase. Trouve chaque endroit où on mute l'état utilisateur hors transaction et classe par gravité.

Questions fréquentes

Puis-je payer en mobile money, sans carte bancaire ?

Oui. Rechargez votre compte Tchavi avec Orange Money, MTN MoMo, M-Pesa ou un autre opérateur mobile money : aucune carte bancaire n'est nécessaire. Les crédits arrivent dès que le paiement est confirmé et sont débités à l'usage.

L'API est-elle compatible avec celle d'OpenAI ?

Oui. Gardez votre SDK OpenAI actuel, remplacez simplement l'URL de base par celle de Tchavi (visible dans l'onglet API) et utilisez votre clé Tchavi. Le reste de votre code ne change pas.

API

import Tchavi from '@tchavi/sdk';

const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'claude-opus-4-7',
  messages: [
  {
    "role": "user",
    "content": "Hello!"
  }
],
});

console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);

Paramètres de l'API

Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.

modelRequis

string

Identifiant du modèle de chat (ex. `claude-opus-4-7`).

messagesRequis

Array<{ role, content }>

Messages de la conversation. Chaque élément a un `role` (system/user/assistant) et un `content` qui peut être soit une chaîne simple, soit un tableau de blocs de contenu (`text`, `image_url`, `document_url`).

temperature

number

Défaut: 1

Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.

max_tokens

integer

Nombre maximum de tokens à générer dans la réponse.

stream

boolean

Défaut: false

Si vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.

tools

Array<{ type, function }>

Outils pour le function-calling. Passe un tableau de `{ type: "function", function: { name, description, parameters } }`. Les appels d'outils renvoyés sont dans `choices[].message.tool_calls`. Réservé aux modèles avec `supportsTools: true`.

tool_choice

"auto" | "none" | { type, function }

Comment le modèle choisit parmi les outils : `"auto"` (par défaut), `"none"` pour forcer une réponse texte, ou `{ type: "function", function: { name } }` pour forcer un outil précis. Uniquement avec `supportsTools: true`.

Voir tous les paramètres (14)

top_p

number

Défaut: 1

Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.

stop

string | string[]

Jusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.

frequency_penalty

number

Défaut: 0

Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.

presence_penalty

number

Défaut: 0

Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.

messages[].content[].image_url

string

Attachez une image à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": ... } }`. PNG / JPEG / WebP, jusqu'à 4 par requête. Seuls les modèles avec `supportsImageInput: true` acceptent ce bloc (ex. `gpt-4o`, `claude-opus-4-7`).

messages[].content[].document_url

string

Attachez un PDF à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "document_url", "document_url": { "url": ... } }`. Jusqu'à 5 PDF par requête. Seuls les modèles avec `supportsDocuments: true` acceptent ce bloc (ex. `claude-sonnet-4-6`, `gpt-4.1`).

effort

"low" | "medium" | "high"

Défaut: "high"

Profondeur de raisonnement sur les modèles Anthropic à réflexion adaptative (Opus 4.7+ / Sonnet 4.6+). Valeurs `"low"`, `"medium"`, `"high"`. Plus élevé = plus délibéré, plus lent. Par défaut `"high"` sur Opus 4.8.

Tarifs

-25%Remise appliquée à tous les prix de ce modèle.

par 1000 tokens

8.25 credits

Entrée 11 · Sortie 56 cr/1K

Comment c'est facturé

Facturé au token consommé, au millième de crédit près.
Un message typique (500 en entrée, 150 en sortie) coûte environ —, soit 10,425 crédits.
Lecture du cache de prompt : — par 1K tokens (0,9 crédits).

Requêtes par jour

Scénarios concrets

Par jour

Par semaine

Par mois

Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.

Une recharge de 10 000 F CFA te donne environ ~2 877 questions. Paie avec Orange Money, MTN MoMo ou M-Pesa — pas besoin de carte Visa.

Prêt à utiliser Claude Opus 4.7 ?

Créer votre compte Documentation API

Crédits bonus dès la 1ère recharge · Sans carte bancaire

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Claude Opus 4.7

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Opus 4.7 — des runs agentiques plus nets que la 4.6, au même prix

Modalités
Entrée / Sortie: 8,25 / 42cr / 1K~~11 / 56~~
Fenêtre de contexte: 1 M
Sortie max: 128 K

Capacités

Outils
Vision
PDF
Streaming
Cache de prompt· lecture 1,2 cr / 1K

Ce que ce modèle fait bien

Contexte 1M tokens
5× plus large qu'Opus 4.6 — avale une base de code entière ou un rapport trimestriel d'un seul coup
Raisonnement profond
Problèmes multi-étapes, specs ambiguës, arbitrages complexes
Pensé pour les agents
Planifie, appelle des outils, se rattrape sur des horizons longs
Code de haut vol
Refactor, debug et review à un niveau senior
Vision + documents
Lit images et PDFs nativement dans le même appel
Données fraîches
Connaissances à jour à janvier 2026

Exemples de prompts

Relis ce fichier de service de 800 lignes et propose trois refactors qui le simplifient sans changer le comportement
Je colle ci-dessous toute notre codebase. Trouve chaque endroit où on mute l'état utilisateur hors transaction et classe par gravité.

Questions fréquentes

Puis-je payer en mobile money, sans carte bancaire ?

L'API est-elle compatible avec celle d'OpenAI ?

Oui. Gardez votre SDK OpenAI actuel, remplacez simplement l'URL de base par celle de Tchavi (visible dans l'onglet API) et utilisez votre clé Tchavi. Le reste de votre code ne change pas.

API

import Tchavi from '@tchavi/sdk';

const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'claude-opus-4-7',
  messages: [
  {
    "role": "user",
    "content": "Hello!"
  }
],
});

console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);

Paramètres de l'API

Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.

modelRequis

string

Identifiant du modèle de chat (ex. `claude-opus-4-7`).

messagesRequis

Array<{ role, content }>

temperature

number

Défaut: 1

Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.

max_tokens

integer

Nombre maximum de tokens à générer dans la réponse.

stream

boolean

Défaut: false

Si vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.

tools

Array<{ type, function }>

tool_choice

"auto" | "none" | { type, function }

Voir tous les paramètres (14)

top_p

number

Défaut: 1

Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.

stop

string | string[]

Jusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.

frequency_penalty

number

Défaut: 0

Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.

presence_penalty

number

Défaut: 0

Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.

messages[].content[].image_url

string

messages[].content[].document_url

string

effort

"low" | "medium" | "high"

Défaut: "high"

Tarifs

-25%Remise appliquée à tous les prix de ce modèle.

par 1000 tokens

8.25 credits

Entrée 11 · Sortie 56 cr/1K

Comment c'est facturé

Facturé au token consommé, au millième de crédit près.
Un message typique (500 en entrée, 150 en sortie) coûte environ —, soit 10,425 crédits.
Lecture du cache de prompt : — par 1K tokens (0,9 crédits).

Requêtes par jour

Scénarios concrets

Par jour

Par semaine

Par mois

Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.

Une recharge de 10 000 F CFA te donne environ ~2 877 questions. Paie avec Orange Money, MTN MoMo ou M-Pesa — pas besoin de carte Visa.

Prêt à utiliser Claude Opus 4.7 ?

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Crédits bonus dès la 1ère recharge · Sans carte bancaire

Ce que ce modèle fait bien

Contexte 1M tokens

Raisonnement profond

Pensé pour les agents

Code de haut vol

Vision + documents

Données fraîches

Exemples de prompts

Questions fréquentes

API

Paramètres de l'API

Tarifs

Comment c'est facturé

Prêt à utiliser Claude Opus 4.7 ?

Ce que ce modèle fait bien

Contexte 1M tokens

Raisonnement profond

Pensé pour les agents

Code de haut vol

Vision + documents

Données fraîches

Exemples de prompts

Questions fréquentes

API

Paramètres de l'API

Tarifs

Comment c'est facturé

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