anthropic/claude-opus-4-7| Fornecedor | Entrada, $ por 1M | Saída, $ por 1M | Nos nossos dados desde |
|---|---|---|---|
Kilo Code
stealth/claude-opus-4.7
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$4 | $20 | 31 jul 2026 |
| Poe | $4,3 | $21 | 31 jul 2026 |
| GMI Cloud | $4,5 | $22,5 | 31 jul 2026 |
| NanoGPT | $4,998 | $25,007 | 31 jul 2026 |
| neon | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| frogbot | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| auriko | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| google-vertex-anthropic | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| freemodel | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| perplexity-agent | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| hpc-ai | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| 302.AI | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| AIHubMix | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Abacus.AI | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
Amazon Bedrock
anthropic.claude-opus-4-7
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$5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Anthropic | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Cloudflare AI Gateway | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| CrossModel | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Databricks | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| DigitalOcean Gradient AI | $5 | $25 | 1 ago 2026 |
| GitHub Copilot | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Google Vertex AI | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
Kilo Code
anthropic/claude-opus-4.7
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$5 | $25 | 31 jul 2026 |
| LLM Gateway | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Merge Gateway | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Microsoft Foundry | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| NEAR AI | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| OpenCode Zen | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| OpenRouter | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| OrcaRouter | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| Pioneer | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| SAP AI Core | $5 | $25 | 1 ago 2026 |
| Vercel | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
| ZenMux | $5 | $25 | 31 jul 2026 |
Amazon Bedrock
au.anthropic.claude-opus-4-7
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$5,5 | $27,5 | 31 jul 2026 |
| Venice AI | $6 | $30 | 31 jul 2026 |
É mostrada apenas a tarifa base e apenas preços por token. Tarifas em lote, reduzidas ou em cache, bem como preços por imagem ou por segundo de vídeo, não entram nesta tabela: não podem ficar na mesma coluna que um preço por milhão de tokens.
Um mesmo fornecedor aparece várias vezes se vende este modelo com identificadores diferentes e a preços diferentes — por exemplo, com precisão de pesos diferente. O identificador é indicado ao lado do nome. As ofertas idênticas vindas de duas fontes com grafias diferentes são reunidas numa única linha.
A data da última coluna é o dia em que este preço entrou pela primeira vez na nossa recolha. O preço pode ser mais antigo: antes desse dia simplesmente não o registávamos. Desde então não mudou — caso contrário, no seu lugar estaria uma linha nova com uma data nova.
| Conjunto de tarefas | Resultado | Condições da execução | Medido por |
|---|---|---|---|
| Arena Score, desenvolvimento web | 1.560,63 1.554–1.567 | — | — |
| Arena Score, perguntas de especialista | 1.522,22 1.513–1.531 | — | — |
| Arena Score, programação | 1.516,56 1.510–1.523 | — | — |
| Arena Score, diálogo de vários turnos | 1.506,02 1.499–1.514 | — | — |
| Arena Score em francês | 1.499,99 1.484–1.516 | — | — |
| Arena Score, pedidos difíceis | 1.498,15 1.493–1.503 | — | — |
| Arena Score, pedidos longos | 1.497,48 1.492–1.503 | — | — |
| Arena Score, matemática | 1.488,38 1.476–1.500 | — | — |
| Arena Score em inglês | 1.487,52 1.482–1.493 | — | — |
| Arena Score em russo | 1.487,11 1.478–1.496 | — | — |
| Arena Score, seguimento de instruções | 1.485,87 1.480–1.492 | — | — |
| Arena Score, geral | 1.481,85 1.478–1.486 | — | — |
| Arena Score, escrita criativa | 1.476,58 1.469–1.484 | — | — |
| Arena Score em espanhol | 1.473,23 1.457–1.489 | — | — |
| Arena Score, compreensão de esquemas | 1.336,97 1.327–1.347 | — | — |
| Arena Score, reconhecimento de texto em imagem | 1.323,66 1.317–1.331 | — | — |
| Arena Score, trabalho com imagens | 1.314,84 1.308–1.322 | — | — |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpíada | 97,8 % | esforço: xhigh · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| ARC-AGI — generalização para padrões novos | 93,5 % | esforço: high · com estrutura ajustada | https://arcprize.org/leaderboard |
| Terminal-Bench — trabalho na linha de comandos | 90,2 % | · com estrutura ajustada | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| GPQA Diamond — perguntas de nível de pós-graduação | 86,87 % | esforço: xhigh · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| SWE-bench Verified — correção de erros em repositórios | 83,47 % | esforço: max · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| WeirdML — tarefas incomuns de aprendizagem automática | 76,4 % | — | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| ARC-AGI-2 | 75,8 % | esforço: max | — |
| FrontierMath, níveis 1–3 | 70,18 % | esforço: max | Epoch evaluations |
| CursorBench — edições no editor | 64,8 % | esforço: max | https://cursor.com/cursorbench |
| SimpleBench — perguntas capciosas | 55,48 % | — | SimpleBench Leaderboard |
| SimpleQA Verified — exatidão factual | 50,6 % | esforço: xhigh | Epoch evaluations |
| GSO-Bench — otimização de código | 44,12 % | — | GSO Leaderboard |
| FrontierCode — patches aptos a serem aceites num projeto | 38,5 % | — | https://cognition.com/frontiercode |
| APEX-Agents | 33,9 % | esforço: max | — |
| Humanity’s Last Exam — perguntas de nível especialista | 32,98 % | — | — |
| FrontierMath, nível 4 — problemas de investigação | 31,71 % | esforço: max | Epoch evaluations |
| Problemas de xadrez | 26,35 % | esforço: low | Epoch evaluations |
| OSWorld 2.0 — trabalho num sistema operativo | 18,2 % | esforço: max | https://osworld-v2.xlang.ai/ autorrelatado |
| CritPt — problemas de física | 12 % | esforço: max | — |
| Arena Score, tarefas de agente | 0,07 0–0 | — | — |