今天，我们宣布在 Amazon Bedrock 中推出 Claude Opus 4.7，这是 Anthropic 最智能的 Opus 模型，旨在提升编码、长时运行智能体和专业工作的性能。

Claude Opus 4.7 由 Amazon Bedrock 的下一代推理引擎提供支持，为生产工作负载提供企业级基础设施。Bedrock 的新推理引擎采用全新的调度和扩展逻辑，可动态为请求分配容量，提高可用性，尤其适用于稳定状态工作负载，同时为快速扩展的服务留出空间。它提供零操作员访问——这意味着客户的提示词和响应对 Anthropic 或 AWS 操作员均不可见，从而保护敏感数据的私密性。

据 Anthropic 称，Claude Opus 4.7 模型在团队生产环境中运行的各类工作流上均有改进，例如智能体式编码、知识工作、视觉理解和长时运行任务。Opus 4.7 能更好地处理模糊性，在问题解决上更全面，并能更精确地遵循指令。

• 智能体式编码：该模型延续了 Opus 4.6 在智能体式编码方面的领先优势，在长周期自主性、系统工程和复杂代码推理任务上表现更强。据 Anthropic 称，该模型取得了较高性能分数：SWE-bench Pro 为 64.3%，SWE-bench Verified 为 87.6%，Terminal-Bench 2.0 为 69.4%。
• 知识工作：该模型推进了专业知识工作，在文档创建、财务分析和多步骤研究工作流上表现更强。该模型能够针对未充分说明的请求进行推理，做出合理假设并清晰说明，同时自我验证输出，以提升第一步的质量。据 Anthropic 称，该模型在 Finance Agent v1.1 上达到 64.4%。
• 长时运行任务：该模型在更长时间跨度内保持任务方向，在完整的 100 万 token 上下文窗口中表现更强，同时能够处理模糊性并自我验证输出。
• 视觉：该模型新增高分辨率图像支持，在图表、密集文档和屏幕 UI 等细节至关重要的场景中提高准确性。

该模型是 Opus 4.6 的升级版，但可能需要调整提示词和测试框架，才能充分发挥模型能力。要了解更多信息，请访问 Anthropic 的提示词指南。

Claude Opus 4.7 模型实战 你可以在 Amazon Bedrock 控制台中开始使用 Claude Opus 4.7 模型。在 Test 菜单下选择 Playground，并在选择模型时选择 Claude Opus 4.7。现在，你可以用该模型测试复杂的编码提示词。

我运行了以下关于技术架构决策的提示词示例：用 Python 在 AWS 上设计一个分布式架构，应支持跨多个地理区域每秒 10 万次请求。

你也可以使用 Anthropic Messages API 通过编程方式访问该模型，通过 Anthropic SDK 或 bedrock-mantle 端点调用 bedrock-runtime，或者继续通过 AWS Command Line Interface（AWS CLI）和 AWS SDK 使用 bedrock-runtime 上的 Invoke 和 Converse API。

要在几分钟内开始对 Amazon Bedrock 进行第一次 API 调用，请在控制台左侧导航窗格中选择 Quickstart。选择你的使用场景后，可以生成一个短期 API 密钥，用于测试目的下验证请求。

当你选择 API 方法（例如兼容 OpenAI 的 Responses API）时，可以获得示例代码，用于运行提示词并通过该模型发起推理请求。

要通过 Anthropic Claude Messages API 调用该模型，你可以按如下方式使用 anthropic[bedrock] SDK 包，以获得更简化的体验：

from anthropic import AnthropicBedrockMantle
# Initialize the Bedrock Mantle client (uses SigV4 auth automatically)
mantle_client = AnthropicBedrockMantle(aws_region="us-east-1")
# Create a message using the Messages API
message = mantle_client.messages.create(
    model="anthropic.claude-opus-4-7",
    max_tokens=10000,
    messages=[ 
	    {"role": "user", "content": "Design a distributed architecture on AWS in Python that should support 100k requests per second across multiple geographic regions"}
    ]
)
print(message.content[0].text)

你也可以运行以下命令，使用 AWS CLI 和 Invoke API 直接调用 bedrock-runtime 端点上的模型：

aws bedrock-runtime invoke-model \ 
 --model-id anthropic.claude-opus-4-7 \ 
 --region us-east-1 \ 
 --body '{"anthropic_version":"bedrock-2023-05-31", "messages": [{"role": "user", "content": "Design a distributed architecture on AWS in Python that should support 100k requests per second across multiple geographic regions."}], "max_tokens": 32000}' \ 
 --cli-binary-format raw-in-base64-out \ 
invoke-model-output.txt

如需更智能的推理能力，可以将 Adaptive thinking 与 Claude Opus 4.7 配合使用，使 Claude 能够根据每个请求的复杂度动态分配思考 token 预算。

要了解更多信息，请访问 Anthropic Claude Messages API，并查看面向多种使用场景和多种编程语言的代码示例。

须知事项 下面分享一些我认为你会觉得有用的重要技术细节。

• 选择 API：你可以从多种 Bedrock API 中选择用于模型推理，也可以使用 Anthropic Messages API。Bedrock 原生的 Converse API 支持多轮对话和 Guardrails 集成。Invoke API 提供直接模型调用和最低层级的控制。
• 扩展与容量：Bedrock 的新推理引擎旨在为许多不同模型快速配置和提供容量。在接收请求时，我们优先保持稳定状态工作负载运行，并根据需求变化快速提升使用量和容量。在高需求时期，请求会被排队，而不是被拒绝。

现已可用 Anthropic 的 Claude Opus 4.7 模型现已在美国东部（弗吉尼亚北部）、亚太地区（东京）、欧洲（爱尔兰）和欧洲（斯德哥尔摩）区域提供；请查看完整区域列表以获取未来更新。要了解更多信息，请访问 Amazon Bedrock 中的 Claude by Anthropic 页面和 Amazon Bedrock 定价页面。

今天就在 Amazon Bedrock 控制台中试用 Anthropic 的 Claude Opus 4.7，并通过 AWS re:Post for Amazon Bedrock 或你常用的 AWS Support 联系渠道发送反馈。

正文：— Channy

更新于 2026 年 4 月 17 日——修正了代码示例和 CLI 命令，以匹配新版本。

更新于 2026 年 5 月 30 日——移除了 Bedrock 中的每分钟请求数（RPM）配额。