Anthropic presenta Claude Opus 4.7, mientras los flujos de trabajo basados en agentes cobran protagonismo

Puntos clave:

• Anthropic lanzó Claude Opus 4.7 el 16 de abril de 2026, con una puntuación del 87,6 % en la prueba SWE-bench Verified.
• El giro de la industria de la IA hacia la autonomía agentiva hace que Opus 4.7 supere a GPT-5.4 en codificación compleja y finanzas.
• Los desarrolladores deben gestionar los costes, ya que el nuevo modelo utiliza entre 1,0 y 1,35 veces más tokens que la versión anterior 4.6.

Evolución de la IA: lanzamiento de Claude Opus 4.7 con visión y memoria mejoradas

La startup de IA con sede en San Francisco ha posicionado este lanzamiento como su modelo de uso general más capaz hasta la fecha. Se trata de una actualización específica de la versión Opus 4.6, que llegó hace apenas dos meses, en febrero.

Mientras que la versión restringida Claude Mythos Preview sigue en fase de pruebas limitadas para la ciberseguridad, Opus 4.7 está diseñado para un mercado más amplio. Se centra específicamente en la ingeniería de software, las tareas a largo plazo y el análisis financiero complejo.

Las métricas de rendimiento publicadas por Anthropic muestran que el modelo está ganando terreno de forma significativa en flujos de trabajo autónomos. En la prueba de referencia de codificación SWE-bench Verified, el nuevo modelo alcanzó el 87,6 %, frente al 80,8 % registrado en la versión 4.6.

El modelo también logró superar a su principal competencia en varias categorías clave. Anthropic informó de que Opus 4.7 superó al GPT-5.4 de OpenAI y al Gemini 3.1 Pro de Google en pruebas de uso de herramientas e interacción con el ordenador.

Uno de los cambios más visibles es una mejora sustancial de las capacidades visuales del modelo. Claude Opus 4.7 ahora puede procesar imágenes de hasta 2576 píxeles en el lado más largo, lo que triplica el límite de resolución anterior.

Esta mejora visual permite a la IA interpretar mejor gráficos complejos, interfaces de usuario y diagramas técnicos. Sin embargo, la empresa señaló que las imágenes de mayor resolución consumen más tokens, lo que podría aumentar los costes para los usuarios de gran volumen. Anthropic también introdujo una nueva función llamada /ultrareview dentro de su entorno Claude Code. Esta herramienta permite a los usuarios profesionales y de nivel máximo ejecutar sesiones multiagente para identificar errores y fallos de diseño en el software.

Para los profesionales financieros, el modelo muestra un mayor rigor en la modelización económica. Alcanzó una puntuación de 0,813 en el módulo de Finanzas Generales, lo que supone un avance significativo con respecto a la puntuación de 0,767 de la versión anterior.

La estructura de precios del modelo se mantiene sin cambios: 5 dólares por cada millón de tokens de entrada y 25 dólares por cada millón de tokens de salida. Para ayudar a gestionar los gastos durante las ejecuciones autónomas prolongadas, Anthropic ha añadido una función de presupuesto de tareas en versión beta pública.

Instrucciones al pie de la letra

Los primeros comentarios de la comunidad de desarrolladores sugieren que el modelo sigue las instrucciones de forma más literal. Este cambio podría requerir que los usuarios reajusten las indicaciones existentes que se optimizaron para versiones anteriores de la familia Claude. «Ya está disponible Claude 4.7, y usarlo es como subirse a un coche de F1. Tiene mucha más potencia y hace exactamente lo que le dices a toda velocidad. Tu trabajo es elegir la dirección y tomar las curvas», escribió un usuario en X. Algunos probadores han observado que el tokenizador actualizado puede utilizar hasta 1,35 veces más tokens para la misma entrada. Aunque esto puede provocar un agotamiento más rápido del límite, la empresa sostiene que el rendimiento por tarea justifica el uso.

La seguridad sigue siendo un aspecto fundamental, ya que el modelo incluye nuevas medidas de seguridad automatizadas para bloquear usos de ciberseguridad de alto riesgo. La ficha del sistema de Anthropic destaca una mayor honestidad y una mayor resistencia a la generación de contenido perjudicial. El modelo ya está disponible a través de la API de Claude, Amazon Bedrock, Google Vertex AI y Microsoft Foundry. Mantiene la ventana de contexto de 1 millón de tokens introducida a principios de este año.