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Opus 4.7低思考度壓過Sonnet 4.6最大值，Anthropic發布首份智能體操控調優指南
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2026-06-27 08:08:22
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AIMPACT 消息，5 月 20 日（UTC+8），據 動察 Beating 監測，Anthropic 發布首份官方開發指南，深入披露了 Claude 4.6 與 Opus 4.7 在電腦和瀏覽器操控場景下的解析度上限、思考深度配比及快取降本機制。 螢幕解析度直接決定了智能體點擊的精準度。Claude 4.6 解析截圖的長邊上限為 1568 像素，Opus 4.7 為 2576 像素。一旦截圖超出限制，API 服務端會自動等比例縮小圖片，這會導致模型生成的點擊座標與客戶端原圖產生錯位漂移。因此，開發者必須提前在客戶端將截圖縮放至 1280x720 (Claude 4.6 建議) 或 1080p (Opus 4.7 建議)。 介面操控主要依賴視覺感知與元素定位，對長鏈條邏輯推理要求不高。測試顯示，Opus 4.7 在低思考深度 (low) 下的操控表現便能追平 Sonnet 4.6 的最大思考深度 (max)，且 token 成本僅為後者的十分之一。官方建議將思考選項設為 high，相較於 max 深度不僅 token 消耗減半，成功率也完全持平，應避免開啟 max 以防模型過度思考導致帳單翻倍。 由於單張截圖在上下文中最高消耗 1800 個 token，官方給出了三層降本方案：常駐 1 個系統級快取斷點，並將另 3 個斷點動態分配給最近幾輪工具的執行結果；在客戶端進行滾動剪枝，僅在上下文中保留最近 3 張截圖，其餘用佔位符替代；在上下文深度逼近 90% 時觸發總結壓縮。 此外，API 引入了批量工具 computer_batch，支援單次調用打包執行多項無視覺依賴的操作；並提供智能體顧問機制 (Advisor Tool)，允許主模型在後台直接召喚高階的 Opus 模型來審計執行步驟。開發者還可透過錄製引導模式 (Teach Mode，即錄製用戶的真實操作軌跡並在回放時作為指令參考) 來大幅提升任務成功率。 （來源：BlockBeats）
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