我升級了我的 Claude Token Counter 工具，增加了針對不同模型執行相同計數的能力，以便進行比較。
據我所知，Claude Opus 4.7 是第一個更改 tokenizer 的模型，因此只值得在 4.7 和 4.6 之間進行比較。Claude token 計算 API 接受任何 Claude 模型 ID，所以我包含了四個目前值得注意的模型選項（Opus 4.7 和 4.6，Sonnet 4.6，以及 Haiku 4.5）。
在 Opus 4.7 的公告中，Anthropic 表示：
Opus 4.7 使用更新的 tokenizer，改進了模型處理文字的方式。其權衡是，相同的輸入可能會對應到更多的 token — 大約是 1.0–1.35 倍，取決於內容類型。
我將 Opus 4.7 的系統提示貼入 token 計算工具，發現 Opus 4.7 tokenizer 使用的 token 數量是 Opus 4.6 的 1.46 倍。
Opus 4.7 的定價與 Opus 4.6 相同 — 輸入 token 每百萬個 5 美元，輸出 token 每百萬個 25 美元 — 但這種 token 膨脹意味著我們可以預期其成本將增加約 40%。
token 計算器工具也接受圖像。Opus 4.7 改進了圖像支援，描述如下：
Opus 4.7 對高解析度圖像具有更好的視覺能力：它可以接受長邊最多 2,576 像素（約 3.75 百萬像素）的圖像，比之前的 Claude 模型多三倍以上。
我嘗試計算一個 3456x2234 像素、3.7MB 的 PNG 圖像的 token 數量，發現與 4.6 相比，4.7 的 token 數量增加了 3.01 倍：
更新：圖像的 3 倍增加完全是因為 Opus 4.7 能夠處理更高的解析度。我再次嘗試使用一個 682x318 像素的圖像，Opus 4.7 使用了 314 個 token，而 Opus 4.6 使用了 310 個 token，因此成本幾乎相同。
更新 2：我嘗試了一個 15MB、30 頁的文字密集型 PDF，Opus 4.7 報告了 60,934 個 token，而 4.6 報告了 56,482 個 token — 這是一個 1.08 倍的乘數，顯著低於我對純文字獲得的乘數。