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claude-opus-4.7-file-analysis

Claude Opus 4.7 API は、深いファイル推論、PDF レビュー、契約分析、レポート要約、文書 Q&A に対応。法務文書、研究資料、監査レポートなどプロチームの本番分析ワークフローを安定かつ低コストで支えます。開発者やチームが質問応答、テキスト分析、要約、ライティング、自動化タスクへ組み込みやすいモデルです。無料テストから本番運用まで、応答品質、安定性、コスト効率のバランスを取りながら活用できます。

File Analysis

API 例

JavaScriptPythoncURL

送信例

const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    Accept: 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'claude-opus-4.7-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 4096,
    top_p: 0.5,
    top_k: 50
  })
});

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split('\n\n');
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

送信例

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'claude-opus-4.7-file-analysis',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': [
                    {'type': 'text', 'text': 'Summarize this file and extract the key risks.'},
                    {
                        'type': 'file',
                        'file': {
                            'filename': 'demo.pdf',
                            'file_data': 'https://example.com/demo.pdf'
                        }
                    },
                ],
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 4096,
        'top_p': 0.5,
        'top_k': 50,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

送信例

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4.7-file-analysis",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          { "type": "text", "text": "Summarize this file and extract the key risks." },
          {
            "type": "file",
            "file": {
              "filename": "demo.pdf",
              "file_data": "https://example.com/demo.pdf"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 4096,
    "top_p": 0.5,
    "top_k": 50
  }'

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メッセージを送信して開始してください。

Claude Opus 4.7 File Analysisの料金

パラメータ	料金	元の料金	割引

トークン: input	$4.5000 / 100万入力トークン	$5.0000 / 100万入力トークン	90%
トークン: output	$13.5000 / 100万出力トークン	$15.0000 / 100万出力トークン	90%

README

高速で手頃な Claude Opus 4.7 File Analysis API (複雑な推論とプロ向けAIアプリケーションに適した最前線のClaude Opusモデル)

Claude Opus 4.7 File Analysis APIはFlaq AI上で、慎重な推論、信頼できる指示追従、本番対応の出力を必要とする要求水準の高いワークフロー向けにClaude APIアクセスを提供します。この強力で慎重、本番対応のClaude API統合は、開発者が柔軟な会話コンテキスト、ドキュメントを意識したプロンプト、対応ツールワークフロー、 Flaq AI上のルート別設定を使ってfile analysis体験を構築するのに役立ちます。本番ワークロード向けに設計されており、モデルインフラを管理したり、プロバイダー固有の接続処理をゼロから書いたりせずに、高度なAI機能を追加できる安定した方法をチームに提供します。

Claude Opus 4.7 File Analysis APIの主な機能

複数ファイルのドキュメント理解: アップロードされたファイルを1つのワークフローで分析し、レポート、ブリーフ、仕様書、記録をまたいで詳細を結び付けます。
長いコンテキストでのファイル推論: 大きな入力全体のドキュメント詳細を保持しながら、明確な要約、比較、次のアクション提案を生成します。
柔軟なAPI制御: 会話コンテキスト、ドキュメントを意識したプロンプト、対応ツールワークフロー、 Flaq AI上のルート別設定を使って、シンプルな依頼、深い分析、本番自動化を導きます。
本番向けツールサポート: 低レベルのプロバイダー設定を表に出さず、対応ツールワークフロー、検索、自動化、高度なアプリケーション機能を接続できます。
費用対効果の高い統合: 明確なルーティング、安定したモデルページ、本番ワークフロー向けの持続的なAPIメッセージングにより、Flaq AI経由でfile analysis機能を構築できます。
開発者にやさしいワークフロー: 自然言語の指示、構造化プロンプト、ルート別入力を使い、プロトタイプから本番まで素早く進められます。

Flaq AIでClaude Opus 4.7 File Analysis APIをドキュメント分析に使う方法

入力: アップロードファイルと、抽出、要約、比較、推論のための自然言語指示。
出力: アップロードファイルから得られるドキュメント要約、抽出インサイト、比較、表、判断、構造化分析。
ルート設定: ファイル入力サポートと柔軟なフォローアップコンテキストを備えた、複数ドキュメント分析ワークフロー向けに設計。
設定: 柔軟な会話コンテキスト、ドキュメントを意識したプロンプト、対応ツールワークフロー、 Flaq AI上のルート別設定。
機能: PDFとドキュメント分析、スプレッドシート風の推論、契約レビュー、レポート要約、強力で慎重、本番対応のClaude API統合による複数ファイル比較。

Claude Opus 4.7 File Analysis API統合の最適なユースケース

リサーチレポート要約: 長いレポート、ホワイトペーパー、ブリーフィング資料を、経営層向けの要点に圧縮します。
契約とポリシーレビュー: 条項を比較し、重要な義務を示し、法務、財務、運用チーム向けにリスクを要約します。
データとスプレッドシート分析: 構造化ファイルを調べ、傾向を見つけ、ビジネスユーザー向けに表を平易な言葉で説明します。
ナレッジベース処理: アップロードされたマニュアル、ドキュメント、サポート記事を、検索可能な回答と再利用できる要約に変換します。
複数ドキュメント比較: バージョン、提案書、要件、ベンダー文書を一貫した基準と整った出力で比較します。

Note プロンプト、アップロードファイル、アプリケーションワークフローがAnthropicの安全性および利用ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、入力に制限対象コンテンツがないか確認し、リクエストを簡素化してから再試行してください。

Claude Opus 4.7 File Analysis vs 競合: 比較分析

Claude Opus 4.7 vs. GPT 5.5 GPT 5.5は高度なOpenAI推論とコーディングワークフロー向けに位置付けられています。Claude Opus 4.7は、 Claudeらしい指示追従、慎重な分析、ライティング、ファイル、エージェントワークフローとの高い適合性で際立ちます。
Claude Opus 4.7 vs. GPT 5.4 GPT 5.4はプロフェッショナル業務向けの手頃なOpenAI性能を重視します。Claude Opus 4.7は、慎重な応答品質、実用的な制御、file analysisタスクで信頼できる出力を備えたClaude API代替を提供します。
Claude Opus 4.7 vs. Gemini GeminiモデルはGoogleネイティブなマルチモーダルユースケースに強みがあります。Claude Opus 4.7は、 Claudeの慎重な応答スタイル、実用的なドキュメント推論、本番志向のツール動作で差別化します。
Claude Opus 4.7 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasonerはコスト重視の推論ワークロードに有用です。Claude Opus 4.7は、管理されたClaude品質、より安全な本番挙動、プロ向けライティング、コーディング、分析ワークフローへのより強い適合性を提供します。
Claude Opus 4.7 vs. Llama Llamaモデルは、オープンモデル制御とセルフホスティングの柔軟性を開発者に提供します。Claude Opus 4.7は、管理されたAPI、強い指示追従、モデルインフラ作業なしの高品質な出力を求めるチームに適しています。

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