請將這些粗略規劃筆記整理成一頁給領導團隊看的備忘錄。我們需要建議、取捨、風險,以及需要團隊做出的決策。
建議:採取有限範圍推出,而不是直接全面發布。 為什麼現在可以推進:這個工作流程解決了明顯的客戶痛點,而且目前的支援負載提供了足夠真實案例可供測試。 取捨:較窄的推出範圍會放慢整體發布動能,但能讓團隊更清楚地取得啟用率、支援負擔與定價敏感度證據。 風險:發布後審查責任歸屬不清,失敗模式文件也尚未完整。 需要決策:在實作開始前,核准試點範圍、成功門檻與審查日期。
Claude Opus 4.7 是 Rivya 的高階 Claude 選項,適合密集來源材料、嚴肅策略工作、困難取捨分析,以及需要經得起審查的精修寫作。
範例輸出
Claude Opus 4.7 高層備忘錄工作流程的結構化對話範例。
對話
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Claude Opus 4.7 高層備忘錄工作流程的結構化對話範例。
讓 Rivya 整合來源、潤飾主管備忘錄、分析取捨,或審查困難的文字密集決策。
Claude Opus 4.7 高層備忘錄對話模板的對話串預覽。
輸出
Claude Opus 4.7 高層備忘錄工作流程的結構化對話範例。
最適合
支援
線上試用
輸入設定
對話控制
選擇 Rivya 何時可以搜尋網頁、應使用多高的推理強度,以及所選模型支援時是否包含模型思考內容。
思考內容
交由模型預設決定,或在提供方支援時明確包含或隱藏思考軌跡。
開始一段對話,把規劃、提示詞和創意方向整理成一條可重用的脈絡。
提示詞起步
不想從空白提示開始時,可使用已映射到 Claude Opus 4.7 的模板,讓第一次執行更穩。
模型證明
先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。
讓 Rivya 整合來源、潤飾主管備忘錄、分析取捨,或審查困難的文字密集決策。
Claude Opus 4.7 高層備忘錄對話模板的對話串預覽。
輸出
Claude Opus 4.7 高層備忘錄工作流程的結構化對話範例。
主要範例
Claude Opus 4.7 高層備忘錄對話模板的對話串預覽。
輸入
僅提示詞
觀察重點
Claude Opus 4.7 高層備忘錄對話模板的對話串預覽。
每次使用點數
per_million_tokens · input=285 · output=1430 · cache_read_multiplier=0.1 · cache_write_5m_multiplier=1.25 · cache_write_1h_multiplier=2 · ⌈total⌉
為什麼這個模型有效
旗艦級文字推理和整合能力
很適合長文分析和謹慎寫作
Rivya 目前前端中的文字優先 Claude 專案
最適合的任務
模型證明
決策適配
決策適配
Claude Opus 4.7 常見問題
當聊天串以文字為主,而且答錯會帶來真實成本時,使用 Claude Opus 4.7:主管寫作、複雜研究整合、困難取捨決策,或推理和措辭都很重要的關鍵審查工作。
在 Rivya 上,Claude Opus 4.7 目前以文字優先的聊天選項運行。它聚焦於長提示詞、來源材料包、謹慎推理、整合和寫作,而不是以圖片驅動的分析。
最重要的輸入是一份清楚的簡報:它應該閱讀哪些來源材料、答案必須達到什麼標準、答案是給誰看的,以及你想要建議、選項、評析還是改寫。
當較弱答案會造成真實後續成本時,Claude Opus 4.7 更值得使用。每百萬 token 的費率是輸入 285、快取讀取 28.5、5 分鐘快取寫入 356.25、1 小時快取寫入 570、輸出 1,430 點數。Rivya 按回報用量結算,並將輸出限制為 4,096 token。
例行聊天請選較輕的模型;想比較同系列較新的選項時可測試 Claude Opus 4.8;任務偏重實作時則使用程式碼導向模型。Claude Opus 4.7 在核心難點是文字判斷時最強。
此頁最適合先用 Opus 正式跑一輪主管寫作、研究整合、取捨分析或關鍵審查。它能幫你判斷答案是否已經能進入決策,再決定是否繼續。
你可以設定一個文字優先的 Claude 聊天專案,並搭配清楚的來源材料包和答案簡報。這不是圖片密集測試的地方,而是用於要求高的書面推理。
請先準備來源材料、受眾、決策標準,以及你需要的精確輸出。當第一個提示詞像嚴肅簡報,而不是鬆散問題時,Opus 通常最能發揮。
此頁可公開瀏覽,但送出真正的提示詞需要登入。送出前請核對上方的輸入、快取和輸出費率;Rivya 按回報用量結算,並將每次回應限制為 4,096 個輸出 token。
當你還在壓力測試開場簡報或答案框架時,可以留在這裡。當聊天串需要保存脈絡、反覆修訂,或更大的來源工作流程時,再進入完整 Studio。
比較替代模型
Anthropic 在 Rivya 上的均衡型 Claude AI 聊天模型。它保留強大的長文推理和謹慎分析,適合內容、研究和程式設計專案,同時不必直接跳到 Opus 層級的花費。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:per_million_tokens · input=170 · output=855 · cache_read_multiplier=0.1 · cache_write_5m_multiplier=1.25 · cache_write_1h_multiplier=2 · ⌈total⌉。
Anthropic 在 Rivya 上的均衡型 Claude AI 聊天模型。它擅長細膩寫作、謹慎分析和注重安全的回應,是內容創作和研究中很穩的 Claude 選項。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:per_million_tokens · input=170 · output=855 · cache_read_multiplier=0.1 · cache_write_5m_multiplier=1.25 · cache_write_1h_multiplier=2 · ⌈total⌉。
Anthropic 在 Rivya 上的輕量 Claude AI 聊天模型。它針對速度、成本效率和穩定的日常聊天表現調整,適合想要 Claude 語氣但不想使用高階方案成本的高頻專案。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:per_million_tokens · input=55 · output=285 · cache_read_multiplier=0.1 · cache_write_5m_multiplier=1.25 · cache_write_1h_multiplier=2 · ⌈total⌉。
投資人更新草稿的結構化對話範例。
Claude Opus 4.7 投資人更新模板的對話串預覽。
讓 Rivya 整合來源、潤飾主管備忘錄、分析取捨,或審查困難的文字密集決策。
Claude Opus 4.7 招募評分卡模板的對話串預覽。
招募評分卡工作流程的結構化對話範例。
Claude Opus 4.7 招募評分卡模板的對話串預覽。
讓 Rivya 整合來源、潤飾主管備忘錄、分析取捨,或審查困難的文字密集決策。
Claude Opus 4.7 發布敘事模板的對話串預覽。
發布敘事工作流的結構化對話範例。
Claude Opus 4.7 發布敘事模板的對話串預覽。
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
安靜事實
提供方
Anthropic
類別
聊天
能力
對話
點數模式
per_million_tokens · input=285 · output=1430 · cache_read_multiplier=0.1 · cache_write_5m_multiplier=1.25 · cache_write_1h_multiplier=2 · ⌈total⌉
輸入路徑
僅提示詞
提示設定
最多 20,000 個字元
開發者存取
確認模型欄位、參考媒體規則和點數行為後,可透過 Public API v1 呼叫 Claude Opus 4.7。