Claude Opus 4.7
コーディング / ビジョン / Agentic 三軸アップグレード
SWE-bench Pro 64.3% でリード、ビジョン解像度 3.75 MP に拡大、新 xhigh effort 階層、ネイティブ 1M コンテキスト — Opus 4.6 と完全同価格（$5/$25 per MTok）
コアハイライト
93 タスクコーディングベンチマークで 4.6 比 +13%、うち 4 タスクは 4.6 と Sonnet 4.6 も解けなかった
GPT-5.4 を 6.6 ポイント、Gemini 3.1 Pro を 10.1 ポイント上回る agentic コーディングの世代交代
画像長辺が約 800px から 2576px（3.75 MP）に上昇、computer-use シナリオで質的飛躍
$5 入力 / $25 出力 per MTok、4.6 と完全同一、値上げなし
コーディング能力飛躍：28 社の早期顧客が検証
長時間自律タスクから複雑なツール呼び出しまで、Opus 4.7 は「見張る必要あり」のコード作業を「放置で走る」に変える
GitHub：93 タスクで +13%
GitHub 内部 93 タスクコーディングベンチマークで Opus 4.6 比 13% 高、うち 4 タスクは 4.6 と Sonnet 4.6 も解けなかった
Cursor：CursorBench 70%
Cursor 内部ベンチマークが Opus 4.6 の 58% から 70% に向上
Notion：精度 +14%、ツールエラー 1/3
Notion は精度 +14%、トークン消費減、ツール呼び出しエラー 1/3 を報告；Notion の暗黙的要件テストを通過した初のモデル
Cognition (Devin)：数時間の一貫した作業
Opus 4.7 は難問で諦めず数時間一貫して作業できる
Rakuten：本番タスク 3x
Rakuten-SWE-Bench で Opus 4.7 は Opus 4.6 の 3 倍の本番タスクを解決
⭐ Imbue：自律で Rust TTS 構築
Opus 4.7 はゼロから完全な Rust TTS エンジンを構築：ニューラルネット、SIMD カーネル、ブラウザ demo を含み、音声認識器で Python 参照との一致を検証
ビジョン能力の突破
画像長辺が約 800px から 2576px（3.75 MP）に上昇、これまでの Claude モデルの 3 倍以上。API パラメータスイッチなしで直接画像を送るだけ
Computer-use Agent による高密度スクリーンショット読み取り
高解像度により agent は一つのビューでより多くの UI 詳細を読み取れ、スクロール/再取得の回数が減少
複雑な図表データ抽出
多層ネストされた図表・表・ダッシュボード、軸ラベルと細部が読みやすくなる
文書 OCR とレイアウト認識
小文字・脚注・手書き注釈のある PDF / スキャン、テキストと構造を一度に抽出可能
UI スクリーンショットピクセル級対照
デザイン vs 実装比較、UI 回帰検出などピクセル精密シナリオ
同時リリースの新機能
新 effort 階層：xhigh
high と max の間に新階層 xhigh、推論深さと latency のトレードオフをより細かく制御。Claude Code はデフォルトで xhigh
/ultrareview 深いコードレビュー
Claude Code の新コマンド、独立 review セッションで変更を最初から最後まで通し、バグと設計問題を発見
Task budgets（API 公開ベータ）
開発者が Claude にトークン予算を設定、長時間タスクで自律的に優先度を配分
Auto mode を Max ユーザーに開放
ツール呼び出し前にクラシファイアが安全性を評価、安全なら通過、危険なら遮断して Claude に再計画させる
移行ガイド（⭐重要）
Opus 4.6 から Opus 4.7 への移行はドロップイン置換（model ID を claude-opus-4-7 に変更）、ただし 4 つの計画事項
1. Tokenizer 世代交代
新 tokenizer では同じ入力テキストのトークン数が旧版の約 1.0-1.35 倍（内容次第）。トークン予算は新値で評価、旧数字の流用不可
2. 指示への追従がより厳格
Opus 4.7 は指示を字義通り実行、もはや「善意の解釈」をしない。古い prompt は想定外の結果を生む可能性、prompt と harness の再調整が必要
3. Thinking API 移行
thinking={type:"enabled", budget_tokens:N} は deprecated、thinking={type:"adaptive"} + effort パラメータを推奨
4. 古い beta header 整理
effort-2025-11-24、fine-grained-tool-streaming-2025-05-14、interleaved-thinking-2025-05-14 は GA 化済、これら beta header を削除
client.messages.create(
model="claude-opus-4-7",
thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 10000}
)
client.messages.create(
model="claude-opus-4-7",
thinking={"type": "adaptive"},
effort="xhigh" # new in 4.7
)
GPT-5.4 / Gemini 3.1 Pro との比較
同価格帯の旗艦モデル比較（Anthropic 公式ベンチマークに基づく）
| 指標 | Opus 4.7 | GPT-5.4 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Pro | 64.3% | 57.7% | 54.2% |
| Input $ / MTok | $5 | OpenAI 参照 | Google 参照 |
| Output $ / MTok | $25 | OpenAI 参照 | Google 参照 |
| Context window | ネイティブ 1M | 272K / 1M beta | 1M |
| Max output | 128K tokens | — | — |
QCode.cc で Opus 4.7 を使う方法
公式価格・安定した API プロキシ、すぐに使える
公式同価格 $5/$25
QCode.cc は Anthropic 公式価格で課金、乗数加算なし
新パラメータ完全サポート
xhigh effort、adaptive thinking など Opus 4.7 の新パラメータを完全透過
ワンクリック 4.6 ↔ 4.7
model ID を claude-opus-4-6 から claude-opus-4-7 に変えるだけ、他設定変更不要
安定した低遅延
マルチノード・スマートルーティング + サーキットブレーカー、公式 API の不安定性を回避