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株式会社Good Labでエンジニアをしている コータロー です。
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はじめに
2026年4月16日に Anthropic から Claude Opus 4.7 が一般公開されました。本記事では Opus 4.7 を中心に、ベンチマーク数値・価格・破壊的変更・実コード例・Claude Code での活用 Tips まで踏み込んで整理します。記事末尾では Sonnet 4.6 / Haiku 4.5 との使い分けや、Claude Code・Agent SDK の最新アップデートも併せて紹介します。
TL;DR
-
Claude Opus 4.7 が 2026/4/16 にリリース。モデルID は
claude-opus-4-7、1M コンテキスト対応。 - SWE-bench Verified 87.6%（Opus 4.6 比 +6.8pp）、Terminal-Bench 2.0 69.4%、GPQA Diamond 94.2% とコーディング・推論で大幅改善。
- 価格は 入力 $5 / 出力 $25 per MTok で 4.6 から据え置き。ただし新トークナイザで同じテキストが最大 1.35x のトークンに膨らむ点に注意。
-
temperature/top_p/top_k廃止、extended thinking budget廃止など Messages API の破壊的変更あり。 - Claude Code には新コマンド
/ultrareviewと新エフォートレベルxhighが追加。長時間エージェント実行向けに Task Budgets (beta) も登場。
1. Claude Opus 4.7 とは
Claude Opus 4.7 は Anthropic が「現時点で最も高性能な GA モデル」と位置付けるフラッグシップで、2026年4月16日にリリースされました。Opus 4.6 からの主な進化点は次の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| リリース日 | 2026年4月16日 |
| API モデルID | claude-opus-4-7 |
| コンテキスト | 1M トークン（標準価格、long-context premium なし） |
| 最大出力 | 128k トークン |
| 思考モード | Adaptive Thinking のみ（Extended Thinking budget は廃止） |
| 画像入力 | 最長辺 2,576px / 約 3.75MP（4.6 までの 1,568px / 1.15MP から大幅拡張）※公式表記。フル解像度時は 1 画像あたり最大 約 4,784 トークン消費 |
| 提供チャネル | Claude.ai / API / Amazon Bedrock / Google Vertex AI / Microsoft Foundry |
公式が強調している強化ポイント
- **長時間エージェント実行（long-horizon agentic work）**で安定して動作。
- コーディング、特に難易度の高いタスクでのハンドオフ品質が向上。
- ビジョン：高解像度画像（最長辺 2,576px）を直接扱え、ポインティング／バウンディングボックス座標が実ピクセルと 1:1 対応するため Computer Use や OCR 系ワークロードが扱いやすくなった。
- メモリ：ファイルシステムベースの scratchpad / notes 利用が改善。
2. ベンチマーク：Opus 4.7 vs Opus 4.6
公式（Anthropic）と llm-stats.com にまとめられている公開ベンチマークから抜粋しました。
| ベンチマーク | Opus 4.7 | Opus 4.6 | 差分 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 87.6% | 80.8% | +6.8pp |
| SWE-bench Pro | 64.3% | 53.4% | +10.9pp |
| Terminal-Bench 2.0 | 69.4% | 65.4% | +4.0pp |
| GPQA Diamond | 94.2% | 91.3% | +2.9pp |
| Finance Agent | 64.4% | 60.7% | +3.7pp |
| OSWorld-Verified | 78.0% | 72.7% | +5.3pp |
| MMLU | 91.5% | 91.1% | +0.4pp |
| HLE (with tools) | 54.7% | 53.1% | +1.6pp |
| CharXiv-R (with tools) | 91.0% | 77.4% | +13.6pp |
| MCP-Atlas | 77.3% | 62.7% | +14.6pp |
特に SWE-bench Pro / MCP-Atlas / CharXiv-R といった「複雑な実環境タスク」「ツール連携」「視覚理解」での伸びが大きい点が、Opus 4.7 を「エージェント向け最適モデル」と呼ぶ根拠になっています。
3. 価格と 1M コンテキストの活用
公式 Pricing ページに掲載されている 2026/4 時点の API 価格を抜粋します。Opus 4.7 は 4.6 と同じ価格レンジで提供されています。
| モデル | 入力 | 5分キャッシュ書込 | 1時間キャッシュ書込 | キャッシュヒット | 出力 |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | $5 / MTok | $6.25 | $10 | $0.50 | $25 / MTok |
| Claude Opus 4.6 | $5 / MTok | $6.25 | $10 | $0.50 | $25 / MTok |
| Claude Sonnet 4.6 | $3 / MTok | $3.75 | $6 | $0.30 | $15 / MTok |
| Claude Haiku 4.5 | $1 / MTok | $1.25 | $2 | $0.10 | $5 / MTok |
1M コンテキストは「標準価格」
Opus 4.7 / Opus 4.6 / Sonnet 4.6 では 1M トークンのフルコンテキストが標準価格で利用できます（long-context premium なし）。9k トークンのリクエストでも 900k トークンのリクエストでも per-token 単価は同じです。
Batch API は 50% オフ
非同期バッチ処理を使えば、Opus 4.7 でも 入力 $2.50 / 出力 $12.50 per MTokまで下がります。大量の PR レビューやコードベースインデックスなど、即時性が不要なジョブで有効です。
注意：新トークナイザで 1.0〜1.35x のトークン増
Opus 4.7 は新トークナイザを採用しており、同じテキストでも 4.6 比で最大約 35% 多くのトークンになる場合があります。per-token 単価据え置き = 実コスト据え置き、ではない点には要注意です。/v1/messages/count_tokens で実トークン数を事前確認しましょう。
Data residency / Fast mode
-
Data residency：
inference_geoで US 限定推論を指定すると 1.1x の上乗せ。 - Fast mode：現状 Opus 4.6 のみ対応の β 機能で 6x の premium 価格（入力 $30 / 出力 $150）。Opus 4.7 はリリース時点では Fast mode 非対応。
4. 破壊的変更（Messages API）
Opus 4.7 は API 仕様の破壊的変更を伴っています。Messages API を直接叩いている場合は移行が必要です（Claude Managed Agents 利用時は影響なし）。
4-1. Extended Thinking Budget の廃止
# Before (Opus 4.6)
thinking = {"type": "enabled", "budget_tokens": 32000}
# After (Opus 4.7)
thinking = {"type": "adaptive"}
output_config = {"effort": "high"}
thinking: {"type": "enabled", "budget_tokens": N} を渡すと 400 エラーが返ります。Opus 4.7 は Adaptive Thinking のみ対応。デフォルトは思考オフで、明示的に {"type": "adaptive"} を渡したときだけ有効になります。
4-2. サンプリングパラメータの廃止
temperature / top_p / top_k をデフォルト以外の値で指定すると 400 エラー。これらはリクエストから完全に外し、プロンプト側で挙動を制御する設計に切り替えます。
4-3. Thinking Content がデフォルトで省略
レスポンスの thinking ブロックは存在するものの、thinking フィールドは 空がデフォルトになりました。UI に思考プロセスを出したい場合は次のように明示します。
thinking = {
"type": "adaptive",
"display": "summarized", # "omitted" がデフォルト
}
display の取りうる値は次の2種類のみです（公式 Adaptive thinking ドキュメント準拠）。
| 値 | 挙動 | デフォルト |
|---|---|---|
"summarized" |
思考ブロックに要約された思考テキストが入る。Opus 4.6 / Sonnet 4.6 ではこれがデフォルト。 | Opus 4.6・Sonnet 4.6 |
"omitted" |
思考ブロックの thinking は空。signature だけは返り、マルチターン継続に利用される。ストリーミング時に最初のテキストトークンが速く返る。 |
Opus 4.7（および Mythos Preview） |
なお display は thinking.type: "disabled" と組み合わせるとエラーになります。また現行の Python SDK は dict をそのまま転送するため display キーは透過的に動作しますが、TypeScript SDK では型アサーションが必要です。
4-4. 新エフォートレベル xhigh
high と max の中間に xhigh が追加されました。Anthropic の推奨は次の通り。
- コーディング / エージェント用途 →
xhighから始める - インテリジェンス重視のタスク → 最低でも
highを確保
5. 実コード例：Anthropic SDK で Opus 4.7 を呼び出す
API キーは環境変数 ANTHROPIC_API_KEY から読み込み、コード内では YOUR_API_KEY をプレースホルダにしています。実行前に export ANTHROPIC_API_KEY=... してください。
5-1. Python（同期 + Adaptive Thinking + xhigh）
# pip install anthropic
import os
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(
api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY", "YOUR_API_KEY"),
)
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-7",
max_tokens=4096,
thinking={"type": "adaptive", "display": "summarized"},
output_config={"effort": "xhigh"},
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Pythonで二分探索木を実装し、insert / search / in-order traversal を含めてください。",
}
],
)
for block in response.content:
if block.type == "thinking":
print("--- thinking ---")
print(block.thinking or "(omitted)")
elif block.type == "text":
print("--- answer ---")
print(block.text)
5-2. Python（Task Budgets β を使った長時間エージェント）
# pip install anthropic
import os
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(
api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY", "YOUR_API_KEY"),
)
response = client.beta.messages.create(
model="claude-opus-4-7",
max_tokens=128000,
output_config={
"effort": "high",
# 最低 20k トークン以上を指定。エージェント全体の advisory budget。
"task_budget": {"type": "tokens", "total": 128000},
},
messages=[
{
"role": "user",
"content": "このリポジトリ全体をレビューしてリファクタリング計画を提案してください。",
}
],
betas=["task-budgets-2026-03-13"],
)
print(response.content[0].text)
max_tokensとtask_budgetの関係（公式 Task budgets ドキュメントより）
max_tokensは 1リクエストあたりのハードキャップ。モデルには伝えられず、達するとレスポンスはstop_reason: "max_tokens"で打ち切られる。task_budgetは エージェントループ全体（複数リクエストにまたがる思考・ツール呼び出し・最終出力すべて）の advisory なソフトリミット。モデルにカウントダウンが見え、自分でペース配分する。- 二者は独立で、どちらかをもう一方以下にする必要はない。最低値は 20k トークン、それ未満は 400 エラー。
- ハードキャップとして使うのは
max_tokens、モデルに自己調整させたいならtask_budget。
5-3. TypeScript（同期）
// npm i @anthropic-ai/sdk
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic({
apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY ?? "YOUR_API_KEY",
});
async function main() {
const response = await client.messages.create({
model: "claude-opus-4-7",
max_tokens: 4096,
thinking: { type: "adaptive", display: "summarized" },
// @ts-expect-error: output_config は最新 SDK に追従が必要
output_config: { effort: "xhigh" },
messages: [
{
role: "user",
content:
"TypeScript で LRU キャッシュを generics 付きで実装してください。",
},
],
});
for (const block of response.content) {
if (block.type === "text") {
console.log(block.text);
}
}
}
main().catch((err) => {
console.error(err);
process.exit(1);
});
SDK のバージョンによっては
output_configの型定義が追従していないことがあります。最新の@anthropic-ai/sdkを利用するか、一時的に型アサーションで対応してください。
6. Claude Code での Opus 4.7 活用 Tips
Claude Code でもアップデートが入りました。
6-1. モデル切り替え
# CLI から
claude --model claude-opus-4-7
# セッション内から
/model claude-opus-4-7
1Mコンテキスト版は CLI 内部で claude-opus-4-7[1m] のように識別されます（本記事執筆中の Claude Code 環境でも 1M context 版が利用可能）。
6-2. 新コマンド /ultrareview
Claude Code v2.1.86 以降のリサーチプレビュー機能で、Opus 4.7 と同時にリリースされました。リモートのクラウドサンドボックス上で複数のレビューエージェントを並列に走らせ、各バグ報告を独立に再現・検証してから返します。/review がローカル単発レビューなのに対し、/ultrareview はクラウドで 5〜10 分かけて深く調べる前提のコマンドです。
# 現在のブランチとデフォルトブランチの差分をレビュー
/ultrareview
# 既存 PR をレビュー（github.com リモート必須）
/ultrareview 1234
主な特徴：
- 要 Claude.ai 認証。API キーのみ／Bedrock・Vertex AI・Foundry／ZDR 有効組織では利用不可。
- Pro / Max は 3 回までの一回限り無料枠。以降は extra usage として 1 回 $5〜$20 程度。Team / Enterprise は最初から extra usage 課金。
- バックグラウンド実行。完了通知は
/tasksで確認できる。
6-3. xhigh effort の指定
API と同じく Claude Code 側でも effort を指定できます。複雑なリファクタや大規模調査は xhigh を入口にすると、推論深度と速度のバランスが取りやすいです。
6-4. 振る舞いの変化に注意
Opus 4.7 は 4.6 と比べて以下のように振る舞いが変わっています。プロンプトの足場（scaffolding）を見直すタイミングです。
- より忠実な指示遵守：1項目への指示を勝手に他項目へ一般化しない。
- 応答の長さがタスク複雑度に応じてキャリブレーションされる。
- デフォルトでツール呼び出し回数が減る。effort を上げるとツール使用が増える。
- トーンがより直接的・断定的に。Opus 4.6 の「温かい寄り添い系」より emoji や同調表現が減る。
- subagent の自発的な spawn が減る。プロンプトで明示的に指示すれば従う。
- サイバーセキュリティ系の自動セーフガードが常時動作。ペネトレーションテスト・脆弱性研究・レッドチーミングなど正当な業務で誤検知される場合は Cyber Verification Program に申請して制限緩和を求められる（ZDR 契約組織は対象外で、別途 Anthropic 営業窓口へ）。
7. Sonnet 4.6 / Haiku 4.5 との使い分け
Opus 4.7 が最強なのは事実ですが、全タスクで Opus を使うのはコスト最適とは限りません。2026年4月時点の現役モデル3種を整理します。
| モデル | 入力 | 出力 | コンテキスト | 主な用途 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | $5 | $25 | 1M | 長時間エージェント、巨大コードベース、複雑な PR レビュー、難易度の高い研究タスク |
| Claude Sonnet 4.6 | $3 | $15 | 1M | 一般的な製品アプリのバックエンド、日常コーディング支援、量産的な要約・分類 |
| Claude Haiku 4.5 | $1 | $5 | 200k | リアルタイムチャット、サポート Bot、軽量分類、コスト最適化が最優先のユースケース |
使い分けの実務指針
- 「任せて良い相手」が必要 → Opus 4.7：自動マージ前提のエージェント、夜間バッチでの巨大リポジトリ調査など。
-
「現場の頼れる中堅」が欲しい → Sonnet 4.6：日常の
claudeチャット、IDE 補完、API 駆動の自動化。 - 「数を捌きたい」→ Haiku 4.5：1万件のサポートチケット分類、メッセージのトリアージ、低レイテンシ要件。
8. 周辺アップデート：Claude Code / Agent SDK
Opus 4.7 と前後して、Claude Code 周辺もアップデートが続いています（2026年Q1〜Q2 時点）。
Skills 2.0
-
.claude/commands/と.claude/skills/が統合され、すべての skill が/slash-commandインターフェースを持つように。 - skill が独立した context window を持つ subagent を spawn できるように。
-
skill-creatorに eval（評価）機能が追加され、テストプロンプトに対する出力をルーブリックで自動採点できるようになった。
Hooks
- ツール呼び出し前後・コミット前など、特定イベントで任意のシェルコマンドを発火できる。
-
print(の検知や、.envファイルの誤コミット防止などに有効。
Subagents
-
model/tools/permissions/memory/hooksを frontmatter で個別設定可能。 -
/agentsで対話的に作成できる。
Agent Teams
- Claude Code v2.1.32 以降で利用できる experimental 機能。デフォルトでは無効で、
CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1をsettings.jsonまたは環境変数で有効化する必要がある。 - 1つのリードセッションが複数のティームメイトをスポーン。各ティームメイトは独立した context window を持ち、共有タスクリスト・直接メッセージングで互いに連携する。
- subagent と異なり、ティームメイト同士が直接やり取りできるため「複数仮説のデバッグ」「フロント／バック横断の機能追加」などの並列探索に向く。
- セッション再開（
/resume）で in-process ティームメイトが復元されないなど、experimental 由来の制限あり。
MCP
- 3,000以上の連携先（DB、GitHub、Sentry など）と接続できるエコシステムは引き続き拡張中。
9. まとめ
- Claude Opus 4.7 は 2026/4/16 リリース。SWE-bench Verified 87.6% に到達した、Anthropic 最強の GA モデル。
-
価格据え置きだが新トークナイザで実コストは上昇しうる点に注意。実トークン数は
count_tokensで要確認。 - Extended Thinking budget・サンプリングパラメータの廃止など API 破壊的変更があるため、Messages API 利用者は移行作業が必要。
- 1M コンテキストは追加料金なしで使えるため、巨大コードベース理解 / 長時間エージェントには Opus 4.7 が第一候補。
- 日常用途は Sonnet 4.6、量産処理は Haiku 4.5 と使い分けるのがコスト最適。
Good Lab では本業 SES・受託案件で Claude Code をフル活用しつつ、Opus 4.7 / Sonnet 4.6 を業務に応じて組み合わせています。新人エンジニアにとっても、適切なモデル選定はそのまま「現場での開発速度」に直結するスキルなので、ぜひ手を動かして試してみてください。
参考
- Anthropic 公式：Introducing Claude Opus 4.7
- Claude API Docs：What's new in Claude Opus 4.7
- Claude API Docs：Pricing
- Claude API Docs：Models overview
- Claude API Docs：Adaptive thinking
- Claude API Docs：Effort parameter
- Claude API Docs：Task budgets
- Claude API Docs：Context windows (1M)
- Claude API Docs：Migrating to Claude Opus 4.7
- Claude Code Docs：Skills
- Claude Code Docs：CLI reference (
--modelフラグ) - Claude Code Docs：Find bugs with ultrareview
- Claude Code Docs：Orchestrate teams of Claude Code sessions (Agent teams)
- Anthropic：Cyber Verification Program 申請フォーム
- Claude Help Center：Release notes
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