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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

@kotaro_ai_lab
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