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    モデル

    Claude Opus 4.7の新機能

    Claude Opus 4.7の新機能、破壊的変更、および動作変更の概要。

    Claude Opus 4.7は、現在利用可能な最も高性能なモデルです。高度な自律性を備えており、長期的なエージェント作業、知識作業、ビジョンタスク、メモリタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。このページでは、ローンチ時のすべての新機能をまとめています。

    新しいモデル

    モデルAPIモデルID説明
    Claude Opus 4.7claude-opus-4-7複雑な推論とエージェント型コーディングのための最も高性能な一般利用可能モデル

    Claude Opus 4.7は、100万トークンのコンテキストウィンドウ、128kの最大出力トークン、適応的思考、およびClaude Opus 4.6と同じツールとプラットフォーム機能をサポートしています。

    完全な価格設定と仕様については、モデル概要を参照してください。

    新機能

    高解像度画像サポート

    Claude Opus 4.7は、高解像度画像サポートを備えた最初のClaudeモデルです。最大画像解像度が2576px / 3.75MPに増加しました(以前の制限である1568px / 1.15MPから増加)。この変更により、ビジョン集約的なワークロードでのパフォーマンス向上が期待でき、特にコンピュータ使用およびスクリーンショット/アーティファクト/ドキュメント理解ワークフローに重要です。

    さらに、座標を画像にマッピングするなどの操作が簡単になりました。モデルの座標は実際のピクセルと1

    、スケールファクター計算は不要です。

    高解像度画像はより多くのトークンを使用します。追加の画像忠実度が不要な場合は、トークン使用量の増加を避けるため、Claudeに送信する前に画像をダウンサンプリングしてください。

    解像度を超えて、Claude Opus 4.7は以下の点でも改善されています:

    • 低レベルの知覚 — ポイント指定、測定、カウント、および同様のタスク。
    • 画像ローカライゼーション — 自然画像のバウンディングボックスローカライゼーションと検出が改善されました。

    詳細については、画像とビジョンを参照してください。

    新しいxhigh努力レベル

    努力パラメータにより、Claudeのインテリジェンスとトークン支出のバランスを調整し、機能と速度およびコストのトレードオフを行うことができます。コーディングとエージェント型ユースケースには新しいxhigh努力レベルから始め、ほとんどのインテリジェンス重視ユースケースには最低でもhigh努力を使用してください。Claude Opus 4.7の推奨努力レベルを参照して、レベルごとのガイダンスを確認してください。(Messages APIのみ。Claude Managed Agentsは努力を自動的に処理します。)

    タスク予算(ベータ)

    Claude Opus 4.7はタスク予算を導入しています。タスク予算は、思考、ツール呼び出し、ツール結果、最終出力を含む完全なエージェント型ループに対して、Claudeが対象とするトークン数の大まかな推定値を提供します。モデルは実行中のカウントダウンを表示し、それを使用して作業を優先順位付けし、予算が消費されるにつれてタスクを適切に完了します。使用するには、ベータヘッダーtask-budgets-2026-03-13を設定し、出力設定に以下を追加します:

    Python
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-opus-4-7",
        max_tokens=128000,
        output_config={
            "effort": "high",
            "task_budget": {"type": "tokens", "total": 128000},
        },
        messages=[
            {"role": "user", "content": "Review the codebase and propose a refactor plan."}
        ],
        betas=["task-budgets-2026-03-13"],
    )

    ユースケースに応じて、異なるタスク予算を試す必要があるかもしれません。モデルに特定のタスクに対して制限が厳しすぎるタスク予算が与えられた場合、タスクの完了が不十分になるか、タスク全体を拒否する可能性があります。

    品質が速度よりも重要なオープンエンドのエージェント型タスクの場合、タスク予算を設定しないでください。タスク予算は、モデルがトークン許容量に作業をスコープする必要があるワークロード用に予約してください。タスク予算の最小値は20kトークンです。

    これはハードキャップではなく、モデルが認識している提案です。これはmax_tokensとは異なります。max_tokensは生成されたトークンに対するリクエストごとのハードキャップです(max_tokensはモデルに渡されず、モデルはそれを認識していません)。一方、task_budgetは完全なエージェント型ループ全体にわたるアドバイザリキャップです。モデルが自己調整することを望む場合はtask_budgetを使用し、リクエストごとのハードシーリングとして使用量を制限する場合はmax_tokensを使用してください。

    破壊的変更

    これらの破壊的変更はMessages APIのみに適用されます。Claude Managed Agentsを使用する場合、Claude Opus 4.7のAPIの破壊的変更はありません。

    拡張思考予算の削除

    拡張思考予算はClaude Opus 4.7で削除されました。thinking: {"type": "enabled", "budget_tokens": N}を設定すると、400エラーが返されます。適応的思考は唯一のthinking-onモードであり、内部評価では拡張思考を確実に上回るパフォーマンスを発揮します。

    Python
    # 前(Opus 4.6)
    thinking = {"type": "enabled", "budget_tokens": 32000}
    
    # 後(Opus 4.7)
    thinking = {"type": "adaptive"}
    output_config = {"effort": "high"}

    適応的思考はClaude Opus 4.7ではデフォルトでオフです。thinkingフィールドのないリクエストは思考なしで実行されます。明示的に有効にするにはthinking: {type: "adaptive"}を設定してください。

    サンプリングパラメータの削除

    Claude Opus 4.7以降、temperature、top_p、またはtop_kをデフォルト以外の値に設定すると、400エラーが返されます。最も安全な移行パスは、リクエストからこれらのパラメータを完全に省略し、プロンプティングを使用してモデルの動作をガイドすることです。決定論のためにtemperature = 0を使用していた場合、それは同一の出力を保証したことはありません。

    思考コンテンツはデフォルトで省略

    Claude Opus 4.7以降、思考コンテンツはデフォルトでレスポンスから省略されます。思考ブロックはレスポンスストリームに表示されますが、呼び出し元が明示的にオプトインしない限り、そのthinkingフィールドは空になります。これはサイレント変更です。エラーは発生せず、レスポンスレイテンシはわずかに改善されます。推論出力が必要な場合は、displayを"summarized"に設定し、1行の変更でオプトバックインできます:

    Python
    thinking = {
        "type": "adaptive",
        "display": "summarized",  # または "omitted"(デフォルト)
    }

    製品が推論をユーザーにストリーミングする場合、新しいデフォルトは出力が開始される前の長い一時停止として表示されます。思考中に目に見える進捗を復元するには、"display": "summarized"を設定してください。

    更新されたトークンカウント

    Claude Opus 4.7は新しいトークナイザーを使用しており、幅広いタスクでのパフォーマンス向上に貢献しています。この新しいトークナイザーは、以前のモデルと比較してテキストを処理する際に約1倍から1.35倍のトークンを使用する可能性があります(コンテンツによって異なり、最大約35%増加)。/v1/messages/count_tokensはClaude Opus 4.7に対してClaude Opus 4.6とは異なるトークン数を返します。Claude Opus 4.7のトークン効率はワークロード形状によって異なる場合があります。プロンプティング介入、task_budget、およびeffortは、コスト管理と適切なトークン使用の確保に役立ちます。これらの制御はモデルのインテリジェンスとトレードオフする可能性があることに注意してください。

    max_tokensパラメータを更新して追加のヘッドルームを提供することをお勧めします。圧縮トリガーを含めてください。Claude Opus 4.7は、長コンテキストプレミアムなしで標準APIの価格で100万トークンのコンテキストウィンドウを提供します。

    機能改善

    知識作業

    Claude Opus 4.7は知識労働者タスクで意味のある向上を示しており、特にモデルが独自の出力を視覚的に検証する必要がある場合です:

    • .docxレッドライニングと.pptx編集 — 追跡変更とスライドレイアウトの作成と自己チェックの改善。
    • チャートと図の分析 — 画像処理ライブラリ(例:PIL)を使用したプログラム的なツール呼び出しの改善。チャートと図の分析、ピクセルレベルのデータ転記を含みます。

    既存のプロンプトがこれらの領域に緩和策を持っている場合(例:「スライドレイアウトを返す前に確認してください」)、そのスキャフォルディングを削除して再度ベースライン化してみてください。

    メモリ

    Claude Opus 4.7は、ファイルシステムベースのメモリの書き込みと使用が向上しています。エージェントがターン全体でスクラッチパッド、メモファイル、または構造化メモリストアを維持する場合、そのエージェントは自分自身へのメモ記録と将来のタスクでのメモの活用が改善されるはずです。独自に構築することなくClaudeに管理されたスクラッチパッドを提供するには、クライアント側のメモリツールを使用してください。

    ビジョン

    上記の高解像度画像サポートを参照してください。

    動作変更

    これらはAPI破壊的変更ではありませんが、プロンプト更新が必要な場合があります。完全なガイダンスについては、Claude Opus 4.7への移行を参照してください。

    • より文字通りの命令追従、特に低い努力レベルで。モデルは命令を1つのアイテムから別のアイテムに静かに一般化することはなく、あなたが行わなかったリクエストを推測することもありません。
    • レスポンス長は認識されたタスク複雑性に合わせて調整され、固定の冗長性にデフォルト設定されません。
    • デフォルトではより少ないツール呼び出し、より多くの推論を使用します。努力を上げるとツール使用が増加します。
    • より直接的で独断的なトーン、検証前向きのフレーズが少なく、Claude Opus 4.6のより温かいスタイルより絵文字が少なくなります。
    • 長いエージェント型トレース全体を通じてより定期的な進捗更新をユーザーに提供します。暫定ステータスメッセージを強制するためのスキャフォルディングを追加した場合は、削除してみてください。
    • デフォルトでは生成されるサブエージェントが少なくなります。 プロンプティングを通じてステアリング可能です。
    • リアルタイムサイバーセキュリティセーフガード: 禁止または高リスクのトピックに関連するリクエストは拒否につながる可能性があります。正当なセキュリティ作業については、サイバー検証プログラムに申請してください。

    移行ガイド

    段階的な移行手順と完全な移行チェックリストについては、Claude Opus 4.7への移行を参照してください。Claude CodeまたはAgent SDKを使用する場合、Claude APIスキルはこれらの移行手順をコードベースに自動的に適用できます。

    次のステップ

    タスク予算

    完全なエージェント型ループ全体にわたってClaudeにアドバイザリトークン予算を提供します。

    適応的思考

    Claude Opus 4.7でサポートされている唯一のthinking-onモード。

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    • 新しいxhigh努力レベル
    努力

    Claude Opus 4.7のレベルごとの努力ガイダンス。

    画像とビジョン

    高解像度画像サポートと1

    。

    移行ガイド

    段階的なアップグレード手順。