Claude Opus 4.7
Coding / Vision / Agentic Drei-Achsen-Upgrade
64,3 % auf SWE-bench Pro, 3,75 MP Vision-Auflösung, neue xhigh-Reasoning-Stufe, nativer 1M-Kontext — zum gleichen Preis wie Opus 4.6 ($5/$25 pro MTok)
Wichtigste Highlights
+13 % gegenüber Opus 4.6 auf einem 93-Aufgaben-Coding-Benchmark, einschließlich 4 Aufgaben, die weder 4.6 noch Sonnet 4.6 lösen konnten
6,6 Punkte vor GPT-5.4 und 10,1 Punkte vor Gemini 3.1 Pro im Agentic Coding
Bildlange-Seite von ~800 px auf 2576 px (3,75 MP) erhöht, ein Quantensprung für Computer-Use-Szenarien
$5 Input / $25 Output pro MTok — identisch zu Opus 4.6, keine Preiserhöhung
Coding-Sprung: 28 Frühzeitige Partner validieren
Von langlaufender Autonomie bis zu komplexen Tool-Calls: Opus 4.7 wandelt „muss engmaschig überwacht werden“-Code-Arbeit in „hände frei“ um
GitHub: +13 % auf 93 Aufgaben
13 % höher als Opus 4.6 auf GitHubs internem 93-Aufgaben-Coding-Benchmark, mit 4 Aufgaben, die weder 4.6 noch Sonnet 4.6 lösen konnten
Cursor: 70 % auf CursorBench
Cursors interner Benchmark stieg von Opus 4.6s 58 % auf 70 %
Notion: +14 % Genauigkeit, 1/3 Tool-Fehler
Notion meldet +14 % Genauigkeit, weniger Tokens, Tool-Call-Fehler auf 1/3 reduziert; erstes Modell, das Notions Implicit-Need-Test besteht
Cognition (Devin): Kohärente stundenlange Arbeit
Opus 4.7 kann stundenlang kohärent arbeiten, ohne bei schwierigen Problemen aufzugeben
Rakuten: 3x Produktionsaufgaben gelöst
Auf Rakuten-SWE-Bench löst Opus 4.7 3x so viele Produktionsaufgaben wie Opus 4.6
⭐ Imbue: Rust-TTS autonom gebaut
Opus 4.7 baute eine vollständige Rust-TTS-Engine von Grund auf — neuronales Netz, SIMD-Kernel, Browser-Demo — und nutzte einen Spracherkenner zur Rückvalidierung gegen die Python-Referenz
Vision-Kapabilitäts-Durchbruch
Bildlange-Seite von ~800 px auf 2576 px (3,75 MP) erhöht, 3x gegenüber früheren Claude-Modellen. Bilder direkt per API senden, kein Parameterschalter nötig
Computer-Use-Agenten für dichte Screenshots
Höhere Auflösung ermöglicht Agenten, mehr UI-Details in einer Ansicht zu erfassen und reduziert Scroll-/Erneut-Erfassungs-Zyklen
Extraktion komplexer Chart-Daten
Mehrschichtig verschachtelte Diagramme, Tabellen, Dashboards — Achsenbeschriftungen und feine Details werden lesbar
Dokument-OCR & Layout-Erkennung
PDFs und Scans mit kleinem Text, Fußnoten, handschriftlichen Annotationen — Text und Struktur in einem Durchgang extrahieren
UI-Screenshot-Pixelgenauer Vergleich
Design-zu-Implementierung-Vergleich, UI-Regression-Erkennung und andere pixelgenaue Szenarien
Neu eingeführte Fähigkeiten
Neue Reasoning-Stufe: xhigh
Eine neue Stufe zwischen high und max für feinabgestimmtes Reasoning-Tiefe-vs-Latenz-Verhältnis. In Claude Code ist 4.7 standardmäßig auf xhigh eingestellt (2026-09-21)
/ultrareview Tiefgehender Code-Review
Neuer Claude-Code-Befehl: eine eigenständige Review-Session, die Änderungen von Anfang bis Ende durchläuft und Bugs sowie Designprobleme findet
Task Budgets (API Public Beta)
Entwickler können Token-Budgets für Claude setzen, damit es bei langen Aufgaben Prioritäten selbst zuteilt
Auto-Modus auf Max-Nutzer ausgeweitet
Ein Klassifizierer bewertet Tool-Calls vor der Ausführung — sichere werden durchgelassen, riskante abgefangen, damit Claude neu plant
Migrationsleitfaden (⭐ Wichtig)
Das Upgrade von Opus 4.6 auf Opus 4.7 ist ein Direct Replacement (Modell-ID auf claude-opus-4-7 ändern), aber 4 Punkte sind vorab zu planen
1. Tokenizer-Wechsel
Der neue Tokenizer verwendet ~1,0–1,35x Tokens für dieselbe Eingabe (inhaltsabhängig). Token-Budgets neu bewerten, keine alten Zahlen wiederverwenden
2. Strengere Anweisungsbefolgung
Opus 4.7 führt Anweisungen wörtlich aus, kein „wohlgemeinte Interpretation“ mehr. Alte Prompts können unerwartete Ergebnisse liefern; Prompts und Harnesses müssen neu abgestimmt werden
3. Thinking-API-Migration
thinking={type:"enabled", budget_tokens:N} ist veraltet; verwenden Sie thinking={type:"adaptive"} mit effort-Parameter
4. Alte Beta-Header bereinigen
effort-2025-11-24, fine-grained-tool-streaming-2025-05-14, interleaved-thinking-2025-05-14 sind jetzt GA — entfernen Sie diese Beta-Header
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
)
vs GPT-5.4 / Gemini 3.1 Pro
Vergleich auf gleicher Flaggschiff-Stufe (basierend auf veröffentlichten Anthropic-Benchmarks)
| Kennzahl | Opus 4.7 | GPT-5.4 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Pro | 64,3 % | 57,7 % | 54,2 % |
| Input $ / MTok | $5 | Bei OpenAI einsehen | Bei Google einsehen |
| Output $ / MTok | $25 | Bei OpenAI einsehen | Bei Google einsehen |
| Kontextfenster | Nativ 1M | 272K / 1M Beta | 1M |
| Max Output | 128K Tokens | — | — |
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Gleicher Preis $5/$25
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Vollständige Unterstützung neuer Parameter
Vollständiges Durchreichen von xhigh effort, adaptive thinking und weiteren neuen Opus-4.7-Parametern
Nahtloser Wechsel von 4.6 auf 4.7
Modell-ID von claude-opus-4-6 auf claude-opus-4-7 ändern, keine weiteren Konfigurationsänderungen nötig
China-direkt mit Failover
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