Anthropic
Claude Sonnet 5.5
claude-sonnet-5.5
最大コンテキスト
1M
最大出力
128K
リリース日
N/A
入力$2 / 百万トークン
出力$10 / 百万トークン
Claude Opus 4.7
claude-opus-4.7Claude Opus 4.7 は、参照元で強調されている特徴として 高度な ソフトウェアエンジニアリング upgrade, long-running task handling and self-verification を持ちます。主な価値は sustained engineering judgment and difficult professional execution にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
Context Window
1M tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
2026年4月16日
Modalities
Claude Opus 4.7 の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り | キャッシュ作成 5m |
|---|---|---|---|
| $5/M | $25/M | $0.5/M | $6.25/M |
Claude Opus 4.7 の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Not supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2026-01-31
Endpoint Protocols
Completions API
Claude Opus 4.7のモデル特長
Claude Opus 4.7は、高度なソフトウェア開発、継続的な多段階実行、高精細な視覚理解を組み合わせ、複雑な専門業務に対応します。
高度なソフトウェア開発
前世代より強化された計画、実装、遂行能力で難度の高いコーディングに取り組みます。
継続的な検証実行
長時間のタスクでも厳密さを保ち、指示に忠実に従い、完了報告前に検証方法を組み立てます。
高精細な視覚理解
画像をより高い解像度で処理し、技術図面や視覚情報の細かい資料をより正確に解釈します。
Claude Opus 4.7のユースケース
Claude Opus 4.7は、難度の高いコーディング、リポジトリレビュー、丁寧な検証が必要な視覚的成果物の作成に適しています。
長時間のコーディング
難度の高い実装計画を多段階で進め、中間結果を検証してテスト済みの変更を提供します。
リポジトリレビューとデバッグ
プルリクエスト、ログ、トレースを確認し、見つけにくい不具合を特定して原因と検証済みの修正案を提示します。
視覚的な業務成果物
詳細な視覚資料を解釈し、元資料に沿った洗練されたUI、スライド、文書を作成します。
TokenHub API で Claude Opus 4.7 を使用する方法
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Claude Opus 4.7 のベンチマーク
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 42.7 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 53.1 |
| 知識と推論 | ||
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 88.5% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 31.2% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 50.1% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 54.5% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| IFBench | プロンプト制約への準拠 | 43.6% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 67% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 74.0% |
指標の出典 Artificial Analysis
Claude Opus 4.7 の比較
Claude Opus 4.7 に関するよくある質問
Claude Opus 4.7 の位置づけ、適した用途、主な強み、注意点、TokenHub で安全に利用するための確認事項を紹介します。
Claude Opus 4.7 は提供元のモデル系列でどの位置にありますか？+
Claude Opus 4.7 は、難しいコーディング、厳密な指示追従、長時間ワークフロー向けの前世代 Opus モデルです。独立したモデル世代として提供されていますが、新規評価では同系列の新しいモデルも比較してください。
Claude Opus 4.7 に適した本番ユースケースは何ですか？+
難しいソフトウェア開発タスク、長時間の多段階ワークフロー、および専門文書と意思決定の分析に適しています。本番導入前に代表的な入力でテストし、測定可能な合格基準を定めてください。
Claude Opus 4.7 は長時間の多段階ワークフローで何が際立っていますか？+
実用上の主な強みは高いコーディング能力、厳密な指示追従、および長いコンテキストの処理能力です。この組み合わせは、長時間の多段階ワークフローで特に価値があります。
Claude Opus 4.7 を使う際に考慮すべきトレードオフは何ですか？+
新しい Opus 世代の利点を活かせる場合、小型モデルで十分な単純作業の場合、または重要な判断に人手レビューを入れられない場合は、別のモデルも検討してください。生成コードは、マージやデプロイ前にテスト、セキュリティ検査、人手レビューを行ってください。
TokenHub で Claude Opus 4.7 を安全に使い始めるにはどうすればよいですか？+
TokenHub では、Claude Opus 4.7 に表示される正確なモデル識別子を選び、アカウント資料に記載されたエンドポイントと TokenHub 認証情報を使用してください。アカウントで利用できる Claude の機能、コンテキスト上限、ツール対応、現在のモデル状態を TokenHub のモデルページで確認してください。
Claude Opus 4.7 を使い始めますか？
1つの API キーで Claude Opus 4.7 とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
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