Claude Opus 4.7 Modell-Übersicht

Claude Opus 4.7 ist ein Flaggschiff-Modell von Anthropic und wurde am 16. April 2026 veröffentlicht. Opus-4.7 ist auf autonome, langfristige Aufgaben als KI-Agent optimiert und erreicht in fast allen Benchmarks höhere Scores als der Vorgänger Opus 4.6. Opus 4.7 kann über bis zu 1 Mio. Input-Tokens und Bilder bis zu 3,75 Megapixel verarbeiten. Mit "xhigh" wurde zudem ein neues Effort-Level zwischen "high" und "max" eingeführt, sowie gezielte Task Budgets für agentische Loops. Claude Opus 4.7 lässt sich über die Claude AI App verwenden.

Playground API Dokumentation System Card Blog

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

1 Mio. Token

128k Token

Unbekannt

$5.00

$25.00

Unbekannt

Claude Opus 4.7 Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

Claude Opus 4.7 Benchmark Übersicht

BrowseComp

CyberGym

GPQA Diamond

MCP-Atlas

MMMLU

OSWorld-Verified

SWE-bench Verified

Claude Opus 4.7 Performance im Vergleich zu anderen Modellen

Benchmark	Claude Opus 4.7	Claude Mythos	Muse Spark	Kimi K2.6	DeepSeek-V4-Pro	GPT-5.5	GLM-5.1
BrowseCompBrowseComp	79,3 %	—	—	83,2 %	83,4 %	84,4 %	68 %
CyberGymCyberGym	73,1 %	—	—	—	—	81,8 %	68,7 %
GPQA DiamondGPQA Diamond	94,2 %	94,5 %	89,5 %	90,5 %	90,1 %	93,6 %	86,2 %
MCP-AtlasMCP-Atlas	77,3 %	—	—	—	73,8 %	75,3 %	71,8 %
Multilingual Massive Multitask Language UnderstandingMMMLU	91,5 %	92,7 %	—	—	—	—	—
OSWorld-VerifiedOSWorld-Verified	78 %	79,6 %	—	73,1 %	—	78,7 %	—
SWE-bench VerifiedSWE-bench Verified	87,6 %	93,9 %	77,4 %	80,2 %	80,6 %	—	—

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark BrowseComp. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.5	84,4 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	83,4 %
Kimi K2.6	83,2 %
Claude Opus 4.7	79,3 %
GLM-5.1	68 %

Vergleich von LLMs im Benchmark BrowseComp. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark CyberGym. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.5	81,8 %
Claude Opus 4.7	73,1 %
GLM-5.1	68,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark CyberGym. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Mythos Preview	94,5 %
Gemini 3.1 Pro	94,3 %
Claude Opus 4.7	94,2 %
GPT-5.5	93,6 %
GPT-5.4	92,8 %
Claude Opus 4.6	91,3 %
Kimi K2.6	90,5 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	90,1 %
Claude Sonnet 4.6	89,9 %
Muse Spark	89,5 %
Kimi K2.5 (Thinking)	87,6 %
Gemini 3.1 Flash-Lite	86,9 %
GLM-5.1	86,2 %
GLM-5	86 %
GLM-4.7	85,7 %
MiniMax M2.5	85,2 %
Gemma 4 31B	84,3 %
MiniMax M2.1	83 %
GPT-5.4 nano	82,83 %
GPT-5.4 mini	81,57 %

Vergleich von LLMs im Benchmark GPQA Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MCP-Atlas. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.7	77,3 %
GPT-5.5	75,3 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	73,8 %
GLM-5.1	71,8 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MCP-Atlas. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Multilingual Massive Multitask Language Understanding. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Mythos Preview	92,7 %
Claude Opus 4.7	91,5 %
Gemma 4 31B	88,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Multilingual Massive Multitask Language Understanding. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark OSWorld-Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Mythos Preview	79,6 %
GPT-5.5	78,7 %
Claude Opus 4.7	78 %
GPT-5.4	75 %
Kimi K2.6	73,1 %
Claude Opus 4.6	72,7 %
Claude Sonnet 4.6	72,5 %
Claude Opus 4.5	66,3 %
GPT-5.3-Codex	64,7 %
Claude Haiku 4.5	50,7 %
GPT-5.4 mini	42 %

Vergleich von LLMs im Benchmark OSWorld-Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Mythos Preview	93,9 %
Claude Opus 4.7	87,6 %
Claude Opus 4.5	80,9 %
Claude Opus 4.6	80,8 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	80,6 %
Gemini 3.1 Pro	80,6 %
Kimi K2.6	80,2 %
MiniMax M2.5	80,2 %
GPT-5.2	80 %
Claude Sonnet 4.6	79,6 %
GLM-5	77,8 %
Muse Spark	77,4 %
Kimi K2.5 (Thinking)	76,8 %
Qwen3.5-397B-A17B	76,4 %
GPT-5.1	76,3 %
Gemini 3 Pro	76,2 %
MiniMax M2.1	74 %
GLM-4.7	73,8 %
Kimi K2 Thinking	71,3 %
MiniMax-M2	69,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench Verified. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Proprietärer Transformer
Input Kontextlänge	1 Mio.
Output Kontextlänge	128k
Tokenizer	Neuer, proprietärer Tokenizer

Besonderheiten

1 Mio. Token Kontextfenster	Schwächere Verarbeitung bei großen Kontextfenstern, theoretisch aber bis zu 1 Mio. Token möglich.
xhigh Effort-Level	Neues Effort-Level zwischen 'high' und 'max'.
Task Budgets	Token-Budget über den gesamten agentischen Loop hinweg, das Claude in Echtzeit als Countdown sieht.
High-Resolution Computer Vision	Bildverarbeitung bis 2.576 px (3,75 MP), mehr als 3x vorheriger Claude-Modelle.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

State-of-the-Art Coding-Modell
Opus 4.7 erreicht 87,6 % in SWE-bench Verified und 64,3 % in SWE-bench Pro. Damit liegt es in SWE-Pro deutlich vor GPT-5.4 (57,7 %) und Gemini 3.1 Pro (54,2 %).
1 Mio. Kontext ohne Zusatzkosten
Opus-4.7 bietet über die API die vollen 1 Million Token Kontextfenster zu Standard-API-Preisen. Kein Long-Context-Aufschlag mehr, wie noch bei Opus 4.6.
Verbessertes Langzeit-Arbeiten
Opus 4.7 arbeitet stundenlang kohärent, und macht dabei ca. ein Drittel weniger Tool-Fehler als 4.6.
Hochauflösende Computer-Vision
3,75 MP Bildverarbeitung erschließt Computer Use, technische Diagramme, Charts und Dokumenten-Workflows mit deutlich besserer Detailgenauigkeit, z.B. beim Verarbeiten von UI Screenshots.
Multi-Cloud-Verfügbarkeit
Verfügbar via Anthropic API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Foundry und Snowflake Cortex AI.

Nachteile

Hoher Preis
Mit $5/M Input und $25/M Output liegt Opus 4.7 weit über günstigeren Open-Source- und Closed-Source-Konkurrenten. Auch der neue Tokenizer macht Opus 4.7 teuer.
Effektive Token-Kosten gestiegen
Der neue Tokenizer verbraucht bis zu 35 % mehr Tokens für gleichen Text als Opus 4.6, sodass die effektiven Kosten trotz unverändertem API-Pricing steigen können.
Breaking Changes in der API
Sampling-Parameter (temperature, top_p, top_k) und Extended-Thinking-Budgets liefern in 4.7 einen 400-Fehler. Bestehende Implementierungen müssen migriert werden.

Vergleiche Claude Opus 4.7 mit anderen LLMs

Vergleiche Claude Opus 4.7 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	Veröffentlichung
DeepSeek AI	DeepSeek-V4-Pro	MIT	1.600 Mrd.	1 Mio.	384k	$1.74	$3.48	24.04.2026
OpenAI	GPT-5.5	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	128k	$5.00	$30.00	23.04.2026
Moonshot AI	Kimi K2.6	MIT	1.000 Mrd.	262,14k	262,14k	$0.75	$3.50	20.04.2026
Anthropic	Claude Opus 4.7	Proprietär	Unbekannt	1 Mio.	128k	$5.00	$25.00	16.04.2026
Meta AI	Muse Spark	Proprietär	Unbekannt	262k	unbekannt	unbekannt	unbekannt	08.04.2026
Z.ai	GLM-5.1	MIT	744 Mrd.	202,75k	128k	$1.40	$4.40	07.04.2026
Anthropic	Claude Mythos	Proprietär	Unbekannt	1 Mio.	128k	$25.00	$125.00	07.04.2026
Google DeepMind	Gemma 4	Apache 2.0	30,7 Mrd.	262,14k	131,07k	$0.14	$0.40	02.04.2026
MiniMax	MiniMax M2.7	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	18.03.2026
OpenAI	GPT-5.4 nano	Proprietär	Unbekannt	400k	128k	$0.20	$1.25	17.03.2026

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