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 & Modalitäten

Nicht verfügbar

Finetuning

Verfügbar

ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangaben

Input:TextBildPDF

Output:TextJson

Details zum Modell

1 Mio. Token

128k Token

5,00 $

25,00 $

Kosten berechnen Geschwindigkeit testen

Claude Opus 4.7 Benchmark Scores

Stärken

Top 3Wissen & Sprache

Claude Opus 4.7 Benchmark Übersicht

Claude Opus 4.7 Performance im Vergleich zu anderen KI-Modellen

Benchmark	Claude Opus 4.7	Claude Mythos	Claude Opus 4.8	Muse Spark	Kimi K2.6	GPT-6 Astra	Gemini 3.8 Flash
ARC-AGI-3Logik & Schlussfolgerung	0,2 %	—	1,5 %	—	—	99,9 %	—
BrowseCompWissen & Sprache	79,3 %	—	84,3 %	—	83,2 %	91,5 %	—
CyberGymCybersecurity	73,1 %	—	78,8 %	—	—	—	—
GPQA DiamondWissen & Sprache	94,2 %	94,5 %	93,6 %	89,5 %	90,5 %	96 %	95,3 %
Humanity's Last ExamWissen & Sprache	46,9 %	56,8 %	49,8 %	42,8 %	34,7 %	57,2 %	47,8 %
MCP-AtlasAgentische Aufgaben	77,3 %	—	82,2 %	—	—	—	—
MMMLUWissen & Sprache	91,5 %	92,7 %	—	—	—	—	—
OSWorld-VerifiedAgentische Aufgaben	78 %	79,6 %	83,4 %	—	73,1 %	—	—
SWE-bench ProProgrammierung	64,3 %	77,8 %	69,2 %	52,4 %	58,6 %	—	—
SWE-bench VerifiedProgrammierung	87,6 %	93,9 %	88,6 %	77,4 %	80,2 %	—	—
Terminal-Bench 2.0Programmierung	69,4 %	82 %	—	59 %	66,7 %	—	—

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark ARC-AGI-3. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-6 Astra	99,9 %
Claude Opus 5	30,16 %
GPT-5.6 Sol	7,78 %
Claude Opus 4.8	1,5 %
GPT-5.6 Terra	0,8 %
Claude Opus 4.6	0,5 %
GPT-5.5	0,4 %
Gemini 3.1 Pro	0,4 %
Claude Opus 4.7	0,2 %
GPT-5.4	0,2 %
GPT-5.6 Luna	0,18 %

Vergleich von LLMs im Benchmark ARC-AGI-3. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark BrowseComp. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-6 Astra	91,5 %
Kimi K3	91,2 %
Claude Opus 5	90,8 %
GPT-5.6 Sol	90,4 %
GPT-5.6 Terra	87,5 %
Claude Sonnet 5	84,7 %
GPT-5.5	84,4 %
Claude Opus 4.8	84,3 %
Hy3	84,2 %
MiniMax-M3	83,52 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	83,4 %
GPT-5.6 Luna	83,3 %
Kimi K2.6	83,2 %
Claude Opus 4.7	79,3 %
Inkling-Small	77,4 %
Inkling	77,1 %
MiniMax M2.7	76,3 %
DeepSeek V4 Flash	72,2 %
GLM-5.1	68 %
Nemotron 3.5 Lightning 30B	36,97 %

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-5.6 Sol	84,5 %
DeepSeek V4 Pro 0813	83,3 %
GPT-5.6 Terra	81,8 %
GPT-5.5	81,8 %
Claude Opus 4.8	78,8 %
Tencent Hy4 Preview	78,4 %
GPT-5.6 Luna	77,9 %
DeepSeek V4 Flash 0731	76,7 %
Claude Opus 4.7	73,1 %
GLM-5.1	68,7 %
Muse Spark 1.1	59 %
Claude Sonnet 5	52,7 %

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
GPT-6 Astra	96 %
Gemini 3.8 Flash	95,25 %
Grok 4.6	94,95 %
Claude Opus 4.7	94,2 %
Claude Fable 5.1	93,7 %
Kimi K3	93,5 %
Claude Opus 5	93,43 %
DeepSeek V4 Pro 0813	92,8 %
Gemini 3.6 Flash	92,8 %
Qwen 3.8 Max	92,6 %
Qwen3.8 2.4T A95B	92,6 %
Tencent Hy4 Preview	92,3 %
DeepSeek V4 Flash 0731	90,8 %
Muse Spark 1.2	90,4 %
Inkling-Small	89,5 %
Qwen3.8 27B	89,2 %
Inkling	87,2 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	83,8 %
Muse Glimmer 30B	83,5 %
Nemotron 3.5 Lightning 30B	75,44 %

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 Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Fable 5.1	60,9 %
GPT-6 Astra	57,2 %
Claude Opus 5	56,3 %
Gemini 3.8 Flash	47,82 %
Claude Opus 4.7	46,9 %
Muse Spark 1.2	43,93 %
Qwen 3.8 Max	43,6 %
Qwen3.8 2.4T A95B	43,6 %
Kimi K3	43,5 %
Tencent Hy4 Preview	43,4 %
Grok 4.6	42,91 %
DeepSeek V4 Pro 0813	42,7 %
Gemini 3.6 Flash	38,3 %
DeepSeek V4 Flash 0731	36,8 %
Inkling-Small	31,6 %
Qwen3.8 27B	30,8 %
Inkling	29,7 %
Muse Glimmer 30B	22 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	17,5 %
Nemotron 3.5 Lightning 30B	11,72 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Humanity's Last Exam. 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
Muse Spark 1.1	88,1 %
Claude Opus 5	85,8 %
Kimi K3	84,2 %
Tencent Hy4 Preview	83,7 %
Gemini 3.5 Flash	83,6 %
Claude Fable 5	83,3 %
Claude Opus 4.8	82,2 %
Inkling-Small	79,2 %
Hy3	79,1 %
Claude Opus 4.7	77,3 %
GLM-5.2	76,8 %
Muse Glimmer 30B	75,5 %
GPT-5.5	75,3 %
MiniMax-M3	74,2 %
Inkling	74,1 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	73,6 %
GLM-5.1	71,8 %
DeepSeek V4 Flash	69 %
MiniMax M2.7	49,4 %

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 MMMLU. 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 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	90,3 %
DeepSeek V4 Flash	88,8 %
Gemma 4 31B	88,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MMMLU. 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
Qwen 3.8 Max	86,1 %
Qwen3.8 2.4T A95B	86,1 %
Claude Fable 5	85 %
Qwen3.8 27B	84,3 %
Claude Opus 4.8	83,4 %
Gemini 3.6 Flash	83 %
Claude Sonnet 5	81,2 %
Muse Spark 1.1	80,8 %
Claude Mythos Preview	79,6 %
GPT-5.5	78,7 %
Gemini 3.5 Flash	78,4 %
Claude Opus 4.7	78 %
GPT-5.4	75 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	74 %
Kimi K2.6	73,1 %
Claude Opus 4.6	72,7 %
Claude Sonnet 4.6	72,5 %
MiniMax-M3	70,06 %
Muse Glimmer 30B	65,9 %
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 Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Fable 5.1	81,2 %
Claude Opus 5	79,2 %
Qwen 3.8 Max	67,7 %
Qwen3.8 2.4T A95B	67,7 %
Tencent Hy4 Preview	65,7 %
Grok 4.5	64,7 %
GPT-5.6 Sol	64,6 %
Claude Opus 4.7	64,3 %
GPT-5.6 Terra	63,4 %
Claude Sonnet 5	63,2 %
GPT-5.6 Luna	62,7 %
Qwen3.8 27B	61,7 %
Muse Spark 1.1	61,5 %
Laguna S 2.1	59,4 %
Gemini 3.6 Flash	58,7 %
Hy3	57,9 %
Inkling-Small	55,9 %
Inkling	54,3 %
Gemini 3.5 Flash-Lite	54,2 %
Muse Glimmer 30B	51,2 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench Pro. 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
DeepSeek V4 Pro 0813	96,4 %
GPT-5.6 Sol	96,2 %
Claude Opus 5	96 %
Claude Fable 5	95 %
Claude Mythos Preview	93,9 %
Grok 4.6	91,24 %
Claude Opus 4.8	88,6 %
Claude Opus 4.7	87,6 %
Claude Sonnet 5	85,2 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	80,6 %
MiniMax-M3	80,5 %
Inkling-Small	80,2 %
Kimi K2.6	80,2 %
DeepSeek V4 Flash	79 %
Hy3	78 %
Inkling	77,6 %
Muse Spark	77,4 %
Muse Glimmer 30B	76 %
GPT-5.6 Terra	75,2 %
Nemotron 3.5 Lightning 30B	51,56 %

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

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Terminal-Bench 2.0. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.5	82,7 %
Claude Mythos Preview	82 %
GPT-5.3-Codex	77,3 %
GPT-5.4	75,1 %
Claude Opus 4.7	69,4 %
Gemini 3.1 Pro	68,5 %
DeepSeek-V4-Pro (Preview)	67,9 %
Kimi K2.6	66,7 %
Claude Opus 4.6	65,4 %
GLM-5.1	63,5 %
Claude Sonnet 4.6	59,1 %
Muse Spark	59 %
MiniMax M2.7	57 %
DeepSeek V4 Flash	56,9 %
GLM-5	56,2 %
Qwen3.5-397B-A17B	52,5 %
MiniMax M2.5	51,7 %
GPT-5.4 nano	46,3 %
GPT-5.4 mini	38,2 %
Nemotron 3 Super	31 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Terminal-Bench 2.0. 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, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Intelligence-Index ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	Veröffentlichung
Anthropic	Claude Opus 4.7	Proprietär	–	1 Mio.	128k	5,00 $	25,00 $	16.04.2026
OpenAI	GPT-6 Astra	Proprietär	61,2	1,05 Mio.	128k	10,00 $	50,00 $	04.09.2026
Google DeepMind	Gemini 3.8 Flash	Proprietär	58,7	1 Mio.	65,54k	0,75 $	3,75 $	02.09.2026
Anthropic	Claude Fable 5.1	Proprietär	65,7	1 Mio.	128k	10,00 $	50,00 $	01.09.2026
Alibaba	Qwen 3.8 Max	Proprietär	–	991k	128k	2,00 $	6,00 $	01.09.2026
Tencent	Tencent Hy4	Apache 2.0	–	1,02 Mio.	64k	0,83 $	2,50 $	28.08.2026
Alibaba	Qwen3.8 27B	Apache 2.0	–	262,14k	262,13k	0,45 $	3,20 $	14.08.2026
DeepSeek AI	DeepSeek-V4-Pro	MIT	53	1 Mio.	384k	0,44 $	0,87 $	12.08.2026
xAI	Grok 4.6	Proprietär	60,9	500k	500k	2,00 $	6,00 $	12.08.2026
NVIDIA	Nemotron 3.5 Lightning 30B	Open Model License	24	262,14k	131,07k	0,08 $	0,20 $	11.08.2026
Anthropic	Claude Opus 4.6	Proprietär	–	1 Mio.	128k	5,00 $	25,00 $	05.02.2026

Inklusive Vorgänger Claude Opus 4.6 — zusätzlich zu den 10 neuesten Modellen.

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Claude Opus 4.7 ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: Claude Opus 4.7 ist auch direkt in Claude AI nutzbar.

Claude AI

15,00 €

Provider & APIs

Du kannst Anthropic Claude Opus 4.7 über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu Claude Opus 4.7

Kann ich Claude Opus 4.7 kostenlos nutzen?

Ja, Claude Opus 4.7 ist in Claude AI auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist Claude Opus 4.7 Open Source?

Nein, Claude Opus 4.7 ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von Anthropic.

Welche Eingabeformate versteht Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild, PDF.

Was kostet Claude Opus 4.7 über die API?

Über die API kostet Claude Opus 4.7 5,00 $ pro 1 Mio. Input-Token und 25,00 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von Claude Opus 4.7?

Claude Opus 4.7 verarbeitet bis zu 1 Mio. Token in einer Anfrage.

Wie aktuell ist das Wissen von Claude Opus 4.7?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von Claude Opus 4.7 reicht bis Januar 2026. Über die integrierte Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.

Was ist der Vorgänger von Claude Opus 4.7?

Der direkte Vorgänger von Claude Opus 4.7 ist Claude Opus 4.6 (erschienen Februar 2026). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.

Claude Opus 4.7 Modell-Übersicht

Features & Modalitäten

Details zum Modell