Anthropic: Claude Opus 4.7 (batch)

Claude Opus 4.7 (batch) ist ein Textgenerierungsmodell von Anthropic, Teil der Opus-Familie und positioniert als die nächste Generation dieser Reihe. Es wurde speziell für lang laufende, asynchrone Agenten entwickelt und baut auf den Coding- und Agentic-Stärken von Opus 4.6 auf. Die Batch-Variante ist die Version, die Sie über api14 aufrufen, und die zu verwendende Modell-ID lautet "anthropic/claude-opus-4.7:batch".

Das Modell akzeptiert Text, Bilder und Dateien als Eingabe und erzeugt Text als Ausgabe. Sein Kontextfenster beträgt 1.000.000 Token, was groß genug ist, um sehr lange Dokumente, ausgedehnte Gesprächsverläufe oder Eingaben aus mehreren Dateien in einer einzigen Anfrage zu halten. Die maximale Ausgabelänge beträgt 128.000 Token. Da es neben Text auch Bilder und Dateien verarbeitet, können Sie gemischte Inhalte direkt übergeben, anstatt zuerst alles in reinen Text umzuwandeln.

Diese Fähigkeiten deuten auf einige praktische Anwendungen hin. Langdokumentenanalyse und Zusammenfassung passen natürlich dazu, da ein Fenster mit einer Million Token es ermöglicht, über große Verträge, Berichte oder Codebasen zu arbeiten, ohne sie aufzuteilen. Agentische und werkzeuggesteuerte Arbeitsabläufe sind ein weiterer Anwendungsfall: Das Modell unterstützt tools und tool_choice, sodass Sie Assistenten bauen können, die Funktionen aufrufen, Daten abrufen und über viele Schritte hinweg handeln. Coding-Aufgaben, etwa die Überprüfung oder Generierung von Code über ein Repository hinweg, ergeben sich ebenfalls aus der Kombination von großem Kontext und Dateieingabe. Multimodale Aufgaben wie das Beantworten von Fragen zu Diagrammen, Screenshots oder gescannten Dokumenten sind angesichts der Bildeingabe ebenfalls möglich.

Um es über api14 aufzurufen, verwenden Sie den OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit der Modell-ID "anthropic/claude-opus-4.7:batch". Die Anfrage unterstützt include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools und verbosity. In der Praxis bedeutet dies, dass Sie die Ausgabe mit max_tokens begrenzen, die Reasoning-Tiefe mit reasoning_effort oder dem reasoning-Parameter steuern, strukturiertes JSON über response_format oder structured_outputs anfordern und aufrufbare Funktionen mit tools und tool_choice definieren können. Da die API OpenAI-kompatibel ist, funktionieren bestehende OpenAI-Client-Bibliotheken, wenn nur die Basis-URL und die Modell-ID geändert werden.

Die Batch-Bezeichnung ist der wichtigste Punkt, den Sie bei der Wahl dieses Modells beachten sollten. Es eignet sich für Arbeitslasten, bei denen Sie asynchrone Ausführung tolerieren können, um die Skalierung und das agentische Verhalten des Modells zu nutzen, etwa bei der Massendokumentverarbeitung oder bei Hintergrund-Agentenläufen. Wenn Sie synchrone, latenzempfindliche Antworten benötigen oder Ihre Aufgabe klein und einfach ist, könnte ein Nicht-Batch-Modell die bessere Wahl sein. Die hier genannten Fakten beschreiben die Eingaben, Ausgaben, den Kontext und die Parameter des Modells; die aktuelle Preistabelle auf dieser Seite deckt die Kosten ab.