Anthropic: Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 adalah model teks dari Anthropic, generasi berikutnya dari keluarga Opus perusahaan tersebut. Model ini dirilis oleh provider pada 16 April 2026 dan dirancang untuk agen asinkron yang berjalan lama. Model ini dibangun di atas kekuatan coding dan agentic dari Opus 4.6, jadi jika Anda pernah menggunakan model Opus sebelumnya untuk developer tooling atau alur kerja agen, ini adalah penerus langsung di lini tersebut.

Model ini menerima teks, gambar, dan file sebagai input, dan mengembalikan teks. Context window-nya adalah 1,000,000 token, dengan output maksimum 128,000 token. Kombinasi jendela input yang sangat besar dan anggaran output yang besar berarti Anda dapat memberikan dokumen panjang, codebase, transkrip, atau materi campuran teks dan gambar dalam satu permintaan, dan tetap mendapatkan respons yang substansial alih-alih ringkasan singkat. Outputnya hanya teks, jadi apa pun yang Anda butuhkan dalam format lain harus dihasilkan sebagai teks dan dikonversi di tahap berikutnya.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian use case yang cukup spesifik. Agen asinkron yang berjalan lama adalah target desain yang dinyatakan, yang cocok untuk alur kerja di mana model mengerjakan tugas multi-langkah seiring waktu, memanggil tools, dan menalar hasil antara. Context window yang besar cocok untuk analisis atas input besar: meninjau repositori besar, menelusuri kontrak atau laporan yang panjang, atau menjawab pertanyaan atas kumpulan dokumen yang Anda berikan sebagai file atau gambar. Karena mendukung tools dan structured outputs, model ini juga cocok untuk pipeline di mana model harus memanggil fungsi dan mengembalikan hasil yang dapat dibaca mesin alih-alih prosa bebas.

Melalui api14 Anda memanggilnya dengan model id "anthropic/claude-opus-4.7" pada API yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga klien bergaya OpenAI yang ada dapat bekerja dengan mengubah base URL dan model id. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools dan verbosity. Dalam praktiknya, itu berarti Anda dapat mengontrol panjang output, mengarahkan kedalaman dan upaya reasoning, membatasi respons dengan response format atau structured outputs, mendefinisikan dan memilih tools, menetapkan stop sequence, dan menyesuaikan verbosity.

Satu hal yang perlu dipertimbangkan adalah ini adalah model dengan output teks, jadi tugas yang membutuhkan output gambar, audio, atau non-teks lainnya tidak cocok. Jika beban kerja Anda singkat, sederhana, dan sensitif terhadap latensi, context window yang sangat besar dan kontrol reasoning mungkin lebih dari yang Anda butuhkan, dan model yang lebih kecil di katalog bisa lebih cocok untuk Anda. Di sinilah model ini layak dipakai: pekerjaan agen asinkron yang menggunakan tools dengan konteks panjang dan analisis berat atas input besar.