Anthropic: Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7, Anthropic tarafından geliştirilen bir metin modelidir ve şirketin Opus ailesinin yeni neslidir. Sağlayıcı tarafından 16 Nisan 2026 tarihinde yayımlanmıştır ve uzun süre çalışan, asenkron ajanlar için tasarlanmıştır. Opus 4.6'nın kodlama ve ajan yetenekleri üzerine inşa edilmiştir, yani daha önceki Opus modellerini geliştirici araçları veya ajan iş akışları için kullandıysanız, bu o hattın doğrudan halefidir.

Model girdi olarak metin, görsel ve dosya kabul eder ve metin döndürür. Bağlam penceresi 1.000.000 token, maksimum çıktısı 128.000 token'dır. Çok büyük bir girdi penceresi ile geniş bir çıktı bütçesinin bu birleşimi, tek bir istekte uzun belgeler, kod tabanları, transkriptler veya karışık metin ve görsel materyali verebileceğiniz ve kısa bir özet yerine yine de kapsamlı bir yanıt alabileceğiniz anlamına gelir. Çıktı yalnızca metindir, bu nedenle başka bir biçimde ihtiyaç duyduğunuz her şey metin olarak üretilmeli ve sonraki aşamalarda dönüştürülmelidir.

Bu yetenekler oldukça belirli bir kullanım senaryoları kümesine işaret eder. Uzun süre çalışan asenkron ajanlar belirtilen tasarım hedefidir; bu, modelin zaman içinde çok adımlı bir görev üzerinde çalıştığı, araçları çağırdığı ve ara sonuçlar hakkında akıl yürüttüğü iş akışlarına uyar. Büyük bağlam penceresi, büyük girdiler üzerinde analiz için uygundur: büyük bir depoyu incelemek, uzun sözleşmeleri veya raporları ele almak ya da dosya veya görsel olarak sağladığınız bir belge kümesi üzerinde soruları yanıtlamak. Araçları ve yapılandırılmış çıktıları desteklediği için, modelin serbest biçimli düzyazı yerine işlevleri çağırması ve makine tarafından okunabilir sonuçlar döndürmesi gereken ardışık düzenlere de uygundur.

api14 üzerinden, OpenAI uyumlu API'de "anthropic/claude-opus-4.7" model kimliğiyle çağırırsınız, böylece mevcut OpenAI tarzı istemciler yalnızca temel URL ve model kimliği değişikliğiyle çalışır. Desteklenen istek parametreleri include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice, tools ve verbosity'dir. Pratikte bu, çıktı uzunluğunu kontrol edebileceğiniz, akıl yürütme derinliğini ve çabasını yönlendirebileceğiniz, yanıtları yanıt biçimleri veya yapılandırılmış çıktılarla sınırlayabileceğiniz, araçları tanımlayıp seçebileceğiniz, durdurma dizilerini ayarlayabileceğiniz ve verbosity'yi düzenleyebileceğiniz anlamına gelir.

Dikkate almanız gereken bir nokta, bunun bir metin çıktı modeli olmasıdır, bu nedenle görsel, ses veya diğer metin dışı çıktı gerektiren görevler uygun değildir. İş yükünüz kısa, basit ve gecikmeye duyarlıysa, çok büyük bağlam penceresi ve akıl yürütme kontrolleri ihtiyacınızdan fazla olabilir ve katalogdaki daha küçük bir model size daha iyi hizmet edebilir. Modelin değerini kanıtladığı yer, uzun bağlamlı, araç kullanan, asenkron ajan işleri ve büyük girdiler üzerinde yoğun analizdir.