Claude Opus 4.7: Anthropic lanseaza noul flagship cu vision la 3.75MP, context 1M si task budgets

Anthropic a anuntat pe 16 aprilie 2026 lansarea modelului Claude Opus 4.7, succesorul direct al lui Opus 4.6. Noul model aduce imbunatatiri semnificative pe zona de agentic coding, vision la rezolutie mare si un set de controale noi pentru dezvoltatori — printre care task budgets si un nivel nou de effort numit xhigh. In paralel, exista cateva breaking changes in API care merita atentie daca rulezi cod pe Opus 4.6.

Modelul este disponibil incepand de acum prin Claude.ai, API-ul Anthropic (ID: claude-opus-4-7), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI si Microsoft Foundry. Pretul ramane neschimbat fata de 4.6: 5 dolari la milionul de tokeni input si 25 dolari la milionul de tokeni output.

Ce s-a imbunatatit la nivel de performanta

Anthropic subliniaza ca Opus 4.7 este cel mai capabil model al lor general disponibil, cu un focus clar pe sarcinile de tip long-horizon agentic work si knowledge work. Cifrele oficiale arata astfel:

• SWE-bench Verified: 41.5% (in crestere de la 38.5% pe Opus 4.6)
• GPQA Diamond: 90.5%
• AIME: 45.0%
• Finance Agent eval: state-of-the-art la momentul lansarii
• GDPval-AA: cel mai bun scor pe sarcinile de knowledge work cu valoare economica

Saltul cel mai vizibil este la task-urile dificile — Anthropic mentioneaza explicit ca noul model aduce castiguri mai mari pe problemele complexe decat pe cele usoare. In paralel, modelul urmareste mai literal instructiunile primite si raspunde cu o lungime calibrata la complexitatea task-ului, nu cu o verbositate fixa.

Imagini la rezolutie mare: 2576px si 3.75MP

Claude Opus 4.7 este primul model Claude care ridica limita pe vision: acum accepta imagini de pana la 2576 px pe latura lunga, respectiv circa 3.75 megapixeli. Limita anterioara era 1568 px / 1.15 MP — deci o crestere de peste 3x.

Pentru fluxurile de lucru cu computer use, analiza de screenshot-uri, documente sau artefacte grafice, diferenta este imediata. In plus, coordonatele pe care le returneaza modelul sunt acum 1:1 cu pixelii reali, fara scale-factor math — mai putina batere de cap la maparea bounding-box-urilor.

Imbunatatirile se vad si la perceptia de nivel jos (pointing, measuring, counting) si la localizarea obiectelor in imagini. Atentie: imaginile la rezolutie mare consuma mai multi tokeni, deci daca nu ai nevoie de fidelitate maxima, e rentabil sa faci downsample inainte de trimitere.

Nivelul xhigh si task budgets: mai mult control pentru dezvoltatori

Parametrul effort, care permite tradeoff intre calitate si cost, primeste acum un nivel nou: xhigh. Anthropic il recomanda pentru coding si agentic use-cases, iar pentru majoritatea sarcinilor care cer inteligenta — minim high.

Mai interesant este task budgets, aflat in public beta. Setezi un buget orientativ de tokeni pentru o bucla agentica intreaga (thinking + tool calls + tool results + output final), iar modelul vede un countdown si isi prioritizeaza singur munca. Nu este o limita dura, ci o sugestie pe care modelul o respecta. Cand vrei un cap hard, folosesti in continuare max_tokens.

Activarea se face prin header-ul beta task-budgets-2026-03-13 si un camp nou in output_config:

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=128000,
    output_config={
        "effort": "high",
        "task_budget": {"type": "tokens", "total": 128000},
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Review the codebase"}],
    betas=["task-budgets-2026-03-13"],
)

Bugetul minim este de 20.000 tokeni. Pentru task-uri open-ended unde calitatea conteaza mai mult decat viteza, recomandarea este sa nu setezi deloc task budget.

Memorie bazata pe fisier

Claude Opus 4.7 este semnificativ mai bun la scrierea si citirea memoriei bazate pe filesystem. Daca ai un agent care tine un scratchpad, un fisier de note sau un store structurat intre turns, vei observa diferenta: modelul isi noteaza mai clar si reuseste sa foloseasca mai bine notele proprii in task-urile urmatoare. Anthropic ofera si un memory tool client-side gata facut, pentru cine nu vrea sa implementeze singur un scratchpad gestionat.

Breaking changes in API: ce trebuie sa stii inainte sa migrezi

Pe Messages API exista patru schimbari care pot rupe cod existent:

1. Extended thinking budgets — eliminate

Pe Opus 4.7, setarea thinking: {"type": "enabled", "budget_tokens": N} returneaza 400 error. Singurul mod cu thinking activ este adaptive thinking, care in evaluarile interne Anthropic depaseste consistent extended thinking.

Important: adaptive thinking este off by default. Trebuie sa setezi explicit thinking: {"type": "adaptive"} ca sa il activezi.

2. Parametrii de sampling — eliminati

Setarea temperature, top_p sau top_k la orice valoare non-default returneaza 400. Solutia curata: scoti complet aceste campuri din request si ghidezi comportamentul prin prompting. Daca foloseai temperature = 0 pentru determinism, e bine sa stii ca oricum nu a garantat output-uri identice niciodata.

3. Continutul thinking — omis by default

Blocurile de thinking tot apar in stream, dar campul thinking va fi gol in mod implicit. Schimbarea este silentioasa — nu se arunca eroare — si latenta raspunsului este putin mai buna. Daca produsul tau afiseaza reasoning catre utilizator, noul default va aparea ca o pauza lunga inainte de output. Solutia simpla:

thinking = {
    "type": "adaptive",
    "display": "summarized",  # sau "omitted" (default)
}

4. Tokenizer nou

Opus 4.7 foloseste un tokenizer nou, care contribuie la performanta dar consuma intre 1x si 1.35x mai multi tokeni pentru acelasi text, in functie de continut. Endpoint-ul /v1/messages/count_tokens va returna alte numere decat pe 4.6. Anthropic recomanda sa cresti max_tokens si trigger-ele de compactare ca sa ai headroom in plus. Contextul de 1M tokeni ramane disponibil la pret standard, fara premium pentru long-context.

Schimbari de comportament care pot cere ajustari de prompt

Fara sa fie breaking, urmatoarele schimbari pot necesita rescrieri ale prompt-urilor existente:

• Instructiuni urmate mai literal, in special la effort mic. Modelul nu mai generalizeaza tacit de la un item la altul si nu mai inferreaza cereri pe care nu le-ai facut.
• Lungimea raspunsului se calibreaza dupa complexitatea sarcinii, nu dupa o verbositate fixa.
• Mai putine tool calls by default, foloseste mai mult reasoning. Cresterea effort-ului creste si tool usage-ul.
• Ton mai direct si mai opinionat, cu mai putine validari si mai putine emoji fata de stilul mai cald al lui Opus 4.6.
• Progres mai frecvent raportat catre utilizator in traseele agentice lungi. Daca ai adaugat scaffolding ca sa fortezi status messages, poti sa il scoti.
• Mai putini subagenti spawnati by default. Ramane steerabil prin prompting.
• Safeguards noi pe cybersecurity: cererile care ating teme prohibited sau high-risk pot fi refuzate. Pentru security work legitim exista Cyber Verification Program.

Noutati pentru utilizatorii Claude Code

Pe partea de Claude Code apare o comanda noua — /ultrareview — dedicata sesiunilor de code review cu focus pe scrutinitate maxima. In paralel, modul Auto a fost extins si la utilizatorii Max, nu doar Team/Enterprise.

Ce spune Anthropic despre siguranta

Profilul de safety al lui Opus 4.7 este declarat similar cu 4.6, cu rate scazute de deception si sycophancy. Imbunatatirile cheie sunt la onestitate (modelul raspunde mai direct cand ceva nu este posibil sau nu stie ceva) si la rezistenta la prompt injection.

Claude Opus 4.7 se pozitioneaza clar pe agentic coding si knowledge work, cu castiguri masurabile la benchmark-uri precum SWE-bench si o modernizare serioasa la vision. Pentru dezvoltatorii care au cod in productie pe Opus 4.6, merita citit atent migration guide-ul oficial — in special din cauza eliminarii parametrilor de sampling, a tokenizer-ului nou si a schimbarii de default la thinking display.