エージェントAIワークフローを構築するソフトウェアチームは、より長く教師なしで実行するタスクへとフロンティアモデルを推し進めてきました。Anthropicから一般利用可能となったClaude Opus 4.7は、その需要に直接対応しており、ソフトウェアエンジニアリング、マルチモーダル処理、およびモデルが複数のステップにわたってタスクを自律的に実行する際に重要な命令忠実度の向上が特徴です。
Opus 4.7は、すべてのClaudeプロダクトとAPI、Amazon Bedrock、Google CloudのVertex AI、およびMicrosoft Foundryで利用可能です。価格はOpus 4.6と同じままで、入力トークンあたり100万単位で5ドル、出力トークンあたり100万単位で25ドルです。
Opus 4.6からの変更点
Opus 4.7は、高度なソフトウェアエンジニアリングにおいてOpus 4.6から著しい改善を遂行しており、特に最も難しいタスクで顕著な成果を上げています。このモデルは複雑で長時間実行するタスクを厳密性と一貫性を持って処理し、命令に正確な注意を払い、報告する前に自らの出力を検証する方法を工夫しています。
ビジョン側面では、アップグレードは重大です。Opus 4.7は長辺で最大2,576ピクセル、約375万ピクセル、従来のClaudeモデルの3倍以上の画像を受け入れることができます。
この増加は、高密度なスクリーンショットを読むコンピュータ使用エージェント、複雑な図表からのデータ抽出、ピクセルパーフェクトな参照が必要な作業を含むユースケースをサポートしています。
より高い解像度はモデルレベルの変更であり、APIに送信される画像は自動的にかなり高い忠実度で処理されることを意味します。追加の詳細が不要なユーザーは、トークンコストを制御するために送信する前に画像をダウンサンプルできます。
命令に従う動作も、既存のデプロイメントを移行するチームの注意が必要な方法で変化しています。以前のモデルが命令を厳密に解釈しないか、部分的にスキップしていた場合、Opus 4.7は命令を文字通りに受け取ります。ユーザーはそれに応じてプロンプトとハーネスを再調整する必要があります。
Opus 4.7はファイルシステムベースのメモリの使用がより優れています。長い複数セッションの作業全体で重要なノートを記憶し、それらを使用して結果として事前のコンテキストが少なくて済む新しいタスクに進みます。
サイバーセキュリティ制御とサイバー検証プログラム
このリリースは、AIとサイバーセキュリティリスクに関するAnthropicの以前の作業に関連した特定の政策的重みを持っています。Opus 4.7は、Mythos級モデルのより広範なリリースに向かう前に、能力の低いモデルで新しいサイバーセーフガードをテストする最初のモデルです。
そのサイバー機能はMythos Previewほど高度ではありません。トレーニング中、Anthropicはこれらの機能を選別的に削減するための努力を試験しました。
Opus 4.7は、禁止されているまたは高リスクのサイバーセキュリティ使用を示すリクエストを自動的に検出してブロックするセーフガード機能を搭載しています。Anthropicがこれらのセーフガードの実世界での展開から学ぶことは、Mythos級モデルの広範なリリースという最終的な目標に向けて情報を提供します。
脆弱性研究、ペネトレーションテスト、レッドチーミングなどの正当なサイバーセキュリティ目的でOpus 4.7を使用したいセキュリティプロフェッショナルは、Anthropicの新しいサイバー検証プログラムに参加することをお勧めします。
安全性プロフィール
Opus 4.7はOpus 4.6と同様の安全性プロフィールを示しており、詐欺、へつらい、悪用への協力などの懸念される動作のレートが低いです。
正直さと悪質なプロンプトインジェクション攻撃への耐性を含むいくつかの測定値では、Opus 4.7はOpus 4.6の改善です。規制物質に関する過度に詳細な害軽減アドバイスを与える傾向など、他の点では、Opus 4.7はいくぶん弱いです。
Anthropicのアライメント評価は、モデルが「概ねよく一致し、信頼できるが、その動作は完全に理想的ではない」と結論付けました。Mythos Previewは、その評価によると、Anthropicが訓練した最もよく一致したモデルのままです。完全な安全性評価はClaude Opus 4.7のシステムカードで対象にされています。
移行に関する考慮事項
Opus 4.6からアップグレードするチームはトークン消費の変化に備えるべきです。Opus 4.7は、モデルがテキストを処理する方法を改善する更新されたトークナイザーを使用し、同じ入力がコンテンツタイプに応じておおよそ1.0〜1.35倍のトークンにマップされます。Opus 4.7はまた、特にエージェント設定の後半のターンで、より高い努力レベルでより多く考えており、これは難しい問題の信頼性を向上させますが、より多くの出力トークンを生成します。
Anthropicは、コーディング評価の内部テストで純効果が有利であったと述べており、すべての努力レベルでトークン使用量が改善されています。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/04/16/claude-opus-4-7-released/
