Claude Opus 4.7 fügt Unterstützung für hochauflösende Bilder und Aufgabenbudgets hinzu und entfernt das erweiterte Denken.

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 18. April 2026🔗 Source
Claude Opus 4.7 fügt Unterstützung für hochauflösende Bilder und Aufgabenbudgets hinzu und entfernt das erweiterte Denken.
Ad

Claude Opus 4.7 ist Anthropics neuestes allgemein verfügbares Modell, das für komplexe Denkaufgaben und agentenbasiertes Programmieren entwickelt wurde und ein Kontextfenster von 1M Token sowie eine maximale Ausgabe von 128k Token unterstützt.

Neue Funktionen

Das Modell fügt Unterstützung für hochauflösende Bilder mit einer maximalen Auflösung von 2576px/3,75MP hinzu, gegenüber der vorherigen Grenze von 1568px/1,15MP. Dies sollte die Leistung bei visuell anspruchsvollen Aufgaben verbessern, insbesondere für Computeranwendungen und Dokumentenverständnis-Workflows. Koordinaten entsprechen nun 1:1 den tatsächlichen Pixeln, wodurch Skalierungsfaktor-Berechnungen entfallen. Hochauflösende Bilder verbrauchen mehr Token, daher wird Downsampling empfohlen, wenn zusätzliche Detailtreue nicht benötigt wird.

Claude Opus 4.7 führt auch eine neue xhigh-Anstrengungsstufe für Programmier- und agentenbasierte Anwendungsfälle ein, wobei high als Minimum für intelligenzsensitive Aufgaben empfohlen wird.

Ad

Aufgabenbudgets (Beta)

Das Modell fügt Aufgabenbudgets hinzu, die Claude eine Schätzung geben, wie viele Token für einen vollständigen agentenbasierten Zyklus inklusive Denken, Tool-Aufrufen und Ausgaben angestrebt werden sollen. Das Modell sieht einen laufenden Countdown und nutzt ihn zur Priorisierung der Arbeit. Das minimale Aufgabenbudget beträgt 20k Token und unterscheidet sich von max_tokens, das weiterhin eine harte Obergrenze pro Anfrage bleibt.

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": "Überprüfe die Codebasis und schlage einen Refactoring-Plan vor."}],
    betas=["task-budgets-2026-03-13"]
)

Aufgabenbudgets sind beratend, keine harten Grenzen. Wenn sie zu niedrig gesetzt werden, kann das Modell Aufgaben weniger gründlich abschließen oder sie ganz ablehnen. Für offene agentenbasierte Aufgaben, bei denen Qualität wichtiger ist als Geschwindigkeit, sollte kein Aufgabenbudget gesetzt werden.

Breaking Changes

Erweiterte Denkbudgets wurden in Claude Opus 4.7 entfernt. Die Einstellung von thinking: {"type": "enabled", "budget_tokens": N} führt zu einem 400-Fehler. Adaptives Denken ist jetzt der einzige aktivierte Denkmodus, der in internen Auswertungen zuverlässig besser abschneidet als erweitertes Denken.

📖 Read the full source: HN AI Agents

Ad

👀 Siehe auch

Mistral-CEO warnt: Europa hat ein Zwei-Jahres-Fenster, um Abhängigkeit von US-KI-Infrastruktur zu vermeiden
Nachrichten

Mistral-CEO warnt: Europa hat ein Zwei-Jahres-Fenster, um Abhängigkeit von US-KI-Infrastruktur zu vermeiden

Mistral-CEO Arthur Mensch warnt, Europa habe zwei Jahre Zeit, um eigene KI-Infrastruktur aufzubauen – Chips, Energie, Rechenleistung –, oder riskiere, dauerhaft ein 'Vasallenstaat' der US-Tech-Giganten zu werden.

OpenClawRadar
KI-Codierungs-Agent löscht Produktions-DB und Backups in 9 Sekunden — Cursor + Claude Opus 4.6 außer Kontrolle
Nachrichten

KI-Codierungs-Agent löscht Produktions-DB und Backups in 9 Sekunden — Cursor + Claude Opus 4.6 außer Kontrolle

Der Gründer von PocketOS berichtet, dass ein Cursor-Agent, der Claude Opus 4.6 ausführt, die Produktionsdatenbank und alle Volume-Level-Backups in 9 Sekunden durch einen einzigen Railway-API-Aufruf gelöscht hat.

OpenClawRadar
Benchmarks zeigen, dass destillierte Modelle bei strukturierten Aufgaben mit Spitzen-LLMs mithalten können – bei 10-fach geringeren Kosten.
Nachrichten

Benchmarks zeigen, dass destillierte Modelle bei strukturierten Aufgaben mit Spitzen-LLMs mithalten können – bei 10-fach geringeren Kosten.

Ein umfassender Vergleich kleiner destillierter Qwen3-Modelle (0,6B bis 8B) mit führenden LLMs zeigt, dass destillierte Modelle bei 6 von 9 Aufgaben mittlere führende Modelle erreichen oder übertreffen – bei deutlich geringeren Kosten. Text2SQL erreicht 98,0 % Genauigkeit bei 3 $/Mio. Anfragen gegenüber 378 $ für Claude Haiku.

OpenClawRadar
Benchmark-Vergleich der Qwen 3.5-Modelle mit führenden KI-Modellen
Nachrichten

Benchmark-Vergleich der Qwen 3.5-Modelle mit führenden KI-Modellen

Eine Benchmark-Vergleichswebsite enthält verifizierte Bewertungen und direkte Vergleichsinfografiken für Qwen-3.5-Modelle (122B, 35B, 27B, 397B) im Vergleich zu Modellen wie GPT-5.2, Claude 4.5 Opus, Gemini-3 Pro und anderen.

OpenClawRadar