Claude Opus 4.7 vs Opus 4.6: Apakah Sekarang Layak Upgrade?

Ringkasnya: apa yang berubah dari Opus 4.6 ke 4.7?

Benchmark: arahnya jelas, tetapi jangan ditarik terlalu jauh

Data benchmark publik memberi sinyal yang cukup konsisten: Opus 4.7 diarahkan untuk menangani coding yang lebih sulit, workflow agentic, dan vision. LLM Stats menyebut Opus 4.7 mencapai 87,6% di SWE-bench Verified, naik 6,8 poin persentase dibanding Opus 4.6, dan menang atas 4.6 pada 12 dari 14 benchmark yang dilaporkan.^[6][8]

Namun, angka seperti ini tetap perlu dibaca dengan kacamata kritis. LLM Stats sendiri mengingatkan bahwa benchmark tersebut merupakan self-reported benchmark dari Anthropic.^[6] Verdent AI juga mencatat bahwa contoh Notion dan Rakuten yang dikutip dalam peluncuran Anthropic adalah konteks internal mitra atau benchmark proprietary, bukan evaluasi publik terkontrol yang bisa langsung digeneralisasi ke semua penggunaan.^[3]

Jadi, benchmark mendukung kesimpulan bahwa Opus 4.7 kemungkinan lebih kuat untuk coding sulit, agent jangka panjang, dan vision resolusi tinggi. Tetapi benchmark belum cukup untuk menyimpulkan bahwa setiap prompt, format output, atau workflow produksi yang berjalan baik di Opus 4.6 pasti otomatis membaik di 4.7.

Harga: token sama, biaya akhir belum tentu sama

Dari rangkuman LLM Stats, Opus 4.7 memakai harga yang sama dengan Opus 4.6 di kelas Opus: US$5 per 1 juta token input dan US$25 per 1 juta token output.^[8] Ini membuat uji coba relatif lebih mudah dibenarkan karena Anda tidak perlu langsung menerima kenaikan harga per token.

Tetapi untuk penggunaan produksi, angka token price bukan satu-satunya biaya. Model yang lebih kuat bisa saja menghasilkan jawaban lebih panjang, memakai effort lebih tinggi, atau memicu pola tool calling yang berbeda. Sebaliknya, kalau 4.7 mengurangi retry, human correction, atau error pada tool, biaya per tugas justru bisa turun.

Cara paling sehat adalah menghitung biaya untuk menyelesaikan satu tugas, bukan hanya biaya per 1 juta token. Untuk tim engineering, metrik seperti waktu review manusia, jumlah patch yang benar, keberhasilan test, tool error, retry, dan latency sering kali lebih penting daripada harga token mentah.

Siapa yang sebaiknya menguji Opus 4.7 lebih dulu?

Beberapa kelompok pengguna punya alasan kuat untuk segera memasukkan Opus 4.7 ke eksperimen A/B:

• Tim software engineering dan coding agent. Jika Opus 4.6 sudah dipakai untuk analisis repo, bug fixing, test repair, refactor multi-file, atau code review, area peningkatan 4.7 memang paling dekat dengan kebutuhan ini.^[8][9]
• Workflow agent dengan banyak langkah. Jika agent Anda harus membuat rencana, memanggil tool, mengecek hasil, memperbaiki kesalahan, lalu melanjutkan proses selama banyak putaran, peningkatan pada long-running agentic work layak diuji.^[6][8][9]
• Produk atau operasi yang mengandalkan gambar. Kalau input Anda sering berupa screenshot UI, tabel, dokumen scan, diagram teknis, atau desain, peningkatan vision dan resolusi gambar bisa lebih terasa daripada pada chat teks biasa.^[6][8][9]
• Tim yang sudah nyaman membayar harga kelas Opus. Karena harga per token 4.7 dan 4.6 dirangkum sama, hambatan awal untuk melakukan pilot test lebih rendah.^[8]

Siapa yang bisa menunggu dulu?

Jika penggunaan utama Anda adalah chat umum, ringkasan dokumen sederhana, terjemahan, brainstorming, atau copywriting ringan, tidak ada alasan kuat untuk migrasi penuh hanya karena nomor versi lebih baru. Bukti publik yang tersedia lebih banyak membahas coding, agent, dan vision; untuk tugas konten harian, belum ada dasar yang cukup kuat untuk menjanjikan peningkatan yang sama besar.^[3][6][9]

Anda juga sebaiknya berhati-hati jika prompt produksi sudah lama disetel khusus untuk Opus 4.6. Model baru bisa mengubah gaya jawaban, kepatuhan format, panjang output, atau jenis kesalahan yang muncul. Dalam kasus seperti ini, upgrade sebaiknya dilakukan bertahap, bukan sekali pindah semua.

Checklist A/B test sebelum migrasi

Daripada langsung mengganti semua pemanggilan Opus 4.6 dengan 4.7, jalankan pengujian dengan data kerja nyata:

1. Ambil sampel tugas yang representatif. Sertakan kasus yang biasanya berhasil, kasus yang sering gagal di 4.6, tugas panjang, dan tugas bernilai tinggi.
2. Kunci prompt dan tool environment. Selain versi model, usahakan variabel lain tetap sama agar perubahan hasil tidak keliru dibaca sebagai peningkatan model.
3. Ukur hasil secara kuantitatif. Catat success rate, waktu koreksi manusia, jumlah tool error, token input/output, retry, dan latency.
4. Pisahkan pengujian xhigh effort. xhigh disebut sebagai kontrol baru yang terkait Opus 4.7, tetapi belum tentu cocok untuk semua tugas; bandingkan terpisah dari setting normal.^[2][6][8]
5. Uji vision dengan gambar asli. Jika vision penting, gunakan screenshot, diagram, tabel, atau dokumen scan dari workflow nyata, bukan hanya contoh gambar sederhana.^[6][8][9]
6. Siapkan fallback ke Opus 4.6. Untuk produksi, mulai dari traffic kecil, pantau kualitas dan biaya, lalu naikkan bertahap jika hasilnya stabil.

Rekomendasi akhir

Untuk pengguna engineering, agent, dan vision, Claude Opus 4.7 adalah kandidat upgrade prioritas tinggi. Peningkatan yang dilaporkan memang berada di area tersebut, dan harga per token yang sama membuat uji coba lebih masuk akal.^[8][9]

Untuk pengguna chat umum, ringkasan, dan pembuatan konten ringan, jangan upgrade hanya karena versi baru. Opus 4.7 mungkin tetap lebih baik dalam beberapa kasus, tetapi bukti publik belum cukup untuk menjamin migrasi penuh akan selalu memberi hasil lebih baik daripada Opus 4.6.^[3][6]

Kesimpulan praktisnya: perlakukan Opus 4.7 sebagai upgrade yang perlu diuji serius, bukan pengganti otomatis. Jalankan A/B test dengan tugas nyata, ukur kualitas, format, biaya, dan latency, lalu putuskan apakah layak dipakai penuh.