| Kriteria | Claude Opus 4.7 | Claude Opus 4.6 | Claude Sonnet 4.6 |
|---|---|---|---|
| Peran utama | Model Opus yang lebih baru, ditekankan Anthropic untuk coding, agents, vision, tugas multi-langkah, serta pekerjaan yang butuh ketelitian dan konsistensi lebih tinggi. | Versi Opus sebelumnya, diperkenalkan dengan peningkatan untuk coding, planning, long-running agents, codebase besar, code review, dan debugging. | Model Sonnet yang ditingkatkan luas untuk coding, computer use, penalaran konteks panjang, agent planning, knowledge work, dan desain. |
| Kapan diprioritaskan | Tugas sulit, coding agent, software engineering kompleks, workflow multi-langkah, atau tugas dengan unsur vision. | ||
| Context window | 1 juta token dalam model overview. | Opus 4.6 membawa context window 1 juta token ke beta menurut pengumuman Anthropic. | 1 juta token dalam model overview. |
| Max output | 128K token. | Tidak ada data resmi dengan format yang sama dalam sumber yang tersedia untuk disandingkan secara pasti. | 64K token. |
| Harga API dalam model overview | $5 per 1 juta token input dan $25 per 1 juta token output. | Tidak ada data dengan format yang sama dalam sumber yang tersedia untuk dibandingkan secara pasti dengan dua model lain. | $3 per 1 juta token input dan $15 per 1 juta token output. |
| Latency dalam docs | moderate. | Tidak ada data dengan format yang sama dalam sumber yang tersedia. | fast. |
| Thinking modes dalam docs | Adaptive thinking. | System card Opus 4.6 memuat extended dan adaptive thinking modes. | Adaptive thinking dan extended thinking. |
fast. Perbedaan utamanya bukan sekadar nama baru, melainkan fokus pada kualitas untuk tugas yang sulit. Anthropic menggambarkan Opus 4.7 sebagai model Opus terbaru dengan performa lebih kuat di coding, agents, vision, dan tugas multi-langkah, serta ketelitian dan konsistensi lebih tinggi pada pekerjaan penting.
Arah ini melanjutkan fondasi Opus 4.6. Saat memperkenalkan Opus 4.6, Anthropic sudah menyoroti peningkatan untuk coding, perencanaan yang lebih hati-hati, long-running agents, pemrosesan codebase besar, code review, dan debugging. Karena itu, jika Opus 4.6 sudah cukup baik untuk prompt pendek dan stabil, Opus 4.7 paling layak diuji di titik-titik yang biasanya rawan gagal: rangkaian tool call panjang, banyak putaran revisi, codebase besar, instruksi yang ketat, atau tugas yang menggabungkan reasoning dan vision.
Yang sebaiknya dihindari adalah migrasi buta. Dokumentasi resmi memberi sinyal bahwa Opus 4.7 lebih kuat di beberapa kelompok tugas penting, tetapi tidak menjamin setiap prompt, format output, dan pipeline internal akan membaik. Jalankan eval yang sama pada Opus 4.6 dan Opus 4.7, lalu bandingkan tingkat penyelesaian, jumlah revisi, error tool call, biaya token, dan latency.
Model overview Anthropic menempatkan Opus 4.7 sebagai model dengan kemampuan tinggi untuk complex reasoning dan agentic coding, sementara Sonnet 4.6 diposisikan sebagai kombinasi yang baik antara kecepatan dan kecerdasan. Dalam praktik produksi, ini lebih penting daripada sekadar bertanya model mana yang lebih pintar.
Jika produk Anda menangani banyak request paralel, membutuhkan respons cepat, dan sensitif terhadap biaya token, Sonnet 4.6 biasanya lebih cocok sebagai rute default. Docs mencatat Sonnet 4.6 sebagai fast, dengan harga $3 per 1 juta token input dan $15 per 1 juta token output. Anthropic juga menyebut Sonnet 4.6 sebagai model default di claude.ai dan Claude Cowork untuk pengguna Free dan Pro.
Sebaliknya, Opus 4.7 lebih cocok untuk request yang jumlahnya lebih sedikit tetapi bernilai lebih tinggi: coding agent sulit, software engineering multi-langkah, reasoning panjang, atau tugas yang menuntut konsistensi lebih tinggi. Docs mencatat Opus 4.7 memiliki latency moderate dan harga $5 per 1 juta token input serta $25 per 1 juta token output.
Opus 4.7 dan Sonnet 4.6 sama-sama dicatat memiliki context window 1 juta token dalam model overview. Jadi, untuk dua model ini, pembeda utamanya bukan model mana yang bisa membaca konteks lebih panjang.
Perbedaan yang lebih jelas ada pada max output: Opus 4.7 mendukung 128K token, sedangkan Sonnet 4.6 mendukung 64K token. Jika workflow Anda perlu menghasilkan dokumen teknis panjang, rencana implementasi bertahap, laporan audit, atau rangkaian perubahan besar, ruang output Opus 4.7 bisa bernilai. Untuk request pendek hingga menengah, latency, biaya, dan stabilitas format sering kali lebih menentukan daripada angka output maksimum.
Detail yang mudah terlewat adalah thinking mode. Model overview mencatat Opus 4.7 dengan adaptive thinking, sementara Sonnet 4.6 mendukung adaptive thinking dan extended thinking. System card Opus 4.6 juga memuat extended dan adaptive thinking modes.
Jika pipeline Anda sudah didesain di sekitar extended thinking, misalnya untuk batas token, logging, atau pola prompt tertentu, jangan langsung mengganti semua request ke Opus 4.7 tanpa uji kompatibilitas. Ini bukan alasan untuk menghindari Opus 4.7, tetapi alasan untuk rollout secara bertahap.
Pendekatan yang paling aman biasanya bukan memilih satu model untuk semua request, melainkan membagi rute berdasarkan tingkat kesulitan dan nilai ekonominya.
fast dalam docs. Dengan pola ini, Sonnet 4.6 menangani volume besar, sementara Opus 4.7 dipakai di tempat kualitas tambahan benar-benar sepadan dengan biaya token yang lebih tinggi.
Sebelum memindahkan rute default, jalankan satu set eval yang sama pada Opus 4.7, Opus 4.6, dan Sonnet 4.6.
Jika harus mengambil keputusan cepat: gunakan Sonnet 4.6 sebagai default produksi, Opus 4.7 sebagai model eskalasi untuk tugas sulit, dan Opus 4.6 sebagai baseline jika sistem yang ada sudah stabil. Sonnet 4.6 lebih murah dan dicatat sebagai fast dalam docs, sementara Opus 4.7 ditekankan Anthropic untuk coding, agents, vision, tugas multi-langkah, dan memiliki max output lebih besar daripada Sonnet 4.6.
Poin terpentingnya bukan mencari satu pemenang absolut, melainkan merancang routing dan eval yang sesuai dengan workload nyata. Dokumentasi Anthropic memberi gambaran awal tentang posisi tiap model; eval internal yang akan menunjukkan model mana yang benar-benar paling cocok untuk produk Anda.
| Kriteria | Claude Opus 4.7 | Claude Opus 4.6 | Claude Sonnet 4.6 |
|---|---|---|---|
| Peran utama | Model Opus yang lebih baru, ditekankan Anthropic untuk coding, agents, vision, tugas multi-langkah, serta pekerjaan yang butuh ketelitian dan konsistensi lebih tinggi. | Versi Opus sebelumnya, diperkenalkan dengan peningkatan untuk coding, planning, long-running agents, codebase besar, code review, dan debugging. | Model Sonnet yang ditingkatkan luas untuk coding, computer use, penalaran konteks panjang, agent planning, knowledge work, dan desain. |
| Kapan diprioritaskan | Tugas sulit, coding agent, software engineering kompleks, workflow multi-langkah, atau tugas dengan unsur vision. | ||
| Context window | 1 juta token dalam model overview. | Opus 4.6 membawa context window 1 juta token ke beta menurut pengumuman Anthropic. | 1 juta token dalam model overview. |
| Max output | 128K token. | Tidak ada data resmi dengan format yang sama dalam sumber yang tersedia untuk disandingkan secara pasti. | 64K token. |
| Harga API dalam model overview | $5 per 1 juta token input dan $25 per 1 juta token output. | Tidak ada data dengan format yang sama dalam sumber yang tersedia untuk dibandingkan secara pasti dengan dua model lain. | $3 per 1 juta token input dan $15 per 1 juta token output. |
| Latency dalam docs | moderate. | Tidak ada data dengan format yang sama dalam sumber yang tersedia. | fast. |
| Thinking modes dalam docs | Adaptive thinking. | System card Opus 4.6 memuat extended dan adaptive thinking modes. | Adaptive thinking dan extended thinking. |
fast. Perbedaan utamanya bukan sekadar nama baru, melainkan fokus pada kualitas untuk tugas yang sulit. Anthropic menggambarkan Opus 4.7 sebagai model Opus terbaru dengan performa lebih kuat di coding, agents, vision, dan tugas multi-langkah, serta ketelitian dan konsistensi lebih tinggi pada pekerjaan penting.
Arah ini melanjutkan fondasi Opus 4.6. Saat memperkenalkan Opus 4.6, Anthropic sudah menyoroti peningkatan untuk coding, perencanaan yang lebih hati-hati, long-running agents, pemrosesan codebase besar, code review, dan debugging. Karena itu, jika Opus 4.6 sudah cukup baik untuk prompt pendek dan stabil, Opus 4.7 paling layak diuji di titik-titik yang biasanya rawan gagal: rangkaian tool call panjang, banyak putaran revisi, codebase besar, instruksi yang ketat, atau tugas yang menggabungkan reasoning dan vision.
Yang sebaiknya dihindari adalah migrasi buta. Dokumentasi resmi memberi sinyal bahwa Opus 4.7 lebih kuat di beberapa kelompok tugas penting, tetapi tidak menjamin setiap prompt, format output, dan pipeline internal akan membaik. Jalankan eval yang sama pada Opus 4.6 dan Opus 4.7, lalu bandingkan tingkat penyelesaian, jumlah revisi, error tool call, biaya token, dan latency.
Model overview Anthropic menempatkan Opus 4.7 sebagai model dengan kemampuan tinggi untuk complex reasoning dan agentic coding, sementara Sonnet 4.6 diposisikan sebagai kombinasi yang baik antara kecepatan dan kecerdasan. Dalam praktik produksi, ini lebih penting daripada sekadar bertanya model mana yang lebih pintar.
Jika produk Anda menangani banyak request paralel, membutuhkan respons cepat, dan sensitif terhadap biaya token, Sonnet 4.6 biasanya lebih cocok sebagai rute default. Docs mencatat Sonnet 4.6 sebagai fast, dengan harga $3 per 1 juta token input dan $15 per 1 juta token output. Anthropic juga menyebut Sonnet 4.6 sebagai model default di claude.ai dan Claude Cowork untuk pengguna Free dan Pro.
Sebaliknya, Opus 4.7 lebih cocok untuk request yang jumlahnya lebih sedikit tetapi bernilai lebih tinggi: coding agent sulit, software engineering multi-langkah, reasoning panjang, atau tugas yang menuntut konsistensi lebih tinggi. Docs mencatat Opus 4.7 memiliki latency moderate dan harga $5 per 1 juta token input serta $25 per 1 juta token output.
Opus 4.7 dan Sonnet 4.6 sama-sama dicatat memiliki context window 1 juta token dalam model overview. Jadi, untuk dua model ini, pembeda utamanya bukan model mana yang bisa membaca konteks lebih panjang.
Perbedaan yang lebih jelas ada pada max output: Opus 4.7 mendukung 128K token, sedangkan Sonnet 4.6 mendukung 64K token. Jika workflow Anda perlu menghasilkan dokumen teknis panjang, rencana implementasi bertahap, laporan audit, atau rangkaian perubahan besar, ruang output Opus 4.7 bisa bernilai. Untuk request pendek hingga menengah, latency, biaya, dan stabilitas format sering kali lebih menentukan daripada angka output maksimum.
Detail yang mudah terlewat adalah thinking mode. Model overview mencatat Opus 4.7 dengan adaptive thinking, sementara Sonnet 4.6 mendukung adaptive thinking dan extended thinking. System card Opus 4.6 juga memuat extended dan adaptive thinking modes.
Jika pipeline Anda sudah didesain di sekitar extended thinking, misalnya untuk batas token, logging, atau pola prompt tertentu, jangan langsung mengganti semua request ke Opus 4.7 tanpa uji kompatibilitas. Ini bukan alasan untuk menghindari Opus 4.7, tetapi alasan untuk rollout secara bertahap.
Pendekatan yang paling aman biasanya bukan memilih satu model untuk semua request, melainkan membagi rute berdasarkan tingkat kesulitan dan nilai ekonominya.
fast dalam docs. Dengan pola ini, Sonnet 4.6 menangani volume besar, sementara Opus 4.7 dipakai di tempat kualitas tambahan benar-benar sepadan dengan biaya token yang lebih tinggi.
Sebelum memindahkan rute default, jalankan satu set eval yang sama pada Opus 4.7, Opus 4.6, dan Sonnet 4.6.
Jika harus mengambil keputusan cepat: gunakan Sonnet 4.6 sebagai default produksi, Opus 4.7 sebagai model eskalasi untuk tugas sulit, dan Opus 4.6 sebagai baseline jika sistem yang ada sudah stabil. Sonnet 4.6 lebih murah dan dicatat sebagai fast dalam docs, sementara Opus 4.7 ditekankan Anthropic untuk coding, agents, vision, tugas multi-langkah, dan memiliki max output lebih besar daripada Sonnet 4.6.
Poin terpentingnya bukan mencari satu pemenang absolut, melainkan merancang routing dan eval yang sesuai dengan workload nyata. Dokumentasi Anthropic memberi gambaran awal tentang posisi tiap model; eval internal yang akan menunjukkan model mana yang benar-benar paling cocok untuk produk Anda.
| Sistem lama sudah stabil dan Anda butuh baseline untuk mengecek regresi sebelum mengganti model. |
| Produksi skala luas yang butuh respons lebih cepat, biaya lebih rendah, dan kemampuan yang cukup kuat untuk banyak request. |
| Sistem lama sudah stabil dan Anda butuh baseline untuk mengecek regresi sebelum mengganti model. |
| Produksi skala luas yang butuh respons lebih cepat, biaya lebih rendah, dan kemampuan yang cukup kuat untuk banyak request. |