Claude Opus 4.7: zwaarder coderen met minder supervisie.
Op 16 april 2026 maakte Anthropic Claude Opus 4.7 algemeen beschikbaar. Het model is een directe upgrade van Opus 4.6 en richt zich op het zwaarste werk in software engineering: complexe, lang lopende taken waar je voorheen continu bij moest zitten. Vroege testers melden dat ze die taken nu met vertrouwen kunnen overdragen. De prijs blijft gelijk aan Opus 4.6: $5 per miljoen input-tokens en $25 per miljoen output-tokens. Voor jouw teams betekent dat een capaciteitssprong zonder dat het kostenmodel verschuift.
Waarom dit verschil maakt voor agentic workflows.
Opus 4.7 is volgens Anthropic substantieel beter in instructievolging. Dat klinkt mild, maar de impact is groot in agentic workflows: situaties waarin een AI-model zelfstandig meerdere stappen achter elkaar uitvoert, vaak met tools en CI-pipelines. Eerdere modellen interpreteerden instructies losjes of sloegen onderdelen over. Opus 4.7 neemt instructies letterlijk. Anthropic waarschuwt expliciet dat bestaande prompts opnieuw afgesteld moeten worden, omdat oude prompts onverwacht gedrag kunnen oproepen.
Sterker beeld, beter geheugen.
Het model accepteert nu afbeeldingen tot 2.576 pixels op de lange zijde, ruim drie keer zoveel als eerdere Claude-modellen. Dat opent praktische toepassingen voor computer-use agents die dichte screenshots moeten lezen en voor data-extractie uit complexe diagrammen. Daarnaast werkt Opus 4.7 beter met file-system-based memory: het onthoudt belangrijke notities over lange, multi-session werksessies heen. Voor lang lopende GitLab-pipelines of multi-step tickets in agent-frameworks betekent dat minder herhaalde context en meer continuïteit.
Nieuwe controle: xhigh effort en /ultrareview.
Tegelijk met het model lanceerde Anthropic een nieuw effort-niveau genaamd xhigh, tussen high en max. Daarmee stuur je preciezer op de afweging tussen redeneerdiepte en latency. In Claude Code is xhigh nu de standaard. Ook nieuw is het slash-commando /ultrareview, een dedicated review-sessie die wijzigingen doorleest en bugs of designkwesties markeert die een zorgvuldige reviewer zou opmerken. Voor teams die op merge requests bouwen is dat een directe aanvulling op bestaande code review-praktijk.
Wat dit betekent voor development teams.
Een model dat lange agentic taken doorzet zonder vast te lopen, sluit direct aan op DevSecOps en CI/CD-pipelines die meerdere uren kunnen draaien. De gerapporteerde verbeteringen op tool-error rates en het doorwerken bij tool-fouten maken Opus 4.7 geschikt voor productie-agents in plaats van alleen experimenten. Voor organisaties die al met Claude werken betekent dat in de praktijk: minder handmatige tussenkomst in geautomatiseerde workflows, scherpere code-reviews via /ultrareview, en een serieuze stap richting agents die features zelfstandig doorzetten van ticket tot merge request. Combineer dat met het GitLab Duo Agent Platform en je krijgt een keten waarin AI-agents en pipelines samen werken in plaats van naast elkaar.
Aan de slag met Opus 4.7.
Werk je al met Claude binnen je organisatie? Tune dan je bestaande prompts opnieuw, want het model neemt instructies letterlijker dan zijn voorgangers. Meet daarnaast token-gebruik op echt verkeer, omdat Opus 4.7 een nieuwe tokenizer gebruikt die input naar 1,0 tot 1,35 keer zoveel tokens kan mappen. De volledige migration guide van Anthropic geeft per scenario aanbevelingen.
Aan de slag met Opus 4.7
Wil je sparren over hoe een sterker agentic model jouw release-cadans verandert? Neem contact op en we helpen je graag verder.
Dit sluit mooi aan...
Remi over software architectuur: bouw vandaag wat morgen nog werkt.
Model Context Protocol: koppel AI veilig aan je bedrijfssystemen.