AI
Cara Saya Menggabungkan Opus 4.7 dan Sonnet 4.6 di Claude Code
April 20267 menit baca
Sumber gambar: Anthropic - Introducing Claude Opus 4.7
Sumber gambar: Anthropic - Introducing Claude Opus 4.7
Claude Opus 4.7 dirilis pada 16 April 2026 sebagai model flagship terbaru Anthropic yang sudah tersedia umum untuk reasoning kompleks dan coding. Jika Anda bekerja dengan agent, code generation, atau workflow multimodal, rilis ini layak diperhatikan.
Catatan resmi peluncuran dan best-practices Anthropic menjelaskan beberapa perubahan perilaku default di Opus 4.7 dibandingkan versi Opus sebelumnya.
Sumber (klaim faktual):
Di artikel best-practices Opus 4.7 untuk Claude Code, Anthropic menekankan taktik berikut untuk kualitas hasil dan efisiensi token yang lebih baik pada sesi interaktif.
Definisikan tugas lengkap di turn pertama
Sertakan intent, constraints, acceptance criteria, dan lokasi file relevan sejak awal, bukan diberikan sedikit demi sedikit.
Kurangi turn bolak-balik
Gabungkan pertanyaan dan konteks penting dalam lebih sedikit turn karena setiap turn tambahan bisa menambah reasoning overhead.
Gunakan auto mode saat tingkat kepercayaan sudah jelas
Untuk tugas panjang dengan guardrail yang jelas, auto mode dapat mempercepat siklus dengan mengurangi interupsi.
Setel notifikasi saat tugas selesai
Gunakan notifikasi berbasis hook agar tugas panjang bisa berjalan asinkron tanpa pemantauan manual terus-menerus.
Opus 4.7 menggunakan adaptive thinking. Anthropic menyarankan mengarahkan model lewat wording prompt saat butuh reasoning lebih dalam atau respons lebih cepat.
Matriks berikut merangkum panduan Anthropic untuk memilih level effort dalam workflow Claude Code.
| Level effort | Waktu penggunaan | Tradeoff |
|---|---|---|
| low | Tugas yang sangat terdefinisi atau sensitif latensi. | Biaya paling rendah dan respons paling cepat, tetapi kedalaman reasoning untuk tugas sulit berkurang. |
| medium | Coding yang sensitif biaya dan loop implementasi yang langsung. | Throughput baik dengan kedalaman reasoning menengah. |
| high | Pekerjaan coding seimbang atau beberapa sesi paralel. | Kualitas lebih tinggi daripada medium dengan penggunaan token lebih besar. |
| xhigh (default) | Sebagian besar coding agentic, keputusan desain, dan refactor kompleks. | Keseimbangan paling praktis antara kualitas reasoning dan biaya untuk mayoritas tugas serius. |
| max | Tugas paling sulit yang sensitif terhadap kualitas reasoning dan run evaluasi khusus. | Plafon kualitas tertinggi, tetapi return menurun dan penggunaan token paling besar. |
Anthropic menandai tiga faktor token penting saat migrasi: perubahan tokenizer, reasoning pada effort tinggi, dan input vision beresolusi tinggi.
| Skenario | Dampak token | Tindakan praktis |
|---|---|---|
| Migrasi prompt lama dari Opus 4.6 | Teks yang ekuivalen bisa dipetakan menjadi sekitar 1.0x sampai 1.35x token tergantung konten. | Benchmark pada trafik nyata sebelum rollout penuh dan sesuaikan ambang budget. |
| Sesi coding panjang pada effort high/xhigh/max | Putaran berikutnya bisa menghasilkan lebih banyak token output karena reasoning yang lebih dalam. | Mulai dari high atau xhigh, lalu pakai max hanya untuk langkah paling sulit. |
| Workflow vision dengan screenshot dan diagram padat | Pemahaman gambar beresolusi tinggi meningkatkan penggunaan token saat detail halus diproses. | Turunkan resolusi gambar jika detail sangat halus tidak diperlukan. |
Sumber (klaim faktual):
Setelah mencoba Opus 4.7 di Claude Code, menurut saya model ini sangat bagus untuk critical thinking dan planning mode. Model ini lebih rapi dalam memetakan masalah sulit, menguji asumsi, dan menyusun rencana implementasi.
Komprominya ada di kecepatan konsumsi token. Opus 4.7 bisa menghabiskan token cukup cepat di sesi panjang, terutama saat effort tinggi dan tugas melibatkan banyak tool call.
Banyak tim bergerak cepat ke Opus 4.7 karena kualitasnya naik sambil tetap memberi kontrol praktis untuk biaya dan reliabilitas. Ini waktu yang tepat untuk benchmark di stack Anda.