Claude Opus 4.7 xhighとは — 従来effortとの違いとコスト試算

要点

Claude Opus 4.7の登場に合わせて、effortパラメータにxhighという新しいレベルが加わりました。highとmaxのあいだに入る段階です。登場時はOpus 4.7専用でした。いまはAPIの対応表に10モデルが並びます。Fable 5.1、Mythos 5.1、Fable 5、Mythos 5、Opus 5.5、Opus 5、Opus 4.8、Opus 4.7、Sonnet 5.5、Sonnet 5が対象です。Claude Codeの/effortで選べるのはこのうちMythosを除くモデルです。

同時に、Opus 4.7以降はbudget_tokensによる手動指定が使えなくなり、effortとadaptive thinkingが唯一の経路になりました。この記事では、xhighの位置づけ、既定値の違い、コストの見積もり方、Claude CodeとAPIでの指定方法を扱います。モデル世代の入れ替わりと現行のラインナップは、Claudeとは — モデル・料金・使い方の世代交代の節にあります。

xhighとは何か

xhighはeffortの5段階のうち、上から2番目のレベルです。

• low: 最も効率的。トークンを大きく節約でき、能力はいくらか下がる
• medium: 節約と品質の中間
• high: 必要なだけトークンを使って良い結果を出す水準
• xhigh: 長時間のエージェント作業やコーディング向けに、能力を一段広げる水準
• max: トークン消費に制約をかけない最大水準

maxに対応していてもxhighには対応しないモデルがあります。Claude Codeの対応表では、Opus 4.6とSonnet 4.6はlow〜highとmaxだけで、xhighがありません。

Opus 4.7向けのガイダンスでは、xhighはコーディングやエージェント作業の出発点とされ、繰り返しのツール呼び出し・詳細なWeb検索・ナレッジベース検索のような探索的な作業にも向くと書かれています。同じ表に「highよりトークン使用量がかなり増える」とあるものの、倍率の数値はありません。maxは、ほとんどの作業では小さな品質向上に対してコストが大きく、構造化出力のような作業では考えすぎに傾くことがある、という扱いです。

Opus 4.7はOpus 4.6よりeffortの指定に厳密に従います。lowやmediumでは、頼まれた範囲に作業を絞ります。複雑な問題で推論が浅いと感じたら、プロンプトで補うよりeffortを上げるほうが筋が良い、というのが公式の説明です。

Opus 4.7のthinkingは、指定しないとオフ

APIで見落としやすいのが、Opus 4.7ではthinkingを指定しないと思考がオフになる点です。thinking: {type: "adaptive"}を付けて初めてadaptive thinkingが働きます。ただしeffortは思考の有無にかかわらず、出力トークン全体に効きます。

budget_tokensを使う旧形式(thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N})は、Opus 4.7で400エラーになります。メッセージは"thinking.type.enabled" is not supportedで始まります。Opus 4.6では非推奨ながら動き、Opus 4.7以降が拒否する側です。

既定値はAPIとClaude Codeで違う

effortを指定しないときの水準は、面とモデルで分かれます。

APIで書いたコードの結果をClaude Codeの体感と比べるときは、まず両者のeffortを揃えます。

どんなタスクで効くのか

思考ステップの多さや厳密性が品質に直結するタスクで、xhighは効きやすくなります。5つの場面に分けて見ます。

1. 大規模コードベースのリファクタリング設計

複数ファイルにまたがる変更の影響を先読みして計画を立てる場面です。考慮すべき制約が多く、highでは議論が浅くなりがちな領域に当たります。

2. 難易度の高いアルゴリズムや数学的証明

数式展開を伴う課題では、探索を広く取る推論が役に立ちます。

3. 金融や法務のような多段推論

規制・条文・計算式が絡む分析では、前提の食い違いが致命的です。一度にじっくり検証させる価値があります。

4. エージェントの長期タスク計画

複数ツールを横断して動くエージェントの計画段階だけxhighにして、実行ステップはmediumに落とす運用が考えられます。Opus 4.7ではadaptive thinkingのとき、ツール結果を受けた後の再思考(interleaved thinking)がベータヘッダなしで自動的に働きます。計画から実行、再計画のループと相性が良い構成です。

5. コードレビューや監査

指摘の網羅性(recall)が価値を決めるタスクです。Opus 5/Sonnet 5のコードレビューでrecallが下がる原因のような設定差にも注意が必要です。

逆に、短文翻訳、定型的な文書整形、テンプレートの穴埋め、単純なクラス名変更は、mediumやlowで十分です。

コスト試算

Opus 4.7の料金は、入力が100万トークンあたり5ドル、出力が25ドルです(料金ページの標準料金)。思考トークンは出力トークンとして課金され、displayをomittedにして思考の中身を受け取らない設定でも変わりません。

xhighとhighのトークン消費比は公開されていません。そこで次の表は仮の係数で試算した思考実験です。実測値ではありません。

アルゴリズム実装の設計(本文出力3,000トークン想定)

PRレビュー(本文出力2,000トークン想定)

思考が2倍になれば、出力コストはおおむね2倍弱になります。日次で数百リクエストを流すパイプラインをhighからxhighへ一律に切り替える場合を考えます。1リクエストあたりの差は約0.5ドルなので、300リクエストなら1日150ドル前後の差が出得ます。

ただしadaptive thinkingでは、モデルが必要な思考量を動的に決めます。xhighを指定しても簡単なタスクは少ない思考で終わるはずなので、「常に2倍払う設定」ではなく「必要なときに2倍まで払える上限枠」に近い設定です。

コストの面で見落としやすい点が2つあります。

• max_tokens: 思考トークンはmax_tokensに含まれます。xhighやmaxでは大きめに取り、公式は64kトークンから始めて調整することを勧めています
• キャッシュ: リクエストのトップレベルのeffortを変えると、それ以前のキャッシュ済みプレフィックスは再利用されません。キャッシュを効かせたい会話の途中ではeffortを固定し、切り替えるならプロンプトキャッシュの仕組みを踏まえてワークロード単位にします

Claude Codeでの指定方法

Claude Codeでは、v2.1.111でxhighが加わりました。当時の更新履歴には、/effort・--effort・モデルピッカーから選べること、対応外のモデルではhighにフォールバックすることが書かれています。詳細はv2.1.111のリリースノートにあります。

# 対話モードで切り替え(引数なしでスライダーが開く)
/effort
 
# 起動時に指定
claude --effort xhigh
 
# 環境変数で固定(--effort や /effort より優先される)
CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=xhigh claude

--effortに未知の値を渡すと、v2.1.289では次の警告が出て、既定のeffortで起動します。

claude --effort bogus --version
# Warning: Unknown --effort value 'bogus' — ignoring it and using the default effort. Valid values: low, medium, high, xhigh, max.
# 2.1.289 (Claude Code)

どの設定が勝つかは、次の順番で決まります。

/effortのスライダーでは、Enterで選ぶとそのレベルが次回以降の既定として保存され、sで選ぶと今のセッションだけに効きます(sはv2.1.257以降)。maxは環境変数で指定しない限り、現在のセッションだけに適用されます。

対応外のモデルでは、指定したレベル以下で最も高い対応レベルに落ちます。Opus 4.6にxhighを指定すればhighで動きます。モデルを切り替えながら使う場面でも、エラーにならず下のレベルで動きます。

APIでの指定方法

thinking.type: "adaptive"とoutput_config.effort: "xhigh"を指定します。effortはthinkingの中ではなくoutput_configに置きます。

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "xhigh"},
    messages=[
        {"role": "user", "content": "複雑な数理証明を解いてください..."},
    ],
)

ツールを併用するときは、thinkingブロックをそのまま次のターンに引き継ぎます。Opus 4.7のadaptive thinkingでは、ツール結果の後の再思考にベータヘッダが要らないので、エージェント側の実装が単純になります。

xhighが登場した背景

xhighは、adaptive thinkingへの一本化と並行して登場しました。Opus 4.6世代までは、budget_tokensで上限を明示するmanual thinkingと、effortでレベルを指定するadaptive thinkingが併存していました。Opus 4.7でmanualが使えなくなり、思考の深さを伝える手段はeffortの段階数だけになります。

そうなると、highとmaxのあいだが空いていたことが問題になります。コーディングやエージェント用途ではhighで足りず、maxではトークンを使いすぎる。その帯域を埋めるのがxhighで、budget_tokensで表していた中間の深さを、段階として取り戻す役割と見るのが自然です。ユーザー側が思考トークンを数値で刻む時代から、意図をeffortで伝えてモデルに任せる設計へ移ったことになります。

使いどころの判断早見表

判断の軸は「間違えた場合のコストが、表の試算で2倍弱になるトークン料金より大きいか」です。公式はOpus 4.7でコーディングとエージェント作業をxhighから始めるよう案内しています。一方、トークンを節約したい作業ではmediumやhighを既定にして、本番投入前のレビューや設計の局面だけxhighに上げる使い方もあります。モデル全体の選び方はClaudeモデルの選び方ガイドにまとめています。

まとめ

xhighから使い始める作業は、早見表で「高い」に並ぶ設計・証明・長期計画までです。それ以外はhighかmediumを既定にして、間違いの代償が上限枠の追加コストを上回る局面だけxhighに上げる、という使い分けになります。