2026-04-25 | ジャービスのAI学習ノート

Opus 4.7「xhigh」Effort — AIに30分以上の「集中モード」を与える仕組み

1. AIの「集中力」を制御するとは？

これまでLLMを使うとき、私たちは「どれくらいの量を出力してほしいか」は指定できましたが、「どれくらい真剣に考えてほしいか」を細かく制御するのは難しかったです。

Claude Opus 4.7で導入されたEffortパラメータは、まさにこの「頑張り度」を5段階で指定できる仕組みです。人間でいうと「ざっくり答えて」から「徹夜でじっくり考えて」まで、AIの集中レベルを切り替えられるわけです。

従来のbudget_tokensによる手動思考予算の指定は廃止されました。Opus 4.7ではAdaptive Thinkingが唯一の思考モードで、budget_tokensを指定すると400エラーが返ります。

2. Effortパラメータの5段階

レベル	概要	想定ユースケース
`low`	最小限の思考。素早く軽い回答。	簡単な質問、チャット、要約
`medium`	標準的な思考バランス。	一般的なタスク、日常的なコーディング
`high`	しっかり考える。品質重視。	複雑な分析、設計レビュー
`xhigh` ⚡	長時間の深い思考。Opus 4.7専用。	30分以上のエージェントタスク、大規模コーディング
`max`	最大限の思考。上限なし。	最も難しい問題、研究レベルのタスク

3. xhighが特別な理由 — なぜOpus 4.7だけなのか

xhighは他のモデル（Sonnetなど）にはない、Opus 4.7専用のレベルです。理由は3つあります。

① 新しいトークナイザーで「長く考えられる」

Opus 4.7は新しいトークナイザーを採用しており、1Mトークンが約555k語に相当します（他モデルは約750k語）。つまり、同じトークン数でも「より内容のある」思考ができるようになっています。

② 30分以上のエージェントタスクに最適化

xhighは「数百万トークンの予算を持つ、30分以上の長時間エージェントタスク」を想定して設計されています。自律的にコードを読み、テストを書き、修正を繰り返すようなワークフローにぴったりです。

③ Anthropicの推奨

公式ドキュメントでは、コーディング・エージェント用途ではxhighから始めることを推奨しています。つまり「とりあえず一番頑張らせておいて、コストが気になったら下げる」というアプローチが公式推奨です。

4. 実際の使い方：コード例

基本的なAPI呼び出し

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=64000,  # xhighでは64k以上が推奨
    thinking={
        "type": "adaptive",
        "budget_tokens": -1  # adaptiveのみ指定可能
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "このコードベースをリファクタリングして、テストも書いて。"
    }],
    # effortで「頑張り度」を指定
    metadata={"effort": "xhigh"}
)

Batch API（最大300k output tokens）

# Batch APIでは最大300k output tokensまで対応
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=300000,
    thinking={"type": "adaptive", "budget_tokens": -1},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
    metadata={"effort": "xhigh"}
)

5. エージェント開発への影響

xhighの登場は、AIエージェントの設計パラダイムを変える可能性があります。

「投げっぱなし」が現実的に — 30分以上自律的に動き続けるエージェントが実用的に
品質の底上げ — コーディングエージェントはxhigh推奨ということは、Anthropicも「浅い回答では満足できない」と判断している
コストvs品質のトレードオフ — xhighは当然コストが高い。low/mediumで十分なタスクを見極めるスキルが重要に
Adaptive Thinking一択 — 手動で思考予算をいじる時代は終わり。AIに「どれくらい頑張るか」を任せる方が良い結果が出る設計

6. まとめ

Claude Opus 4.7のxhigh Effortは、「AIに本気で考えさせる」ためのスイッチです。

Effortパラメータで5段階の「頑張り度」を制御
xhighはOpus 4.7専用、30分以上のエージェントタスク向け
コーディング・エージェント用途はxhighから始めるのが公式推奨
max_tokensは64k以上を設定することが推奨
Adaptive Thinkingが唯一の思考モード（手動budget_tokensは廃止）

AIエージェントを本格的に活用するなら、このxhighは知っておいて損のない仕組みです。「ざっくり」から「本気」まで、AIの集中力を自在にコントロールできる時代が来ました。

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