Opus 4.7 erreicht das Qualitätslevel von 4.6 noch nicht — unsere Empfehlungen

Anthropic hat die Qualitätsprobleme bei Claude Code im April offen aufgearbeitet und drei Ursachen genannt — Reasoning-Effort, einen Caching-Bug und eine zu strikte Längen-Anweisung. Wir haben den Post-Mortem in einer separaten News zusammengefasst. Dieser Beitrag geht einen Schritt weiter: Was sehen wir im täglichen Einsatz von Opus 4.7 selbst, jenseits der drei eingestandenen Bugs — und wie steuern wir gegen?

Beobachtung 1: Token-Hunger seit Opus 4.7

Als Opus 4.7 frisch ausgerollt war, ist die Token-Zahl pro Sitzung spürbar nach oben gegangen. Das Modell hat ungefragt deutlich längere Erklärungen geliefert als noch Opus 4.6 — und zwar oft genau dort, wo ein knapper Hinweis gereicht hätte. Aufs Usage-Budget drückt das doppelt: erst lange Outputs, dann der ohnehin schon teurere Modellpreis.

Die offene Frage: War die Geschwätzigkeit eine reine Trainings-Eigenheit von Opus 4.7 — oder ein bewusster oder unbewusster Hebel, mehr Output-Tokens zu produzieren? Die später eingeführte ≤100-Wörter-Regel im System-Prompt klingt wie eine Notbremse für genau das. Beweisbar ist das nicht, aber das Muster passt.

Gleicher Preis, mehr Tokens — der versteckte Kostenhebel

Auf dem Papier kosten Opus 4.6 und 4.7 exakt gleich viel: $5 / MTok Input, $25 / MTok Output. Aber: Opus 4.7 nutzt einen neuen Tokenizer, der aus dem gleichen Text bis zu 35 % mehr Tokens erzeugt als der alte. Heißt konkret: Ein Request, der unter 4.6 $0.10 kostete, kann unter 4.7 bis zu $0.135 kosten — ohne dass sich am Prompt irgendetwas geändert hat. Besonders Code und strukturierte Daten sind betroffen. Wer das weiß, kann gezielt gegensteuern; wer nicht, wundert sich über schwindende Usage-Limits.

Beobachtung 2: Opus 4.7 overachievt — und das bremst

Ein zweites Muster, das sich seit dem Wechsel auf Opus 4.7 wiederholt: Das Modell macht Dinge spürbar komplizierter, als sie sein müssten. Bei Opus 4.6 war der Sweet Spot eigentlich immer getroffen — genug Tiefe, ohne zu überziehen, und in den allermeisten Fällen hat die Lösung einfach gepasst. Opus 4.7 kippt deutlich in die andere Richtung: ständig Rückfragen, ständig „lass uns vorher noch X und Y bedenken”, ständig ein größerer Aufschlag, als der Task verlangt.

Das Frustrierende ist der Loop dahinter: Man will eine kleine Änderung, das Modell baut daraus eine ausgewachsene Operation, man steigt tiefer ein, challenged das Vorgehen — und in drei von vier Fällen kommt dann sinngemäß „stimmt, das geht auch viel einfacher”. Heißt im Klartext: Der erste Vorschlag war von Anfang an überdimensioniert. Man muss inzwischen ständig dagegenhalten, sonst verliert man den Flow.

Wichtig: Das passiert ohne jede Änderung an CLAUDE.md, ohne neue Memory-Einträge, ohne andere Konfiguration — es kommt rein vom Modell. Opus 4.7 wirkt darauf trainiert, noch perfekter sein zu wollen als die Aufgabe verlangt. Und genau dieses Overachieven kostet Zeit, Tokens und Nerven.

Unser Fazit

Nach mehreren Wochen Praxis: Das ist eine negative Entwicklung. Wer einfach loslegen und arbeiten will, muss bei 4.7 ständig bremsen, hinterfragen und vereinfachen lassen — bei 4.6 war das nicht nötig.

Und ehrlich gesagt: Wir heißen hier nicht ohne Grund BoostN — es geht um Performance, um Tempo, um schnelles, fokussiertes Liefern. Genau in diese Richtung geht Opus 4.7 momentan nicht. Eine zuverlässige Stellschraube, mit der man dem Modell das Overachieven konsequent abgewöhnt, haben wir bisher nicht gefunden — die Empfehlungen unten helfen, lösen das Grundmuster aber nicht.

Empfehlungen zum Gegensteuern

Die gute Nachricht: Auf Nutzerseite lässt sich einiges einfangen.

Sofort-Tipp: Opus 4.6 zurückholen

Wer von Opus 4.7 genervt ist, kann sich mit einer einzigen Zeile das bewährte Opus 4.6 in den Editor zurückholen. In der globalen Claude-Code-Settings-Datei ~/.claude/settings.json:

{
  "model": "claude-opus-4-6"
}

Damit arbeitet Claude Code sofort wieder mit Opus 4.6 — ohne Overachieving, ohne den neuen Tokenizer, ohne die Geschwätzigkeit. Optional kann man sich auch mehrere Modelle zur Auswahl bereitstellen:

{
  "model": "claude-opus-4-6",
  "availableModels": [
    "claude-opus-4-7",
    "claude-opus-4-6",
    "claude-sonnet-4-6"
  ]
}

So lässt sich jederzeit zwischen den Modellen wechseln, ohne die Settings-Datei erneut anzufassen. Wer außerdem Token sparen will, kann "effortLevel": "medium" setzen — allerdings mit dem Tradeoff, dass das Reasoning weniger tief ausfällt.

Unsere Lösung: KIDOKU + Workflows

Die manuelle Variante funktioniert — aber sie ist Arbeit. Deshalb haben wir das automatisiert: Über unseren MCP-Server steuern wir KI-Verhalten per definierter Schnittstelle, nicht per Prompt-Hoffnung. Das Ergebnis: drastisch weniger Tokens, schnellere Sessions und Sonnet auf Opus-Niveau — selbst mit Opus 4.7.

Wie es weitergeht

Wir beobachten das weiter. Sobald Anthropic das Verhalten von Opus 4.7 nachjustiert oder eine Folge-Version erscheint, die den Sweet Spot von 4.6 wieder trifft, aktualisieren wir diesen Beitrag. Bis dahin: bremsen, vereinfachen, knapp halten — oder unsere automatisierten Workflows nutzen lassen.

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