# Claude Code で top_p deprecated? まず Opus 4.7 の新しい request rule を確認

> Claude Code の top_p deprecated は、実際に呼び出すモデルへ古いサンプリング指定が送られていないかを調べるのが出発点です。設定ファイルだけでなく、アダプタが組み立てた最後のリクエストから指定を省き、同じ作業が完了するか確認します。

- URL: https://blog.laozhang.ai/ja/posts/claude-code-top-p-deprecated
- Published: 2026-04-17
- Updated: 2026-10-07
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ja/about)
- Topic: Claude Code
- Tags: Claude Code, Opus 4.7, top_p deprecated, Anthropic, トラブルシューティング

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Claude Code で `top_p deprecated` が出たら、まず**エラーを出したモデルと送信先を確認し、その組み合わせに不要なサンプリング指定を、実際に送信するリクエストから取り除きます**。設定画面で `top_p` を消しても、ラッパーやアダプタが後から付け足していればエラーは残ります。

Opus 4.7 について、Anthropic の Messages API は非デフォルトの `top_p`、`temperature`、`top_k` を含むリクエストを 400 で拒否し、省略を案内しています。Amazon Bedrock の Opus 4.7 は、この3種類の指定自体をサポートしません。数値を `0` や `1` に変えるより、対象モデルへ送る指定を省くのが明確な対応です。[Anthropic のパラメータ廃止案内](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/about-claude/model-deprecations)、[Bedrock の Opus 4.7 仕様](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-anthropic-claude-opus-4-7.html)

以下は、Claude Code から見えるエラーの切り分けと、自分で管理するアダプタの修正手順です。コード例はネットワーク通信をしないリクエスト整形の例であり、実環境での API 呼び出しや復旧を実測したものではありません。

## 設定を変える前に、どこで失敗したかを確認する

同じ `top_p` という文字でも、HTTP 400 と SDK の例外では直す場所が違います。エラー全文を手元で確認し、次のように切り分けてください。ログを共有するときは、認証情報、個人情報、入力内容を除きます。

| 症状 | 次に調べる場所 | 対応の起点 |
| --- | --- | --- |
| HTTP 400 があり、エラーが `top_p` などの指定を指す | モデルに届いたリクエストと、最後にそれを組み立てる処理 | 対象モデルの仕様に合わせて、サンプリング指定を省く |
| Python の `unexpected keyword argument 'top_p'` などの `TypeError` | SDK 呼び出しに渡している引数 | 呼び出し側から該当する引数を除く。HTTP の再試行では直らない |
| `model not found`、アクセス権、認証などのエラー | 実際のモデル ID、提供元、利用権限 | パラメータ廃止とは別に調べる |
| 設定から消したのに、同じパラメータが再び現れる | 共通の既定値、モデル別設定、プラグイン、プロキシ | どの段階で指定が追加されたかを比較する |

Anthropic は Python SDK v1 以降でサンプリング引数を取り除き、残った呼び出しに `TypeError` が生じることを文書化しています。これは HTTP 送信前の失敗です。一方、別の SDK では旧モデル用の型に引数が残っていても、Opus 4.7 が受け付けるとは限りません。実際に使用している SDK のバージョンと例外を確認してください。[公式の SDK 移行説明](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/about-claude/model-deprecations)

`deprecated` は、ここではパラメータの廃止を指します。2026年10月6日に確認した公式一覧で Opus 4.7 と Opus 4.6 はいずれも稼働中です。モデルの退役、個別アカウントの利用権限、特定の経路での提供状況を、このエラーだけから判断することはできません。[モデルの状態一覧](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/about-claude/model-deprecations)

## `opus` という表示ではなく、実際のモデルと送信経路を見る

調査の基準として、起動している Claude Code のバージョン、利用しているクライアント、送信先の提供元、解決後のモデル ID を控えます。ターミナル版であれば `claude --version` でバージョンを確認できます。これはインストールや更新を行うコマンドではありません。

`opus` は固定のモデル ID ではありません。提供元によって対応先が異なり、時間とともに変わります。2026年4月の「API の `opus` は 4.7、クラウド側は 4.6」という対応表や、当時の `v2.1.111` を、現在の全モデルに共通する判断基準として使わないでください。必要な CLI バージョンも、選んだモデルに応じて確認します。[Claude Code のモデル設定](https://code.claude.com/docs/en/model-config)

モデルの確認には、現在のセッションの選択だけでなく、起動時の `--model`、`ANTHROPIC_MODEL`、設定の `model`、既定モデル指定が関係します。ベース URL を変えるだけでは、モデル ID は自動的にその送信先に合う名前へ変わりません。Bedrock の推論プロファイルや Foundry のデプロイ名など、提供元が求める識別子を確認する必要があります。[モデル選択の優先関係と識別子](https://code.claude.com/docs/en/model-config)

`/model` を使って確認・変更する場合にも注意があります。現在の公式文書では、モデル名を直接指定する操作や選択画面の Enter はユーザーの既定値を保存します。選択画面の `s` はそのセッションだけの変更です。調査のために別モデルへ切り替えるなら、保存範囲も把握してください。[セッション中のモデル変更](https://code.claude.com/docs/en/model-config)

ここで確認したいのは、「どれかの Opus が動くか」ではなく、**失敗した作業で、どの提供元のどのモデルが呼ばれていたか**です。Opus 4.7 以外へ送っているなら、以下の 4.7 用の処理を一律に適用せず、そのモデルの仕様を使います。

## 古い指定を取り除く場所：Messages と Converse は別

![Messagesの最上位とConverseのinferenceConfigで省く旧サンプリング指定が違い、メッセージやツール・出力上限は残すことを示す図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/claude-code-top-p-deprecated/img/removed-params-board.webp)

自分で管理するリクエスト生成処理では、共通の既定値とモデル別設定を合成した後、送信直前のデータを確認します。早い段階で消しても、後の合成処理が元に戻すことがあるためです。

| 送信形式 | サンプリング指定の位置 | そのまま残すもの |
| --- | --- | --- |
| Anthropic Messages API、Bedrock のネイティブ形式 | リクエスト本文の最上位にある `top_p`、`temperature`、`top_k` | `messages`、`tools`、`max_tokens`、`stop_sequences` など、用途に必要でその経路が対応する指定 |
| Bedrock Converse / ConverseStream | `inferenceConfig.topP`、`inferenceConfig.temperature` | `inferenceConfig.maxTokens`、`inferenceConfig.stopSequences`、`messages`、`toolConfig` など |

Converse の `topP` は大文字の `P` を使います。ネイティブ形式の `top_p` を消す処理だけでは、Converse の指定には届きません。また、Converse の共通スキーマに `topP` が載っていても、すべてのモデルがそれを受け付けるという意味ではありません。Opus 4.7 にはモデル固有の制限を適用します。モデル固有の追加パラメータを別の領域から渡すアダプタも、その送信形式に沿って確認してください。[Converse の InferenceConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_InferenceConfiguration.html)、[Opus 4.7 の制限](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-anthropic-claude-opus-4-7.html)

例えば、Anthropic Messages API 用の本文は、次のようにサンプリング指定なしで組み立てられます。これは本文の例であり、HTTP ヘッダーや認証を含む実行コードではありません。

```json
{
  "model": "claude-opus-4-7",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "この修正案の問題点を挙げ、必要なテストを説明してください。"
    }
  ]
}
```

`max_tokens` は出力上限であり、サンプリング指定の廃止を理由に削除する項目ではありません。上の `1024` は例の上限です。元の作業に必要な上限を維持し、エラー対策として無条件に 64,000 へ増やす必要はありません。Bedrock のネイティブ形式では、本文の `anthropic_version` など、その経路で必要な項目も残します。上の Messages API の本文を、そのまま全経路へ転用しないでください。[Bedrock のネイティブ呼び出し例](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-anthropic-claude-opus-4-7.html)

### 自分のアダプタを直す場合の、対象を限定した処理

次の Python は送信処理を含まず、既に組み立てた辞書の指定だけを省きます。**実際の送信先とモデルが Opus 4.7 用であると確認できた処理から呼び出す**前提です。`opus` という別名だけで、この分岐を選ばないでください。

```python
from copy import deepcopy

def omit_opus47_sampling(body, request_format):
    result = deepcopy(body)

    if request_format == "native":
        # Messages / Bedrock native: only request-level controls.
        for key in ("top_p", "temperature", "top_k"):
            result.pop(key, None)
    elif request_format == "converse":
        # Converse: retain maxTokens and stopSequences.
        config = result.get("inferenceConfig")
        if config is not None:
            for key in ("topP", "temperature"):
                config.pop(key, None)
    else:
        raise ValueError("Choose the verified request format")

    return result

# Synthetic Converse input: no SDK client or HTTP request.
original = {
    "messages": [{"role": "user", "content": [{"text": "確認してください"}]}],
    "inferenceConfig": {
        "maxTokens": 1024,
        "stopSequences": ["END"],
        "topP": 0.9,
        "temperature": 0.2,
    },
}
cleaned = omit_opus47_sampling(original, "converse")
assert cleaned["inferenceConfig"] == {
    "maxTokens": 1024,
    "stopSequences": ["END"],
}
assert cleaned["messages"] == original["messages"]
assert "topP" in original["inferenceConfig"]
```

この例は、共通の既定値の合成がすべて終わった位置に置きます。Converse のモデル固有の追加パラメータ領域まで処理する汎用コードではありません。追加領域に旧指定が残る場合は、アダプタが実際に生成する形式を調べて、その指定を作る箇所も修正します。

JSON を再帰的にたどって、`top_p` や `temperature` という名前を片端から消す処理は避けます。例えばツールの `input_schema.properties.top_p` は、ツールが受け取る業務データの項目であり、モデルのサンプリング指定ではありません。メッセージ中の JSON や、利用者が渡した同名の属性もそのまま残します。優先度、停止条件、ツール定義までまとめて消すと、400 がなくなっても元の作業が成立しなくなります。

## 設定にない `top_p` が送られるときは、追加された段階を探す

設定ファイルに該当する値が見つからなくても、送信されていないとは限りません。アプリ側の既定値、エージェント別の設定、モデル別オプション、プロバイダ変換、プロキシのどこかで追加されることがあります。自分が管理する処理について、次の順にデータの変化を追います。

1. ユーザー設定を読み終えた時点では、どの指定があるか。
2. 共通設定とモデル別設定を合成した後に、指定が増えていないか。
3. 送信形式への変換後、`top_p` が `topP` などへ写されていないか。
4. 実際の送信直前に、対象のサンプリング指定が残っていないか。

比較するのは指定の位置と有無で十分です。認証ヘッダーやプロンプト全文を、調査のために外部へ送る必要はありません。管理できないプロキシの先は、手元の設定だけで「削除済み」と断定せず、その処理を管理する側に確認する範囲です。

実例として、AWS の文書処理サンプルでは、アップロードした設定に指定がなくても、Strands を使うエージェント処理の `ConverseStream` で `top_p` 関連のエラーが出たとの報告があります。メンテナーは 2026年5月9日、サンプルの v0.5.10 でモデル判定とパラメータ省略を修正したと説明しています。これは**そのサンプルの報告と修正**であり、Claude Code 全体に共通する修正版番号ではありません。[AWS サンプルの issue #304](https://github.com/aws-solutions-library-samples/accelerated-intelligent-document-processing-on-aws/issues/304)

OpenCode や独自のエージェントを使っている場合も、Claude Code の設定だけを直して完了とは言えません。OpenCode の公式文書では、モデル側のオプションとエージェント側の上書きを区別しています。実際のクライアントの設定と送信処理を調べてください。これは特定の OpenCode バージョンが `top_p` を自動挿入するという主張ではありません。[OpenCode のモデル設定](https://opencode.ai/docs/models/)

## 復旧の確認は、元の作業が完了するところまで

![パラメータの除去後に同じ経路と作業で確認する流れ](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/claude-code-top-p-deprecated/img/cleanup-flow.webp)

確認は「リクエストの形」と「作業の結果」に分けます。まず通信を行わない段階で、送信直前のデータから対象指定が省かれ、メッセージ、ツール定義、出力上限、停止条件、対応している優先度の指定などが残っていることを確認します。この確認で分かるのは整形処理の動作までです。

その後、実際の呼び出しを行える環境では、失敗したときと同じモデル、送信先、クライアントの処理で、元の作業をやり直します。API の利用料や権限が関係する場合は、その環境の承認範囲で行ってください。次の点を確認できて初めて、その作業の復旧と判断できます。

- `top_p` などを理由とするエラーがなくなった。
- 必要なツールが使え、期待していた出力形式や停止条件が保たれた。
- 元の入力に対して、作業の完了条件を満たす結果が得られた。

コード修正なら、単に返答が来たかではなく、必要なファイルの修正やテスト結果まで確認します。ツールを使う処理なら、単純な文章生成に置き換えて成功しても、元のエージェント処理の復旧を証明しません。代表ケースの入力と期待する結果を残すと、後から設定の合成処理が変わった際にも、再発を見つけやすくなります。

別のモデルや別の提供元で動くことを確かめた場合は、代替経路の成功として記録します。元の経路が直ったこととは分けてください。代替モデルを使うなら、ツール、出力形式、品質、応答時間、費用、利用できる機能が元の用途を満たすかも確認が必要です。切り替え先でも、そのモデルと経路固有の仕様を使います。

なお、400 エラーの原因がサンプリングパラメータではなく、assistant メッセージの事前入力（prefill）が使えなくなったことだった場合は、原因も代わりの手順も異なります。そのときは「[Claude assistant prefill 400 エラー：非対応モデルと代替手段](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/claude-opus-prefill-error-fix)」を参照してください。

## よくある疑問

### `top_p: 1` や `temperature: 0` に変えれば通りますか？

特定の数値を万能な修正値として使うことはできません。Anthropic は Opus 4.7 の非デフォルト値を拒否し、省略を案内しています。Bedrock の Opus 4.7 ではサンプリング指定がサポートされません。`null` を送ることも、省略とは異なります。SDK に `None` を渡したときに項目が省かれるのか、JSON の `null` になるのかは、その SDK のシリアライズを確認する必要があります。[Anthropic の案内](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/about-claude/model-deprecations)、[Bedrock の仕様](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-anthropic-claude-opus-4-7.html)

### `effort` は `top_p` の代わりになりますか？

数値を対応させる代替設定ではありません。`output_config.effort` は、モデルが回答にかける作業量、丁寧さ、トークンの使い方に影響します。候補トークンの確率を絞る `top_p` と同じ制御ではなく、出力の完全な一致を保証するものでもありません。400 の修正は旧指定の省略として行い、回答の長さ、必要な根拠、ツールの使用条件などは指示で明確にします。必要なら、そのモデルが対応する `effort` を元の用途で評価してください。[公式の effort 説明](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort)

### 省略したのに、別の 400 エラーになりました。まだ失敗ですか？

新しいエラーの対象を読み直してください。最終リクエストから旧サンプリング指定が消えていれば、その整形は確認できています。ただし、thinking やメッセージ形式など別の不一致が残ることがあり、作業全体の復旧はまだ完了していません。必要な項目まで消して 400 を避けるのではなく、新しいエラーが指す仕様を個別に確認します。

### プロバイダを替えると直りました。このままでよいですか？

元の用途を満たすなら、一時的な代替として使う判断はできます。ただし、送信先やモデルを変えた成功は、元の `top_p` エラーを修正した証拠ではありません。元の経路に戻す予定があるなら、指定を追加していた処理と、同じ作業での確認を残しておきます。

## 参考資料

本文で参照している外部ページを、登場順に並べています。最終更新日：2026-10-07。

- [Anthropic のパラメータ廃止案内](https://platform.claude.com/docs/zh-CN/about-claude/model-deprecations) (platform.claude.com)
- [Bedrock の Opus 4.7 仕様](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-anthropic-claude-opus-4-7.html) (docs.aws.amazon.com)
- [Claude Code のモデル設定](https://code.claude.com/docs/en/model-config) (code.claude.com)
- [Converse の InferenceConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_InferenceConfiguration.html) (docs.aws.amazon.com)
- [AWS サンプルの issue #304](https://github.com/aws-solutions-library-samples/accelerated-intelligent-document-processing-on-aws/issues/304) (github.com)
- [OpenCode のモデル設定](https://opencode.ai/docs/models/) (opencode.ai)
- [公式の effort 説明](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort) (platform.claude.com)