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      Claude一夜拆掉AI编程天花板!百万token上下文登场,吞下整个代码库

      发布时间:2026-04-19 来源:铿金霏玉网作者:AaronYu

      新智元报道

      编辑:好困 Aeneas

      【新智元导读】粗大事了,刚刚,Claude把上下文窗口一口气撑到100万token!整套代码库、海量论文、长对话一次读完,AI真正拥有「超长工作记忆」。AI编程军备竞赛,正在被彻底改写。

      最近几天,开发者圈接连出现炸弹。

      今天凌晨,有开发者在X上发帖说Codex桌面版太猛了,自己彻底弃用了十多年的老编辑器。

      Brockman秒回:「是的,我也是。」

      谁能想到,就在同一天,Anthropic来了一发更大的:

      Claude Opus 4.6和Sonnet 4.6的百万token上下文窗口,正式全面上线。

      没有beta标签,没有长文本溢价,没有速率限制歧视。

      90万token的请求和9000 token的请求,每个token价格一模一样。

      一边是OpenAI总裁亲手埋葬旧时代的编辑器,一边是Anthropic把AI的「工作记忆」一口气撑到100万token。

      AI编程的军备竞赛,刚刚换上了全新的弹药。

      是的,Anthropic又双叒上新了,速度简直快到让人反应不过来。

      你能相信,自从2026以来,Anthropic的发布是这个节奏吗?

      下面这张梗图,简直太形象了。

      Claude获得100万token的上下文窗口,意味着什么?

      从此,它可以一次性理解庞大的代码库,处理海量研究论文和数据集,推理冗长的对话和文件,保留更多上下文信息,同时避免遗漏。

      同时,它还可以管理Vibecoding的整个项目,还能更快地解决漏洞和错误。

      一句话总结就是,Claude凭借一己之力,撑起了整个经济体!

      这次更新,到底炸在哪?

      先说一个直觉。

      100万token,大约相当于750万个英文单词,或者一整套《哈利·波特》系列的7倍。

      但对于开发者来说,这个数字的含义要具体得多。

      它意味着你可以把一整个代码库、数千页的合同文件、或者一个长时间运行的AI智能体的完整执行轨迹(包括所有的工具调用、观察结果和中间推理过程),一股脑塞给Claude,然后直接开始工作。

      不需要分块,不需要摘要,不需要费尽心机地管理上下文窗口。

      过去,Claude只有20万token的上下文窗口。开发者不得不手动挑文件、做有损摘要、不断清理对话历史。

      如今,Anthropic用百万级的上下文窗口把这扇门彻底拆掉了。

      但窗口撑大只是第一步。

      真正的问题是:塞进去100万token,模型还能记住里面的细节吗?

      因为,很多模型虽然宣称支持超长上下文,但在实际推理中会出现一个问题——信息遗忘。

      也就是说,虽然模型「看到了」内容,但无法在推理时正确检索。

      Anthropic在进行了一番测试后发现,答案是,能!

      在专门考验超长文本「大海捞针」能力的MRCR v2测试中,Opus 4.6拿到了78.3%的高分,同等上下文长度的前沿大模型中排名第一。

      这意味着模型可以在海量上下文中找到关键细节,正确关联信息,从而进行复杂推理。

      作为对比,上一代的Sonnet 4.5在同一个测试中只拿到了18.5%。

      定价也是杀手锏

      这一次Anthropic在定价上打出了一张极其凶狠的牌:统一价格,零溢价。

      在最新公告中,Anthropic宣布:Claude Opus 4.6与Sonnet 4.6现在都支持完整的1M token 上下文窗口,并且不再收取长上下文溢价,完整速率限制可用,而且无需Beta Header。

      Opus 4.6每百万token输入5美元、输出25美元,Sonnet 4.6输入3美元、输出15美元,全窗口一口价。

      此前beta阶段,超过20万token的请求输入价格翻倍、输出乘以1.5倍,很多团队因此只能偶尔尝鲜。

      现在这个门槛彻底没了,长上下文从奢侈品变成了标配。

      横向对比来看:

      Google的Gemini 2.5 Pro同样支持百万token窗口,但超过20万token仍需支付溢价。

      OpenAI的GPT-4.1提供百万token统一定价,但最强的GPT-5.4上下文窗口上限只有25.6万token。

      而Claude是现在唯一一个旗舰级模型全线都提供百万token统一定价的模型家族。

      除了价格,这次GA还带来了一系列实打实的体验升级。

      输入能力大幅提升:600张图片或PDF

      除了文本长度,Claude这次还扩展了多模态输入能力。

      单次请求最多支持600张图片或600页PDF。相比之前的100个媒体文件,直接提升了6倍。

      这意味着一整套设计系统的截图、一份长达数百页的合同扫描件,都可以一次性塞进去。

      而且,这项功能已在Claude原生平台、微软Azure Foundry和谷歌云Vertex AI同步上线。

      这就意味着企业用户可以直接在云平台上调用。

      与此同时,计费与速率全量打通。

      过去beta阶段,长上下文请求有时会遭遇更低的速率限制,现在这个歧视没了。不管请求多长,标准账户的吞吐量额度在整个百万窗口内完全适用。

      开发者体验,也被简化了

      还有一个很受开发者欢迎的大更新,就是超过20万token的请求自动生效,不再需要添加beta请求头。

      过去使用百万上下文,需要额外配置:

      anthropic-beta: 1m-context

      现在,这一过程已经被取消,超过200K tokens的请求,会自动启用长上下文能力。

      如果代码里仍然保留旧的 Beta Header,系统会自动忽略,不需要修改代码。

      这一点看似小改动,但对于开发者来说非常重要。

      因为它意味着,百万上下文已经从「实验功能」变成默认能力!

      长对话终于不再被压缩

      对Claude Code用户来说,变化更直接:

      百万上下文现在已内置于Max、Team和Enterprise版本的Opus 4.6中,会话会自动调用完整窗口,不再消耗额外额度。

      更关键的是,这大幅减少了上下文的强制压缩次数。

      过去用户一加载大型PDF、数据集或图片,系统就不得不压缩上下文,丢掉的恰恰是最重要的工作内容。

      如今,Anthropic已将上下文压缩事件减少了15%。

      AI编程大战,正在进入白刃战

      Claude百万上下文的正式上线,不是孤立事件。它发生在AI编程赛道竞争最白热化的时刻。

      就在几天前,WIRED杂志发了一篇重磅长文,标题直接捅破窗户纸:《揭秘OpenAI追赶Claude Code之路》。

      没看错,在AI编程这条万亿美元赛道上,OpenAI是追赶者。

      故事充满戏剧性。

      OpenAI早在2021年就有了Codex项目,Brockman当时就说「你拥有了一个可以执行命令的系统」。

      但ChatGPT在2022年底横空出世,两个月狂揽1亿用户,所有资源被抽调,Codex团队直接拆散。

      此后整整几年,OpenAI没有专门的团队做AI编程产品。

      相比之下,Anthropic则一头扎进了编程赛道。

      结果呢?

      Claude Code年化收入超过25亿美元,Codex到2026年1月底刚过10亿美元。

      2025年9月Codex的使用量只有Claude Code的5%,到2026年1月飙到40%。

      追赶速度惊人,但差距依然巨大。

      OpenAI中间还试图以30亿美元收购AI编程初创公司Windsurf来弯道超车,结果微软横插一杠想要知识产权,交易冻结数月后告吹。

      Google趁机挖走Windsurf创始人,剩余团队被Cognition收编。

      Altman的回应倒是坦然:「你不可能掌控每一笔交易。」

      当程序员不再写代码

      更狠的变化,正在每一个开发者的工位上发生。

      WIRED记者在OpenAI总部旁观了一场Codex黑客松。

      100号工程师,四个小时,全部用Codex搓Demo。搁以前得花几天甚至几周的项目,一下午齐活。

      而百万上下文窗口,会把这一切推向更极端的地步。

      首批用户的反馈已经很说明问题。

      Cognition的创始工程师Adhyyan Sekhsaria说得很直白:

      大型代码差异以前根本塞不进20万token的窗口,智能体不得不分块处理,导致跨文件的依赖关系丢失。

      而百万级的上下文让他们可以一次性喂入完整的diff,用更简单的架构获得了更高质量的代码审查。

      企业支出管理平台Ramp的工程师Anton Biryukov描述了一个更有画面感的痛点:

      Claude Code在搜索Datadog、数据库和源代码时,一口气能烧掉10万多个token,然后上下文压缩一启动,细节就没了。

      相当于,你是在原地打转地debug。

      而有了百万上下文之后,搜索、聚合边界条件、提出修复方案,在一个窗口里就能全部完成。

      法务协作平台GC AI的CTO Bardia Pourvakil的说法更直观:

      企业内部律师终于可以把五轮谈判的100页合伙协议全部塞进一个会话,看到完整的谈判弧线,不用再在不同版本之间来回切换。

      最反直觉的发现来自数据分析平台Hex,他们把Opus的上下文窗口从20万提升到50万之后,智能体不仅没有消耗更多token,反而整体用量更少了。

      更大的视野带来了更高的效率,AI不再需要反复搜索和重建上下文,一次看全,一次搞定。

      开发者的角色,正在被重新定义

      Brockman的感悟,让我们深刻理解这场变革的含义。

      他说,不再需要亲手写代码「让人无比自由,大脑终于卸下了一堆不必要细节的重担」。

      但话锋一转,当你变成「这支由几十万个智能体组成的庞大舰队的CEO」时,「你就不再像以前那样,扎在泥里去弄清楚每个具体问题到底是怎么被解决的了。」

      这种感觉,就像是「正在失去对解决问题最敏锐的那种脉搏感知」。

      市场已经用真金白银投了票。

      《华尔街日报》把上个月1万亿美元的科技股大跌归因于Claude Code。

      Anthropic宣布能翻新IBM大型机上的COBOL遗留系统后,IBM股价迎来25年来最黑暗的一天。

      如今,当AI的记忆不再有天花板,开发者的工作方式就被彻底改写。

      你猜,下一个要被Anthropic颠覆的领域,是哪一个?

      参考资料:

      https://x.com/gdb/status/2032514978599600295

      https://claude.com/blog/1m-context-ga

      https://www.wired.com/story/openai-codex-race-claude-code/

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