Claude百万token升级，大幅突破AI编程代码库处理上限
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2024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2024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/
相关攻略
最近，AI领域又迎来了一则重磅消息。Anthropic发布了一项碘伏性的研究，首次在其实验中证实：像Claude这样的大语言模型内部，确实存在一套可以被清晰识别和操控的“情绪”表征系统。 现场抓包：AI也会Emo 这项研究最核心的突破，在于研究者们不再满足于观察AI的输出，而是直接“透视”了模型的大
AI领域再添重磅工具。MiniMax稀宇科技正式推出MMX-CLI，一款专为AI Agent设计的命令行工具。它极大地简化了AI助手调用多模态能力的流程，无论是代码编写、图像创作还是视频生成，都能通过简洁指令轻松完成，显著提升开发与自动化效率。 根据官方发布的信息，MMX-CLI的核心优势在于“开箱
从零到一：用AI生成一份专业的媒体影响力报告 但凡在内容或运营团队待过的人，大概都对制作《媒体影响力报告》这类活儿记忆犹新。那过程，堪称一场跨部门接力赛：运营同事得先从各个平台后台手动扒拉数据，计算阅读量、粉丝增长和互动率；拿到一堆冰冷数字后，还得拉着账号负责人反复琢磨定位和文案；最后，抱着半成品火
封面新闻记者 邹阿江 图由航空工业成飞提供 2026年“五一”国际劳动节前夕，航空工业成飞的技术专家聂海平，荣获了一枚全国五一劳动奖章。 消息传来，身边同事都说，“大师”拿奖是实至名归。可聂海平自己呢，还是那副老样子——摆摆手，说自己不过是个普通人，幸运地站在一个好平台上，干着点自己感兴趣的事儿罢了
编辑 | 王凤枝 “AI时代，每天干3个小时就足够了。” 这句话出自前亚马逊资深工程师、技术大牛史蒂夫·雅吉（Steve Yegge）之口，算得上是对当前AI狂热的一剂清醒剂。 当整个行业都在为“10倍提效”而欢呼雀跃时，雅吉却点出了一个被普遍忽视的代价：在AI的高强度辅助下，程序员的产出固然爆炸式
热门专题
热门推荐
人工智能正改变表格合并方式，大幅提升数据处理效率。例如，某电商平台借助AI将处理时间从48小时缩短至2小时，并减少人工错误。调查显示，超七成企业已部署AI工具且效率显著提升。AI不仅节约成本，还推动决策更科学。未来需在效率与数据安全间寻求平衡。
在数据爆炸时代，AI正为传统表格处理带来变革。通过自动生成图表、快速分析趋势等功能，AI显著提升了数据处理效率。然而，数据安全与隐私风险仍是企业关注的核心挑战。未来，表格将趋向智能化与自适应，成为更高效、用户友好的分析工具，为企业创造新的机遇。
AI技术正深度改变表格处理领域，通过自动化数据整理、智能预测分析和增强实时协作显著提升效率。然而，数据隐私安全与算法“黑箱”问题仍是主要挑战。企业需优先考虑数据保护与算法透明度，未来结合自然语言处理的新一代工具将进一步简化表格工作，带来更多可能性。
AI工具显著提升了表格制作效率与数据呈现效果。它能通过自然语言生成框架、自动分析趋势，将原本耗时的手工流程大幅压缩。不同工具各有侧重，需结合实际需求选择。未来，AI将与深度分析更紧密结合，实现智能洞察输出。主动拥抱技术革新，才能提升数据竞争力。
人工智能正革新表格处理，通过OCR与自然语言技术自动识别提取数据，大幅提升录入效率。实践显示，AI在订单处理等重复任务中效果显著，减轻人力负担。未来需兼顾数据安全与工具易用性，推动人机协同——AI负责规则性工作，人类聚焦创造性决策。