Claude Sonnet 4 此次升级堪称重大更新——百万 token 上下文容量，直接提升至原来的 5 倍。简单来说，现在可以一次性加载完整的代码库或数十篇论文，让 AI 代码分析能力迈上一个新台阶。
核心看点其实只有几个：
第一，支持 100 万 token 上下文，这是与 Gemini 对标的节奏；第二，应用场景瞬间拓宽，大规模代码分析、文档综合、智能体构建都成为现实；第三，在可靠性和实用性方面，Claude 的积累确实有优势，不过价格也相应提升。
价格方面也做了相应调整。超过 200K token 的部分按新标准计价：输入 15 美元/百万 token（上涨 5 倍），输出 22.5 美元/百万 token（上涨 1.5 倍）。需要留意的是，目前最强的 Opus 模型尚未享受这项待遇。
不过，该功能仍处于 Beta 阶段，想使用的话有几个门槛和限制：
- 使用门槛：必须是 Tier 4 的 API 用户，即至少购买过 400 美元的 API 额度。Pro/Max 订阅用户暂时无法使用。
- 可用平台：目前只能在 Anthropic API 和亚马逊 Bedrock 上使用，谷歌 Vertex AI 会在稍后跟进。
- API 请求：必须添加 `context-1m-2025-08-07` 这个 beta 头。
- 多模态注意：如果图片或 PDF 文件过多，可能会超出请求大小限制。
- 速率限制：有用户反馈，基础用户每分钟 token 总量仅为 200 万，这意味着 100 万上下文的请求，一分钟最多只能发送两次。
百万上下文到底有多大？换算一下，大约相当于 75 万个单词，或 7.5 万行代码。这意味着 AI 能够理解整个项目结构，跨文件追踪问题，解读长篇需求，完全不需要来回切换上下文。
Anthropic 专门提出了一个概念叫“有效上下文”，即模型实际能理解的部分，而不仅仅是机械存储。这对长时间运行的 AI 智能体来说至关重要，能有效减少偏离方向和返工的情况。
对比
- 市场格局：GPT-4o 是 128K，Gemini 1.5 Pro 是 1M（可扩展至 2M），Llama 3 有传闻称能达到 2M。
- Anthropic 的卖点：不只是上下文长，更强调 1M 上下文下的可靠性、实用的定价，以及在大代码库和长周期智能体场景中的适用性。
- 价格对比：Gemini Pro 和 Flash 确实便宜很多。Gemini 1.5 Pro 超过 128K token 后为 7 美元/百万 token，比 Claude 便宜不止一点。
- 实测效果：有测试发现，Sonnet 3.5 在文本分析上比 Gemini 更快，幻觉也更少。但如果细分到代码分析，Gemini 在长上下文中找细节的能力反而更强。
- 提示词策略：也有人担心，上下文这么长，提示词策略也得跟着调整，否则效果可能适得其反。
更长的上下文让 Claude 进入了更广泛、数据密集型的应用领域。
在大规模代码分析方面，开发者现在可以将整个代码库加载进去，让 Claude 理解项目架构、识别依赖关系，并给出系统级建议。
在文档综合方面，模型可以处理法律合同、研究论文这类海量文档，在完整的上下文中进行分析。
在智能体构建方面，模型可以在数百次工具调用和多步工作流中保持上下文连贯，不掉线。
已经有客户开始使用起来。Bolt.new 的 CEO Eric Simons 提到，Sonnet 3.5 在他们的代码生成工作流中一直表现优于其他模型，百万上下文后，处理更大项目的能力就更彻底了。
如果想在 Claude Code 里用上 Sonnet 3.5 的 100 万上下文，有一个小技巧：用 `/model sonnet-3.5-20240620-1m` 这个命令就能切换。
不过，这招需要满足几个前提：
- 只支持 API 认证：必须使用自己的 API key，Pro/Max 订阅不行。
- 功能还没完全跟上：有用户发现，虽然上下文窗口大了，但 Claude Code 仍然读不了超过 200K token 的文件。