Claude Opus 4.6 e Sonnet 4.6 agora oferecem contexto de 1 milhão de tokens pelo preço padrão.

O que está disponível agora
Claude Opus 4.6 e Sonnet 4.6 agora incluem a janela de contexto completa de 1 milhão a preços padrão na Plataforma Claude. Os preços padrão se aplicam em toda a janela — US$ 5/US$ 25 por milhão de tokens para Opus 4.6 e US$ 3/US$ 15 para Sonnet 4.6. Não há multiplicador: uma solicitação de 900 mil tokens é cobrada na mesma taxa por token que uma de 9 mil.
Principais mudanças com a disponibilidade geral
- Um preço para toda a janela de contexto, sem prêmio para contexto longo
- Limites de taxa completos em todos os comprimentos de contexto — sua capacidade de processamento padrão da conta se aplica em toda a janela
- 6 vezes mais mídia por solicitação: até 600 imagens ou páginas de PDF, ante 100
- Disponível hoje na Plataforma Claude nativamente, Microsoft Azure Foundry e Google Cloud Vertex AI
- Não é necessário cabeçalho beta — solicitações acima de 200 mil tokens funcionam automaticamente
- Se você já está enviando o cabeçalho beta, ele é ignorado, então não são necessárias alterações de código
Integração com Claude Code
O contexto de 1 milhão agora está incluído no Claude Code para usuários Max, Team e Enterprise com Opus 4.6. Sessões do Opus 4.6 podem usar a janela de contexto completa de 1 milhão automaticamente, o que significa menos compactações e mais da conversa mantida intacta.
Benchmarks de desempenho
Opus 4.6 pontua 78,3% no MRCR v2, o mais alto entre os modelos de fronteira nesse comprimento de contexto. Claude Opus 4.6 e Sonnet 4.6 mantêm a precisão em toda a janela de 1 milhão. A recuperação de contexto longo melhorou com cada geração do modelo.
Implicações práticas para desenvolvedores
Isso significa que você pode carregar uma base de código inteira, milhares de páginas de contratos ou o rastro completo de um agente de longa execução — chamadas de ferramentas, observações, raciocínios intermediários — e usá-los diretamente. O trabalho de engenharia, a sumarização com perdas e a limpeza de contexto que trabalhos de contexto longo exigiam anteriormente não são mais necessários.
De acordo com o feedback dos usuários:
- Engenheiros de software relatam poder pesquisar, repesquisar, agregar casos extremos e propor correções em uma única janela sem perder o contexto
- Equipes observaram uma redução de 15% em eventos de compactação, com agentes capazes de manter o contexto e executar por horas sem esquecer o conteúdo inicial
- Sistemas de agentes agora podem processar diffs completos sem fragmentação, levando a revisões de maior qualidade com estruturas mais simples e eficientes em tokens
- Sistemas de pesquisa científica podem sintetizar centenas de artigos, provas e bases de código em uma única passagem
📖 Leia a fonte completa: HN AI Agents
👀 See Also

GPT-5.5 já disponível no GitHub Copilot com multiplicador premium de 7,5x
O GPT-5.5 da OpenAI chega ao GitHub Copilot, oferecendo codificação agente multi-etapas melhorada com um multiplicador promocional de 7,5× para usuários Pro+, Business e Enterprise.

Vazamento do sistema operacional leve AI do Windows 11 baseado no Edge da Microsoft
Um vazamento de uma versão do Windows 11 AI OS leve da Microsoft integra fortemente o Edge como componente central, visando hardware de baixo custo e fluxos de trabalho orientados por IA.

Claude-Code v2.1.110 adiciona modo TUI, notificações push e várias correções
A versão Claude-Code v2.1.110 introduz um novo comando /tui para renderização sem cintilação, recursos de notificação por push para alertas móveis e melhorias no gerenciamento de plugins e funcionalidade de controle remoto. A versão também inclui várias correções de bugs para servidores MCP, manipulação de sessões e problemas de interface do usuário.

Sakana AI Lança o Laboratório RSI: Autoaperfeiçoamento Recursivo com Modelos de Base
A Sakana AI lança oficialmente seu Laboratório de Melhoria Recursiva, baseando-se em pesquisas publicadas como LLM-Squared, Darwin Gödel Machine e The AI Scientist para criar sistemas de IA autônomos e auto-aprimoráveis.