Мартовская акция от Anthropic по использованию: как в непиковые часы удваиваются лимиты для Claude
Как на самом деле работает акция
Текущая акция Anthropic действует до 27 марта до 23:59 по тихоокеанскому времени и работает иначе, чем простое увеличение общего лимита использования. Согласно мониторингу с помощью инструмента с открытым исходным кодом onWatch, в часы сниженной нагрузки Claude учитывает ваше потреблённое использование как половину от обычного подсчёта.
Это означает, что ваш стандартный 5-часовой лимит эффективно удваивается в часы действия акции — не за счёт предоставления отдельного пула использования, а за счёт уменьшения вдвое отслеживания вашего потребления. Использование в часы сниженной нагрузки также не засчитывается в ваш 7-дневный скользящий лимит.
Подробности расписания сниженной нагрузки
- Выходные полностью являются часами сниженной нагрузки (весь день)
- Будние вечера/ночи после 14:00 по восточному времени — часы сниженной нагрузки
- Часы пик — с 8:00 до 14:00 по восточному времени в будние дни
Практический эффект
Пользователи, которые регулярно достигают своих лимитов, видят значительные преимущества. Разговоры, которые обычно потребляют 80–90% 5-часового лимита в часы пик, используют только 40–50% в часы сниженной нагрузки во время акции. Это эффективно удваивает ваше доступное время использования в указанные периоды.
Инструмент мониторинга
Анализ был проведён с использованием onWatch, монитора квот Claude с открытым исходным кодом, доступного по адресу https://github.com/onllm-dev/onWatch. Версия 2.11.21 показывает статус акции как в панели управления, так и в строке меню macOS.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Claude.ai испытывает повышенное количество ошибок и проблемы со входом в систему
Claude.ai сообщает о повышенном количестве ошибок, влияющих на платформу, включая проблемы со входом, в частности для Claude Code. Инцидент был официально опубликован 11 марта 2026 года в 17:19:35 по UTC.
AI-агентам нужны примитивы отката, а не только автономия
Разработчик утверждает, что агентные фреймворки должны перенять концепции баз данных, такие как ACID, саги и компенсационные действия, чтобы обрабатывать частичные сбои, а не полагаться на LLM, чтобы «разобраться».
Sarvam AI выпускает открытые языковые модели на 30 и 105 миллиардов параметров, созданные на индийской инфраструктуре для обучения.
Sarvam AI открыла исходный код Sarvam 30B и Sarvam 105B — двух моделей логического вывода, обученных с нуля в Индии на вычислительных мощностях, предоставленных в рамках миссии IndiaAI. Обе модели используют архитектуру Mixture-of-Experts с разреженной маршрутизацией экспертов и оптимизированы для эффективного развертывания на оборудовании — от GPU до ноутбуков.
Диагностика регрессии производительности Claude Code: Конфигурация, а не интеллект модели
Анализ Anthropic показывает, что падение производительности Claude Code было вызвано тремя изменениями в продукте — снижение усилий при рассуждении по умолчанию, ошибка кэширования сессий и изменение многословности промптов, а не деградацией модели. Откат изменений восстановил производительность.