Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6 теперь поддерживают контекст в 1 миллион токенов по стандартным тарифам.

Что доступно сейчас
Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6 теперь включают полное окно контекста в 1 млн токенов по стандартной цене на платформе Claude. Стандартные цены применяются ко всему окну — $5/$25 за миллион токенов для Opus 4.6 и $3/$15 для Sonnet 4.6. Нет множителя: запрос на 900K токенов тарифицируется по той же ставке за токен, что и запрос на 9K.
Ключевые изменения с общедоступным выпуском
- Одна цена за полное окно контекста без дополнительной платы за длинный контекст
- Полные лимиты скорости на любой длине контекста — ваша стандартная пропускная способность аккаунта применяется ко всему окну
- В 6 раз больше медиа на запрос: до 600 изображений или страниц PDF вместо 100
- Доступно сегодня на платформе Claude нативно, в Microsoft Azure Foundry и Google Cloud Vertex AI
- Не требуется бета-заголовок — запросы свыше 200K токенов работают автоматически
- Если вы уже отправляете бета-заголовок, он игнорируется, поэтому изменения кода не требуются
Интеграция с Claude Code
Контекст в 1 млн токенов теперь включен в Claude Code для пользователей Max, Team и Enterprise с Opus 4.6. Сессии Opus 4.6 могут автоматически использовать полное окно контекста в 1 млн токенов, что означает меньше уплотнений и больше сохранённого разговора.
Бенчмарки производительности
Opus 4.6 набирает 78,3% на MRCR v2, что является наивысшим показателем среди передовых моделей на этой длине контекста. Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6 сохраняют точность на всём окне в 1 млн токенов. Длинный контекстный поиск улучшается с каждым поколением моделей.
Практические последствия для разработчиков
Это означает, что вы можете загрузить всю кодовую базу, тысячи страниц контрактов или полную трассировку долго работающего агента — вызовы инструментов, наблюдения, промежуточные рассуждения — и использовать это напрямую. Инженерная работа, потерянное сжатие и очистка контекста, которые ранее требовались для работы с длинным контекстом, больше не нужны.
Согласно отзывам пользователей:
- Инженеры-программисты сообщают о возможности поиска, повторного поиска, агрегации крайних случаев и предложения исправлений в одном окне без потери контекста
- Команды наблюдали снижение событий уплотнения на 15%, при этом агенты могут удерживать контекст и работать часами, не забывая начальное содержание
- Агентские системы теперь могут обрабатывать полные различия без разбиения на части, что приводит к более качественным обзорам с помощью более простых и эффективных по токенам оболочек
- Научно-исследовательские системы могут синтезировать сотни статей, доказательств и кодовых баз за один проход
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Выпускники освистывают напутствия об ИИ на выпускных: признак настроений разработчиков
Выпускники колледжей освистали ораторов, продвигавших энтузиазм по поводу ИИ на церемониях вручения дипломов, что отражает более широкое беспокойство о влиянии ИИ на работу и общество.

Нано-нативный рынок прокладывает путь для сотрудничества автономных агентов с NanoBazaar.
NanoBazaar, новый нано-родной рынок, революционизирует работу агентов, позволяя AI-кодирующим агентам эффективно и автономно сотрудничать. Узнайте, как эта инновационная платформа упрощает машинные транзакции.

Настройка субагентов в OpenClaw: ключевые моменты
Пользователи, экспериментирующие с OpenClaw, сталкиваются с проблемами при настройке субагентов, особенно при модификации JSON-файлов.

Самообучаемая точная настройка на собственных ошибках повышает качество малых моделей до 80% на HumanEval
Разработчик обучил Qwen 2.5 7B на собственных самостоятельно сгенерированных парах кода, достигнув 112/164 HumanEval (+87 задач) без использования человеческих обучающих данных. Подход переносится на Llama 3.2 3B и Qwen 3 4B.