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

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 14 марта 2026 г.🔗 Source
Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6 теперь поддерживают контекст в 1 миллион токенов по стандартным тарифам.
Ad

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.

Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

Выпускники освистывают напутствия об ИИ на выпускных: признак настроений разработчиков
Новости

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.

OpenClawRadar
Нано-нативный рынок прокладывает путь для сотрудничества автономных агентов с NanoBazaar.
Новости

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.

OpenClawRadar
Настройка субагентов в OpenClaw: ключевые моменты
Новости

Настройка субагентов в OpenClaw: ключевые моменты

Пользователи, экспериментирующие с OpenClaw, сталкиваются с проблемами при настройке субагентов, особенно при модификации JSON-файлов.

OpenClawRadar
Самообучаемая точная настройка на собственных ошибках повышает качество малых моделей до 80% на HumanEval
Новости

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.

OpenClawRadar