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編輯：好困 Aeneas

【新智元導讀】粗大事了，剛剛，Claude把上下文窗口一口氣撐到100萬token！整套代碼庫、海量論文、長對話一次讀完，AI真正擁有「超長工作記憶」。AI編程軍備競賽，正在被徹底改寫。

最近幾天，開發(fā)者圈接連出現(xiàn)炸彈。

今天凌晨，有開發(fā)者在X上發(fā)帖說Codex桌面版太猛了，自己徹底棄用了十多年的老編輯器。

Brockman秒回：「是的，我也是?！?/p>

誰能想到，就在同一天，Anthropic來了一發(fā)更大的：

Claude Opus 4.6和Sonnet 4.6的百萬token上下文窗口，正式全面上線。

沒有beta標簽，沒有長文本溢價，沒有速率限制歧視。

90萬token的請求和9000 token的請求，每個token價格一模一樣。

一邊是OpenAI總裁親手埋葬舊時代的編輯器，一邊是Anthropic把AI的「工作記憶」一口氣撐到100萬token。

AI編程的軍備競賽，剛剛換上了全新的彈藥。

是的，Anthropic又雙叒上新了，速度簡直快到讓人反應不過來。

你能相信，自從2026以來，Anthropic的發(fā)布是這個節(jié)奏嗎？

下面這張梗圖，簡直太形象了。

Claude獲得100萬token的上下文窗口，意味著什么？

從此，它可以一次性理解龐大的代碼庫，處理海量研究論文和數(shù)據(jù)集，推理冗長的對話和文件，保留更多上下文信息，同時避免遺漏。

同時，它還可以管理Vibecoding的整個項目，還能更快地解決漏洞和錯誤。

一句話總結(jié)就是，Claude憑借一己之力，撐起了整個經(jīng)濟體！

這次更新，到底炸在哪？

先說一個直覺。

100萬token，大約相當于750萬個英文單詞，或者一整套《哈利·波特》系列的7倍。

但對于開發(fā)者來說，這個數(shù)字的含義要具體得多。

它意味著你可以把一整個代碼庫、數(shù)千頁的合同文件、或者一個長時間運行的AI智能體的完整執(zhí)行軌跡（包括所有的工具調(diào)用、觀察結(jié)果和中間推理過程），一股腦塞給Claude，然后直接開始工作。

不需要分塊，不需要摘要，不需要費盡心機地管理上下文窗口。

過去，Claude只有20萬token的上下文窗口。開發(fā)者不得不手動挑文件、做有損摘要、不斷清理對話歷史。

如今，Anthropic用百萬級的上下文窗口把這扇門徹底拆掉了。

但窗口撐大只是第一步。

真正的問題是：塞進去100萬token，模型還能記住里面的細節(jié)嗎？

因為，很多模型雖然宣稱支持超長上下文，但在實際推理中會出現(xiàn)一個問題——信息遺忘。

也就是說，雖然模型「看到了」內(nèi)容，但無法在推理時正確檢索。

Anthropic在進行了一番測試后發(fā)現(xiàn)，答案是，能！

在專門考驗超長文本「大海撈針」能力的MRCR v2測試中，Opus 4.6拿到了78.3%的高分，同等上下文長度的前沿大模型中排名第一。

這意味著模型可以在海量上下文中找到關鍵細節(jié)，正確關聯(lián)信息，從而進行復雜推理。

作為對比，上一代的Sonnet 4.5在同一個測試中只拿到了18.5%。

定價也是殺手锏

這一次Anthropic在定價上打出了一張極其兇狠的牌：統(tǒng)一價格，零溢價。

在最新公告中，Anthropic宣布：Claude Opus 4.6與Sonnet 4.6現(xiàn)在都支持完整的1M token 上下文窗口，并且不再收取長上下文溢價，完整速率限制可用，而且無需Beta Header。

Opus 4.6每百萬token輸入5美元、輸出25美元，Sonnet 4.6輸入3美元、輸出15美元，全窗口一口價。

此前beta階段，超過20萬token的請求輸入價格翻倍、輸出乘以1.5倍，很多團隊因此只能偶爾嘗鮮。

現(xiàn)在這個門檻徹底沒了，長上下文從奢侈品變成了標配。

橫向?qū)Ρ葋砜矗?/p>

• Google的Gemini 2.5 Pro同樣支持百萬token窗口，但超過20萬token仍需支付溢價。

• OpenAI的GPT-4.1提供百萬token統(tǒng)一定價，但最強的GPT-5.4上下文窗口上限只有25.6萬token。

• 而Claude是現(xiàn)在唯一一個旗艦級模型全線都提供百萬token統(tǒng)一定價的模型家族。

除了價格，這次GA還帶來了一系列實打?qū)嵉捏w驗升級。

輸入能力大幅提升：600張圖片或PDF

除了文本長度，Claude這次還擴展了多模態(tài)輸入能力。

單次請求最多支持600張圖片或600頁PDF。相比之前的100個媒體文件，直接提升了6倍。

這意味著一整套設計系統(tǒng)的截圖、一份長達數(shù)百頁的合同掃描件，都可以一次性塞進去。

而且，這項功能已在Claude原生平臺、微軟Azure Foundry和谷歌云Vertex AI同步上線。

這就意味著企業(yè)用戶可以直接在云平臺上調(diào)用。

與此同時，計費與速率全量打通。

過去beta階段，長上下文請求有時會遭遇更低的速率限制，現(xiàn)在這個歧視沒了。不管請求多長，標準賬戶的吞吐量額度在整個百萬窗口內(nèi)完全適用。

開發(fā)者體驗，也被簡化了

還有一個很受開發(fā)者歡迎的大更新，就是超過20萬token的請求自動生效，不再需要添加beta請求頭。

過去使用百萬上下文，需要額外配置：

anthropic-beta: 1m-context

現(xiàn)在，這一過程已經(jīng)被取消，超過200K tokens的請求，會自動啟用長上下文能力。

如果代碼里仍然保留舊的 Beta Header，系統(tǒng)會自動忽略，不需要修改代碼。

這一點看似小改動，但對于開發(fā)者來說非常重要。

因為它意味著，百萬上下文已經(jīng)從「實驗功能」變成默認能力！

長對話終于不再被壓縮

對Claude Code用戶來說，變化更直接：

百萬上下文現(xiàn)在已內(nèi)置于Max、Team和Enterprise版本的Opus 4.6中，會話會自動調(diào)用完整窗口，不再消耗額外額度。

更關鍵的是，這大幅減少了上下文的強制壓縮次數(shù)。

過去用戶一加載大型PDF、數(shù)據(jù)集或圖片，系統(tǒng)就不得不壓縮上下文，丟掉的恰恰是最重要的工作內(nèi)容。

如今，Anthropic已將上下文壓縮事件減少了15%。

AI編程大戰(zhàn)，正在進入白刃戰(zhàn)

Claude百萬上下文的正式上線，不是孤立事件。它發(fā)生在AI編程賽道競爭最白熱化的時刻。

就在幾天前，WIRED雜志發(fā)了一篇重磅長文，標題直接捅破窗戶紙：《揭秘OpenAI追趕Claude Code之路》。

沒看錯，在AI編程這條萬億美元賽道上，OpenAI是追趕者。

故事充滿戲劇性。

OpenAI早在2021年就有了Codex項目，Brockman當時就說「你擁有了一個可以執(zhí)行命令的系統(tǒng)」。

但ChatGPT在2022年底橫空出世，兩個月狂攬1億用戶，所有資源被抽調(diào)，Codex團隊直接拆散。

此后整整幾年，OpenAI沒有專門的團隊做AI編程產(chǎn)品。

相比之下，Anthropic則一頭扎進了編程賽道。

結(jié)果呢？

Claude Code年化收入超過25億美元，Codex到2026年1月底剛過10億美元。

2025年9月Codex的使用量只有Claude Code的5%，到2026年1月飆到40%。

追趕速度驚人，但差距依然巨大。

OpenAI中間還試圖以30億美元收購AI編程初創(chuàng)公司W(wǎng)indsurf來彎道超車，結(jié)果微軟橫插一杠想要知識產(chǎn)權，交易凍結(jié)數(shù)月后告吹。

Google趁機挖走Windsurf創(chuàng)始人，剩余團隊被Cognition收編。

Altman的回應倒是坦然：「你不可能掌控每一筆交易?！?/p>

當程序員不再寫代碼

更狠的變化，正在每一個開發(fā)者的工位上發(fā)生。

WIRED記者在OpenAI總部旁觀了一場Codex黑客松。

100號工程師，四個小時，全部用Codex搓Demo。擱以前得花幾天甚至幾周的項目，一下午齊活。

而百萬上下文窗口，會把這一切推向更極端的地步。

首批用戶的反饋已經(jīng)很說明問題。

Cognition的創(chuàng)始工程師Adhyyan Sekhsaria說得很直白：

大型代碼差異以前根本塞不進20萬token的窗口，智能體不得不分塊處理，導致跨文件的依賴關系丟失。

而百萬級的上下文讓他們可以一次性喂入完整的diff，用更簡單的架構(gòu)獲得了更高質(zhì)量的代碼審查。

企業(yè)支出管理平臺Ramp的工程師Anton Biryukov描述了一個更有畫面感的痛點：

Claude Code在搜索Datadog、數(shù)據(jù)庫和源代碼時，一口氣能燒掉10萬多個token，然后上下文壓縮一啟動，細節(jié)就沒了。

相當于，你是在原地打轉(zhuǎn)地debug。

而有了百萬上下文之后，搜索、聚合邊界條件、提出修復方案，在一個窗口里就能全部完成。

法務協(xié)作平臺GC AI的CTO Bardia Pourvakil的說法更直觀：

企業(yè)內(nèi)部律師終于可以把五輪談判的100頁合伙協(xié)議全部塞進一個會話，看到完整的談判弧線，不用再在不同版本之間來回切換。

最反直覺的發(fā)現(xiàn)來自數(shù)據(jù)分析平臺Hex，他們把Opus的上下文窗口從20萬提升到50萬之后，智能體不僅沒有消耗更多token，反而整體用量更少了。

更大的視野帶來了更高的效率，AI不再需要反復搜索和重建上下文，一次看全，一次搞定。

開發(fā)者的角色，正在被重新定義

Brockman的感悟，讓我們深刻理解這場變革的含義。

他說，不再需要親手寫代碼「讓人無比自由，大腦終于卸下了一堆不必要細節(jié)的重擔」。

但話鋒一轉(zhuǎn)，當你變成「這支由幾十萬個智能體組成的龐大艦隊的CEO」時，「你就不再像以前那樣，扎在泥里去弄清楚每個具體問題到底是怎么被解決的了?！?/p>

這種感覺，就像是「正在失去對解決問題最敏銳的那種脈搏感知」。

市場已經(jīng)用真金白銀投了票。

《華爾街日報》把上個月1萬億美元的科技股大跌歸因于Claude Code。

Anthropic宣布能翻新IBM大型機上的COBOL遺留系統(tǒng)后，IBM股價迎來25年來最黑暗的一天。

如今，當AI的記憶不再有天花板，開發(fā)者的工作方式就被徹底改寫。

你猜，下一個要被Anthropic顛覆的領域，是哪一個？

參考資料：

https://x.com/gdb/status/2032514978599600295

https://claude.com/blog/1m-context-ga

https://www.wired.com/story/openai-codex-race-claude-code/