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Claude Sonnet 4重磅升级！1M Token上下文如何彻底改变AI开发？

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Claude Sonnet 4 支持 1M Token 上下文：一份面向开发者的通俗指南

要点速览

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    Claude Sonnet 4 现在支持最多 1,000,000 tokens 的上下文窗口，是此前的五倍增长。
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    这能让模型在一次请求内处理更大的数据集，例如包含七万五千行以上代码的完整代码库，或多篇研究论文并保持完整上下文。
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    当前以公测 public beta 形式在 Anthropic API 提供，同时已在 Amazon Bedrock 可用，Google Cloud Vertex AI 正在推进支持。
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    当请求超过二十万 tokens 时，API 计费会随之调整，原文给出了分段定价表。
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    结合提示缓存 prompt caching 与批处理 batch processing 可以降低延迟和成本。
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    本文包含常见问题与实操步骤，便于快速上手并评估成本與风险。

为什么更长的上下文重要，用简单比喻说明

想象你过去只能随身带一本笔记，現在可以把整套项目文档、测试、API 定义和历史对话都放进一个包里。这个改进带来三个直接好处：

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    完整性更高，分析时不再需要频繁拆分或拼接上下文，模型能在一次对话中看到更多事实关系。
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    跨文件與跨文档的推断能力增强，例如找出代码库中跨文件依赖，把合同里分散的条款联系起来，或把多篇论文的观点汇总成综述。
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    构建更稳健的长期工作流和智能代理，可以带着完整工具定义、API 文档和历史交互记录去做多步跨会话的自动化任务，而不容易丢失上下文。

以上描述直接来源于原始资料中列举的使用场景，已按更易读的方式整理。

主要适用场景

下面的场景来自原始资料示例，已按易读顺序归纳：

  1. 大规模代码分析

    • ❀
      把完整代码库一次性载入，包括源码、测试和文档，更好理解项目架构與跨文件依赖，提出整体性建议。

  2. 文档综合與内容合成

    • ❀
      处理大量合同、技术规格或研究材料，分析它们的相互关系，在总体脉络下产出摘要或对比报告。

  3. 上下文敏感的智能代理

    • ❀
      在复杂工作流中保持长时间历史與工具定义，例如包含完整 API 文档、工具接口与以往交互记录的自动化代理。

这些用例直接来自原始资料的示例，没有引入新的场景。

API 计费

为了解决更长上下文带来的计算资源增长，原始资料中说明了 Sonnet 4 对 prompts 超过二十万 tokens 的情况采用分段定价。下表沿原文呈现为美元与每百万 tokens 的计价方式：

Prompts 范围 Input 价格 Output 价格
Prompts ≤ 200K $3 / MToken $15 / MToken
Prompts > 200K $6 / MToken $22.50 / MToken

资料同时提到可以结合提示缓存與批处理来降低延迟和费用，且在某些配置下批处理可带来额外的成本节约。

成本优化建议

原文提到的两种可行手段整理如下，便于工程與产品团队评估和落地：

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    Prompt caching 提示缓存，把常用或重复的提示與上下文片段进行缓存，减少重复计算，降低延迟與费用。
  • ❀
    Batch processing 批处理，对可并行的请求进行批量处理，在配合大上下文窗口时可以显著降低单位成本。

以上为原始资料中的直接建议，表述以便于执行的方式呈现。

客户亮点与引用

原始资料中列举了两个客户亮点，下面为保留原意的整理：

  • ❀

    Bolt.new，浏览器内开发平台
    引述表示 Sonnet 4 在代码生成工作流中表现优异，大上下文窗口使他们在更大项目上保持高精度的代码生成與分析。

  • ❀

    iGent AI，Maestro 项目组，伦敦
    引述表示 1M token 窗口增强了 Maestro 在多日会话與真实代码库上的自治能力，使其在生产级工程代理上的表现得到显著提升。

以上引用保留原文措辞与核心意思，仅为易读性做了整理。

如何开始，按步骤整理

原始资料里关于上手的指引点有限，但包含关键的可操作信息。下面把这些信息整理成清晰步骤，便于团队流程化执行：

  1. 确认可用性

    • ❀
      Sonnet 4 的 1M 上下文已在 Anthropic API 以公测形式提供，同时在 Amazon Bedrock 可用，Google Cloud Vertex AI 正在推进支持。

  2. 申请与配额确认

    • ❀
      长上下文支持当前向拥有 Tier 4 与 custom rate limits 的客户开放。组织需要通过官方渠道申请相应配额与权限。

  3. 阅读与配置官方文档

    • ❀
      请参考官方文档中关于上下文窗口、提示缓存與批处理的具体说明与最佳实践。

  4. 小规模测试与验证

    • ❀
      在获得权限后，先用小规模样本测试，例如把一个较大的代码子模块或若干篇文档一次性传入，验证生成或分析结果的完整性與延迟表现。
    • ❀
      同时评估成本，关注当请求超过二十万 tokens 时计费的差异。

以上步骤严格基于原始资料内容，未加入额外的 API 代码示例或外部实现细节。

可操作的高层流程示例，针对代码库审查

下面的流程把原始资料中关于大规模代码分析的描述，转换为工程可执行的高层操作步骤，便于团队快速开展试验：

  1. 准备材料

    • ❀
      收集代码库的源码、测试、README 與架构文档，并合并为结构化的上下文包，确保关键信息按逻辑顺序排列便于模型消费。

  2. 确认权限

    • ❀
      核验账号是否具有调用大上下文窗口所需的配额与权限，若没有请通过官方渠道申请。

  3. 设计提示

    • ❀
      明确问题范围，例如“整体扫描项目并列出跨文件依赖、潜在性能瓶颈與重构建议”，并把必要的文档片段附入提示。

  4. 执行请求並评估输出

    • ❀
      记录模型返回的建议，并核对是否覆盖跨文件依赖與整体设计问题，复核关键建议的准确性。

  5. 成本與性能监控

    • ❀
      记录 tokens 的使用量（输入與输出），对照计费表进行成本评估，考虑是否采用提示缓存或批处理做进一步优化。

该流程为高层级检查清单，目的是帮助团队在不依赖低层 SDK 示例的情况下尽快开展实测。

常见问题解答 FAQ

以下问答基于原始资料中提供的信息，针对工程與产品团队常见疑问做直接回答：

问：1M token 大概相当于多少工作量？
答：原文给出示例，能够在一次请求中处理包含七万五千行以上代码的完整代码库，或多篇研究论文。本文采用这些示例作为容量参考。

问：这项能力在哪些平台可用？
答：原文说明已在 Anthropic API 的公测中提供，并在 Amazon Bedrock 可用；Google Cloud Vertex AI 正在推进支持。

问：计费如何变化？
答：原文提供了分段计费表，区分 prompts 小于等于二十万 tokens 与 prompts 大于二十万 tokens 的不同定价。资料同时指出可以使用提示缓存與批处理来降低成本。

问：如何降低使用大上下文带来的费用？
答：原文建议采用提示缓存與批处理来降低重复计算与整体费用，并提到在某些配置下批处理可获得显著成本节约。

问：谁可以使用这项功能？
答：资料中指出当前向持有 Tier 4 与 custom rate limits 的客户开放。其他客户需要关注官方渠道的后续开放公告。

风险与注意事项

原始资料中强调的注意点整理如下，便于团队在实际应用中规避常见问题：

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    成本管理，大上下文带来更高的计算资源占用，请在设计工作流时把成本作为必要评估项。
  • ❀
    性能与延迟，上下文越大，请求处理时间越可能增加，请设计合理的缓存與批处理策略以控制延迟。
  • ❀
    权限與配额，并非所有账号默认可用，请事先确认并申请所需配额。
  • ❀
    验证输出质量，针对跨文件或跨文档的综合性推断，务必设置人工或自动化的验证环节，确保模型输出的可操作性与准确性。

这些点直接来源于原始资料中的讨论内容，表述以实务可执行的方式呈现。

小结

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    1M token 的上下文窗口显著提高了模型在一次请求中处理大规模信息的能力，适用于大规模代码分析、文档综合與长期代理等任务。
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    成本與性能管理是实施该能力时必须优先考虑的因素，提示缓存與批处理是两种直接可用的优化手段。
  • ❀
    当前可用性以公测形式在 Anthropic API 提供，并在 Amazon Bedrock 可用，Google Cloud Vertex AI 的支持正在推进，需按组织需要申请相应配额與权限。

结构化数据，便于检索与索引 JSON-LD

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