オーパス 4.6 と ソネット 4.6 の 1M コンテキストが一般提供になりました

1M コンテキストがオーパス 4.6 と ソネット 4.6 で一般提供になりました
クロード オーパス 4.6 と ソネット 4.6 は、クロード プラットフォーム上で標準価格にてフルの1M(100万トークン)コンテキストウィンドウを含むようになりました。全体の1Mウィンドウにわたって標準のトークン単価が適用され、長いコンテキスト用のプレミアム料金はありません。さらに、リクエストあたりのメディア制限も拡張されています。
一般提供での新機能
- 1つの価格、フルコンテキストウィンドウ:全1Mコンテキストウィンドウにわたって標準価格が適用されます。長いコンテキストのプレミアムや乗算はありません。
- どのコンテキスト長でもフルのレート制限:標準アカウントのスループットがウィンドウ全体に適用されます。
- リクエストあたり6倍のメディア容量:メディア制限が最大600枚の画像またはPDFページに拡張されました(以前は100ページまで)。
- ベータヘッダー不要:200Kトークンを超えるリクエストは自動的に動作します。既にベータヘッダーを送っている場合は無視されるため、コード変更は不要です。
価格と課金の詳細
- オーパス 4.6:$5 / $25(百万トークンあたり)。
- ソネット 4.6:$3 / $15(百万トークンあたり)。
乗算はありません:900Kトークンのリクエストは、9Kトークンのリクエストと同じトークン単価で課金されます。
プラットフォームでの提供状況
拡張された1Mコンテキストとメディア制限は、本日からクロード プラットフォーム上でネイティブに利用可能であり、主要なクラウド提供でも利用できます:マイクロソフト Azure Foundry と Google Cloud の Vertex AI を通じて利用可能です。
クロード Code への組み込み
1Mコンテキストは、オーパス 4.6 を使用する Max、チーム、エンタープライズのユーザー向けにクロード Code に含まれるようになりました。オーパス 4.6 セッションは自動的にフルの1Mコンテキストウィンドウを利用できるため、圧縮の回数が減り会話の多くがそのまま保持されます。以前は1Mコンテキストは追加の使用量を要していました。
実際に役立つ長いコンテキスト
100万トークンのコンテキストは、モデルが正しい詳細を想起し、それに基づいて推論できる場合にのみ意味を持ちます。オーパス 4.6 は MRCR v2 で78.3%を記録しており、そのコンテキスト長におけるフロンティアモデルの中で最高です。
クロード オーパス 4.6 と ソネット 4.6 は、フルの1Mウィンドウにわたって精度を維持します。長いコンテキストの取り回しは各モデル世代で改善されています。
つまり、コードベース全体、何千ページもの契約書、あるいは長期間動作するエージェントの完全なトレース(ツール呼び出し、観測、中間推論など)をロードして直接利用できるということです。これまで長いコンテキストで必要だったエンジニアリング作業、情報の損なわれる要約、コンテキストのクリアは不要になります。会話全体がそのまま保持されます。
「科学的発見は、研究文献、数学的枠組み、データベース、シミュレーションコードを同時にまたいで推論することを必要とします。クロード オーパス 4.6 の1Mコンテキストと拡張されたメディア制限により、我々のエージェンティックなシステムは数百の論文、証明、コードベースを一度に合成でき、基礎・応用物理学研究の加速に大きく貢献しています。」 — アレックス・ウィスナー=グロス博士、共同設立者
「クロードの1Mコンテキストがあれば、社内弁護士は100ページのパートナーシップ契約の5つのやり取りを1つのセッションに持ち込み、交渉の全体像を初めて把握できます。バージョンを行ったり来たりしたり、3ラウンド前に何が変わったかを見失うことはもうありません。」 — バルディア・プールヴァキル、共同設立者 兼 最高技術責任者
大規模な本番システムは無限に近いコンテキストを持ち、本番インシデントは非常に複雑になり得ます。クロードの1Mコンテキストウィンドウにより、最初のアラートから解決まで、すべてのエンティティ、シグナル、作業仮説を視野に入れ続けることが可能になります。
要約:なぜ重要か
- 標準価格でのフル1Mコンテキストは、長いコンテキストを使う際の一般的なコスト障壁を取り除きます。
- メディア制限の拡張(600枚の画像/PDFページ)は、大きなドキュメントや多数の画像を1つのリクエストに含めるのを実用的にします。
- オーパス 4.6 を用いた Max、チーム、エンタープライズ向けの Claude Code への組み込みは、手動での圧縮やコンテキストエンジニアリングの必要性を減らします。
- MRCR v2 の高い性能は、モデルが長いコンテキストにわたって情報を想起し推論できることを示しています。
長い会話、大規模なコードベース、複数ドキュメントにまたがる研究、あるいは複雑な本番インシデントのトレースに依存している場合、オーパス 4.6 と ソネット 4.6 の一般提供された1Mコンテキストウィンドウは、価格、スループット、メディアサイズに関する以前の制約を取り除きます。
出典:
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