Шикарные новости от Антропик Opus 4.6 и Sonnet 4.6: контекст 1M токенов теперь в general availability 🧠 Anthropic перевела поддержку контекстного окна до 1 миллиона токенов в статус GA для Opus 4.6 и Sonnet 4.6. Без доплат и бета-флагов. Правда с моим Max планом при создании новой сессии все еще пишет, что 1M для Sonnet 4.6 - с доплатой, а 1M для Opus 4.6 - без доплаты (см. скриншот) Что изменилось: ▫️ Единая цена на весь контекст — никакого множителя за длину. Запрос на 900K токенов тарифицируется по той же ставке, что и на 9K ▫️ Полные rate limits на любом размере контекста ▫️ Лимит медиафайлов вырос в 6 раз — до 600 изображений или страниц PDF за один запрос (было 100) ▫️ Бета-заголовок для запросов свыше 200K больше не нужен — всё работает автоматически ▫️ Для пользователей Claude Code на планах Max, Team и Enterprise: 1M контекст для Opus 4.6 включён по умолчанию, => меньше принудительных операций /compact (кстати, возможно, и в claude.ai в связи с этим станет меньше проблем с потерей контекста) Цены на API: ▫️ Opus 4.6 — $5 / $25 за 1M токенов (input/output) ▫️ Sonnet 4.6 — $3 / $15 за 1M токенов (если у вас в текущей сессии claude code команда /model по Sonnet 4.6 показывает другие цены - просто откройте новую сессию) Результаты MRCR v2 (8-needle) —относительное падение точности при росте контекста с 256K до 1M токенов: 📊 (см. скриншот) ① Opus 4.6 — с 91.9% до 78.3% (−15 п.п.) 🟠 ② Sonnet 4.6 — с 90.6% до 65.1% (−28 п.п.) 🟢 ③ GPT-5.4 — с 79.3% до 36.6% (−54 п.п.) ⚫️ ④ Gemini 3.1 Pro — с 59.1% до 25.9% (−56 п.п.) ⚪️ Opus 4.6 теряет около 15 п.п. точности при увеличении контекста в 4 раза — против 54 п.п. у GPT-5.4. Данные по Gemini воспроизведены независимо через Context Arena; результат OpenAI усреднён по диапазону 128K–256K. Модель Opus 4.6 1M доступна на Claude Platform (что в РФ наиболее актуально), Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI и Microsoft Foundry. В общем, для себя я решил, что продолжаю пользоваться Opus 4.6, теперь уже с 1M контекстным окном. У нас осталось еще 2 проекта в рамках курса. Напишу по результатам, заметим ли какие-то сдвиги в положительную или отрицательную сторону. 🔗 Официальный анонс · X (Twitter) @llm_notes @MAX #claude #anthropic #llm #longcontext #benchmark