实现 Claude API 100万Token上下文窗口的完整配置指南和5大实战场景

如何在 API 调用中使用超过 20 万 Token 的超长上下文,是越来越多开发者面临的真实需求。Anthropic 推出了 Claude API 100 万 Token 上下文窗口（1M Context Window）功能,让单次请求可以处理约 75 万字的文本内容——相当于一次性读完整部《红楼梦》加《三国演义》。

核心价值: 读完本文,你将掌握 Claude API 1M 上下文窗口的完整开启方法,了解定价计算规则,并获得 5 种实战场景的代码模板。

Claude API 1M 上下文窗口核心要点

在深入配置细节之前,先了解这个功能的关键信息。

Claude API 1M 上下文窗口的工作原理

Claude API 的标准上下文窗口为 200K Token。当你通过 beta header 开启 1M 上下文窗口后,模型可以在单次请求中处理最多 100 万个 Token 的输入内容。

需要特别注意的是,上下文窗口包含了所有内容:

• 输入 Token: 系统提示词、对话历史、当前用户消息
• 输出 Token: 模型生成的回复内容
• 思考 Token: 如果启用了 Extended Thinking,思考过程也会计入

🎯 技术建议: Claude API 的 1M 上下文窗口特别适合处理大规模代码库分析、长文档理解等场景。我们建议通过 API易 apiyi.com 平台快速验证长上下文方案,该平台支持 Claude 全系列模型的统一接口调用。

Claude API 1M 上下文窗口快速上手

开启前提条件

在使用 1M 上下文窗口之前,确认你满足以下条件:

极简示例

只需在标准 API 请求中添加一行 beta header,即可解锁 1M 上下文窗口:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 统一接口
)

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "请分析以下长文档的核心论点..."}
    ],
    betas=["context-1m-2025-08-07"],
)

print(response.content[0].text)

使用 cURL 的等效调用:

curl https://api.apiyi.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: context-1m-2025-08-07" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 4096,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "分析这份长文档..."}
    ]
  }'

关键代码说明:

• betas=["context-1m-2025-08-07"]: Python SDK 的写法,自动添加 anthropic-beta header
• anthropic-beta: context-1m-2025-08-07: cURL / HTTP 请求的 header 写法
• 当输入 Token 不超过 200K 时,即使添加了 beta header,也按标准价格计费

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import * as fs from "fs";

const anthropic = new Anthropic({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  baseURL: "https://api.apiyi.com/v1"  // 使用 API易 统一接口
});

async function analyzeLongDocument(filePath: string) {
  // 读取大文件
  const document = fs.readFileSync(filePath, "utf-8");

  const response = await anthropic.beta.messages.create({
    model: "claude-opus-4-6",
    max_tokens: 8192,
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: `请对以下文档进行全面分析,包括：
1. 核心论点摘要
2. 关键数据提取
3. 逻辑结构评估
4. 改进建议

文档内容:
${document}`
      }
    ],
    betas: ["context-1m-2025-08-07"]
  });

  console.log(response.content[0].text);

  // 检查 Token 使用情况
  console.log("Input tokens:", response.usage.input_tokens);
  console.log("Output tokens:", response.usage.output_tokens);
}

analyzeLongDocument("./large-report.txt");

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Claude API 1M 上下文窗口定价详解

长上下文的定价是开发者最关心的问题之一。Claude API 采用了分段计费策略——输入 Token 是否超过 200K 决定了你的计费档位。

各模型长上下文定价对比

MTok = 百万 Token

定价计算规则

理解几个关键规则,避免费用超预期:

1. 200K 阈值是开关: 一旦输入 Token 总量超过 200K,整个请求的所有 Token 都按长上下文价格计费,而不是只对超出部分加价
2. 输入 Token 总量包含缓存: input_tokens + cache_creation_input_tokens + cache_read_input_tokens 的总和决定定价档位
3. 输出 Token 不影响档位: 输出 Token 数量不影响是否触发长上下文定价,但一旦触发,输出也按 1.5 倍计费
4. 低于 200K 仍按标准价: 即使你开启了 beta header,只要输入不超过 200K,就按标准价计费

费用实例计算

场景: 使用 Claude Sonnet 4.6 分析一份 50 万 Token 的长文档,生成 2000 Token 的分析报告。

输入费用: 500,000 Token × $6/MTok = $3.00
输出费用: 2,000 Token × $22.50/MTok = $0.045
总计: $3.045

同样的输出,如果输入只有 15 万 Token:

输入费用: 150,000 Token × $3/MTok = $0.45
输出费用: 2,000 Token × $15/MTok = $0.03
总计: $0.48

4 种省钱策略

💰 成本优化: 对于需要频繁调用 Claude 长上下文的项目,可以通过 API易 apiyi.com 平台获取灵活的计费方案。结合 Prompt Caching 和 Batch API,单次调用成本可降低 70% 以上。

Claude API 1M 上下文窗口速率限制

开启 1M 上下文后,长上下文请求（输入超过 200K Token）有独立的速率限制,与标准请求的限额分开计算。

Tier 4 速率限制

重要说明:

• 长上下文速率限制与标准速率限制独立计算,互不影响
• 使用 Prompt Caching 时,缓存命中的 Token 不计入 ITPM 限额（大多数模型）
• 如果需要更高的长上下文速率限制,可以联系 Anthropic 销售团队申请自定义限额

如何升级到 Tier 4

达到累计充值门槛后会自动升级,无需人工审核。

Claude API 1M 上下文窗口 5 大实战场景

场景 1: 大型代码库分析

将整个项目代码打包发送给 Claude,进行架构审查、Bug 排查或重构建议。

import anthropic
import os

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

def collect_codebase(directory, extensions=(".py", ".ts", ".js")):
    """收集项目中所有指定类型的源代码文件"""
    code_content = []
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        # 跳过 node_modules 等目录
        dirs[:] = [d for d in dirs if d not in ("node_modules", ".git", "__pycache__")]
        for file in files:
            if file.endswith(extensions):
                filepath = os.path.join(root, file)
                with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
                    content = f.read()
                code_content.append(f"### {filepath}\n```\n{content}\n```")
    return "\n\n".join(code_content)

codebase = collect_codebase("./my-project")

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=8192,
    betas=["context-1m-2025-08-07"],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": f"""请对以下代码库进行全面架构审查:

{codebase}

请分析:
1. 整体架构设计的优缺点
2. 潜在的安全漏洞
3. 性能优化建议
4. 代码质量改进点"""
    }]
)

场景 2: 长文档综合分析

处理法律合同、研究论文集、财报等超长文档。

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["context-1m-2025-08-07"],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": f"""以下是公司过去 12 个月的财务报告合集（约 40 万 Token）：

{financial_reports}

请完成：
1. 各季度核心财务指标趋势分析
2. 收入结构变化及原因推断
3. 成本控制效果评估
4. 下季度业绩预测及风险提示"""
    }]
)

场景 3: 多轮长对话与 Extended Thinking 结合

在长上下文中开启 Extended Thinking,让 Claude 进行深度推理:

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=16384,
    betas=["context-1m-2025-08-07"],
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": f"""以下是一个复杂系统的完整技术文档和源代码:

{large_technical_document}

请深度分析这个系统的设计哲学,并给出改进方案。"""
    }]
)

# Extended Thinking 的 token 不会在后续对话中累积
# API 会自动剥离之前轮次的 thinking blocks

场景 4: 使用 Prompt Caching 降低长上下文成本

当你需要对同一份长文档进行多次不同维度的分析时,Prompt Caching 可以大幅降低成本:

# 第一次请求: 缓存长文档
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["context-1m-2025-08-07"],
    system=[{
        "type": "text",
        "text": large_document,
        "cache_control": {"type": "ephemeral"}  # 标记为可缓存
    }],
    messages=[{"role": "user", "content": "总结这份文档的核心论点"}]
)

# 第二次请求: 缓存命中,输入 Token 仅收 10% 费用
response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["context-1m-2025-08-07"],
    system=[{
        "type": "text",
        "text": large_document,
        "cache_control": {"type": "ephemeral"}
    }],
    messages=[{"role": "user", "content": "提取文档中的所有数据表格"}]
)

场景 5: Batch API 批量处理长文档

使用 Batch API 可以在长上下文定价的基础上再打 5 折:

# 创建批量请求
batch = client.beta.messages.batches.create(
    betas=["context-1m-2025-08-07"],
    requests=[
        {
            "custom_id": "doc-analysis-1",
            "params": {
                "model": "claude-sonnet-4-6",
                "max_tokens": 4096,
                "messages": [{"role": "user", "content": f"分析文档1: {doc1}"}]
            }
        },
        {
            "custom_id": "doc-analysis-2",
            "params": {
                "model": "claude-sonnet-4-6",
                "max_tokens": 4096,
                "messages": [{"role": "user", "content": "分析文档2: {doc2}"}]
            }
        }
    ]
)

🎯 实战建议: 在实际项目中,我们建议先通过 API易 apiyi.com 平台进行小规模测试,确认 Token 用量和成本符合预期后,再进行大规模部署。平台提供详细的用量统计面板,便于精确控制成本。

Claude API 1M 上下文窗口模型选择建议

4 款支持 1M 上下文的模型各有侧重,选择合适的模型能在效果和成本之间找到最佳平衡。

支持 1M 上下文的模型详细对比

按场景选择模型

选 Claude Opus 4.6 的场景:

• 需要最强推理能力的复杂分析任务
• 大型代码库的架构审查和安全审计
• 需要 Fast Mode（快速响应且无长上下文加价）的实时场景
• 预算充足、质量优先的企业级应用

选 Claude Sonnet 4.6 的场景:

• 日常长文档分析和摘要提取
• 需要上下文感知能力的长对话
• 成本敏感但对质量有较高要求的项目
• 需要 Interleaved Thinking 进行工具调用间推理

选 Claude Sonnet 4.5 / Sonnet 4 的场景:

• 批量文档处理（配合 Batch API 降低成本）
• 结构化信息提取和数据整理
• 不需要最新模型特性的稳定生产环境

💡 选择建议: 选择哪个模型主要取决于您的具体应用场景和预算。我们建议通过 API易 apiyi.com 平台进行实际测试对比,该平台支持上述所有模型的统一接口调用,便于快速切换和评估。

Claude API 1M 上下文窗口的 Token 估算参考

在规划长上下文使用时,了解不同内容类型的 Token 消耗非常重要:

Claude API 1M 上下文窗口与上下文感知

Claude Sonnet 4.6、Sonnet 4.5 和 Haiku 4.5 具备 Context Awareness（上下文感知） 能力。模型能够实时追踪剩余的上下文窗口容量,在长对话中更智能地管理 Token 预算。

工作原理:

对话开始时,Claude 会收到总上下文容量信息:

<budget:token_budget>1000000</budget:token_budget>

每次工具调用后,模型会收到剩余容量更新:

<system_warning>Token usage: 350000/1000000; 650000 remaining</system_warning>

这意味着在 1M 上下文窗口中,Claude 能够:

• 精确管理 Token 预算: 不会在对话后期突然耗尽上下文
• 合理分配输出长度: 根据剩余容量调整回复的详细程度
• 支持超长代理会话: 在 Agent 工作流中持续执行任务直到完成

Claude API 1M 上下文窗口管理策略: Compaction

当对话长度接近 1M 上下文窗口的极限时,Claude API 提供了 Compaction（压缩） 功能来延续对话。Compaction 是一种服务端摘要机制,会自动将对话早期的内容压缩成精简摘要,释放上下文空间,从而支持超越上下文窗口限制的超长对话。

目前 Compaction 功能在 Claude Opus 4.6 上以 Beta 形式提供。对于需要在 1M 上下文中运行长时间 Agent 任务的开发者,Compaction 是管理上下文的首选策略。

此外,Claude API 还提供了 Context Editing（上下文编辑） 能力,包括:

• Tool Result Clearing: 在 Agent 工作流中清除旧的工具调用结果,释放 Token
• Thinking Block Clearing: 主动清除之前轮次的思考内容,进一步优化上下文利用率

这些策略可以和 1M 上下文窗口配合使用,让你在超长上下文场景中获得最佳的性能和成本平衡。

Claude API 1M 上下文窗口中的注意事项

在实际使用 1M 上下文窗口时,有几个容易被忽略的技术细节:

1. 新模型返回验证错误而非静默截断: 从 Claude Sonnet 3.7 开始,当 prompt 和输出 Token 总量超过上下文窗口时,API 会返回验证错误,而不是悄悄截断内容。建议在发送请求前使用 Token Counting API 预估 Token 数量。

2. 图片和 PDF 的 Token 消耗不固定: 多模态内容的 Token 计算与纯文本不同,相同大小的图片可能消耗差异很大的 Token 数量。在大量使用图片时要预留充足的 Token 裕量。

3. 请求大小限制 (Request Size Limits): 即使上下文窗口支持 1M Token,HTTP 请求本身也有大小限制。当发送超大文本时,需要关注 HTTP 层面的限制。

4. 缓存感知的速率限制: 使用 Prompt Caching 时,缓存命中的 Token 不计入 ITPM 速率限制。这意味着在 1M 上下文场景中,合理利用缓存可以显著提升实际吞吐量。

常见问题

Claude API 1M 上下文窗口最佳实践清单

在实际项目中整合 1M 上下文窗口,建议遵循以下最佳实践:

开发阶段

• 先用 Token Counting API 预估: 在发送实际请求前,先用 Token Counting API 估算输入 Token 数量,避免意外触发长上下文定价
• 设置合理的 max_tokens: max_tokens 参数不影响速率限制计算（OTPM 按实际输出计算）,可以设置较高的值确保输出不被截断
• 分段测试: 先用小规模数据验证 prompt 模板效果,再逐步增大输入规模

生产环境

• 优先使用 Prompt Caching: 对于重复使用的长文档,Prompt Caching 可以将缓存命中部分的输入费用降到标准价的 10%,同时缓存命中的 Token 不计入 ITPM 速率限制
• 非实时任务用 Batch API: Batch API 可在长上下文定价基础上再打 5 折,两者叠加后费用仅为标准价的约 60%
• 监控 usage 字段: 每次请求后检查响应中的 usage 对象,建立费用监控告警机制
• 429 错误重试: 长上下文请求有独立速率限制,遇到 429 错误时检查 retry-after header 进行合理重试

成本控制

• 控制 200K 阈值: 如果输入接近 200K,考虑精简 prompt 以避免触发 2x 定价
• 选择合适的模型: Sonnet 系列比 Opus 便宜 40%,日常任务优先选 Sonnet
• 利用缓存降低速率限制压力: 80% 缓存命中率下,实际吞吐量可达名义限额的 5 倍

Claude API 1M 上下文窗口总结

Claude API 的 1M 上下文窗口让开发者能够一次性处理约 75 万字的内容,为代码库分析、长文档处理、复杂对话等场景提供了强大能力。核心要点回顾:

• 一行代码开启: 添加 anthropic-beta: context-1m-2025-08-07 header 即可
• 4 款模型支持: Claude Opus 4.6、Sonnet 4.6、Sonnet 4.5、Sonnet 4
• 透明定价: 超过 200K Token 后输入 2 倍、输出 1.5 倍,低于 200K 仍按标准价
• 独立速率限制: 长上下文请求不影响标准请求的额度
• 多种优化手段: Prompt Caching、Batch API、Fast Mode 可叠加降低成本

推荐通过 API易 apiyi.com 快速体验 Claude 1M 上下文窗口的能力,结合实际业务场景找到最佳实践方案。

参考资料

1. Anthropic 官方文档 – Context Windows: Claude API 上下文窗口技术说明

   • 链接: platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/context-windows

2. Anthropic 官方文档 – Pricing: Claude API 完整定价说明

   • 链接: platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing

3. Anthropic 官方文档 – Rate Limits: 速率限制和 Usage Tier 说明

   • 链接: platform.claude.com/docs/en/api/rate-limits

📝 作者: APIYI Team | 更多 AI 模型 API 使用教程,请访问 API易 apiyi.com 帮助中心