實現 Claude API 100萬Token上下文窗口的完整配置指南和5大實戰場景

如何在 API 調用中使用超過 20 萬 Token 的超長上下文，是越來越多開發者面臨的真實需求。Anthropic 推出了 Claude API 100 萬 Token 上下文窗口（1M Context Window）功能，讓單次請求可以處理約 75 萬字的文本內容——相當於一次性讀完整部《紅樓夢》加《三國演義》。

核心價值: 讀完本文，你將掌握 Claude API 1M 上下文窗口的完整開啓方法，瞭解定價計算規則，並獲得 5 種實戰場景的代碼模板。

Claude API 1M 上下文窗口核心要點

在深入配置細節之前，先了解這個功能的關鍵信息。

Claude API 1M 上下文窗口的工作原理

Claude API 的標準上下文窗口爲 200K Token。當你通過 beta header 開啓 1M 上下文窗口後，模型可以在單次請求中處理最多 100 萬個 Token 的輸入內容。

需要特別注意的是，上下文窗口包含了所有內容:

• 輸入 Token: 系統提示詞、對話歷史、當前用戶消息
• 輸出 Token: 模型生成的回覆內容
• 思考 Token: 如果啓用了 Extended Thinking，思考過程也會計入

🎯 技術建議: Claude API 的 1M 上下文窗口特別適合處理大規模代碼庫分析、長文檔理解等場景。我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺快速驗證長上下文方案，該平臺支持 Claude 全系列模型的統一接口調用。

Claude API 1M 上下文窗口快速上手

開啓前提條件

在使用 1M 上下文窗口之前，確認你滿足以下條件:

極簡示例

只需在標準 API 請求中添加一行 beta header，即可解鎖 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 統一接口
）

response = client.beta.messages.create（
    model="claude-sonnet-4-6"，
    max_tokens=4096，
    messages=[
        {"role": "user"， "content": "請分析以下長文檔的核心論點..."}
    ]，
    betas=["context-1m-2025-08-07"]，
）

print（response.content[0].text）

使用 cURL 的等效調用:

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": "分析這份長文檔..."}
    ]
  }'

關鍵代碼說明:

• betas=["context-1m-2025-08-07"]: Python SDK 的寫法，自動添加 anthropic-beta header
• anthropic-beta: context-1m-2025-08-07: cURL / HTTP 請求的 header 寫法
• 當輸入 Token 不超過 200K 時，即使添加了 beta header，也按標準價格計費

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 統一接口
}）；

async function analyzeLongDocument（filePath: string） {
  // 讀取大文件
  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: `請對以下文檔進行全面分析，包括：
1. 核心論點摘要
2. 關鍵數據提取
3. 邏輯結構評估
4. 改進建議

文檔內容:
${document}`
      }
    ]，
    betas: ["context-1m-2025-08-07"]
  }）；

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

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

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

🚀 快速開始: 推薦使用 API易 apiyi.com 平臺快速測試 Claude 1M 上下文窗口。該平臺提供 OpenAI 兼容接口，無需複雜配置，支持 Claude 全系列模型。

Claude API 1M 上下文窗口定價詳解

長上下文的定價是開發者最關心的問題之一。Claude API 採用了分段計費策略——輸入 Token 是否超過 200K 決定了你的計費檔位。

各模型長上下文定價對比

MTok = 百萬 Token

定價計算規則

理解幾個關鍵規則，避免費用超預期:

1. 200K 閾值是開關: 一旦輸入 Token 總量超過 200K，整個請求的所有 Token 都按長上下文價格計費，而不是隻對超出部分加價
2. 輸入 Token 總量包含緩存: input_tokens + cache_creation_input_tokens + cache_read_input_tokens 的總和決定定價檔位
3. 輸出 Token 不影響檔位: 輸出 Token 數量不影響是否觸發長上下文定價，但一旦觸發，輸出也按 1.5 倍計費
4. 低於 200K 仍按標準價: 即使你開啓了 beta header，只要輸入不超過 200K，就按標準價計費

費用實例計算

場景: 使用 Claude Sonnet 4.6 分析一份 50 萬 Token 的長文檔，生成 2000 Token 的分析報告。

輸入費用: 500，000 Token × $6/MTok = $3.00
輸出費用: 2，000 Token × $22.50/MTok = $0.045
總計: $3.045

同樣的輸出，如果輸入只有 15 萬 Token:

輸入費用: 150，000 Token × $3/MTok = $0.45
輸出費用: 2，000 Token × $15/MTok = $0.03
總計: $0.48

4 種省錢策略

💰 成本優化: 對於需要頻繁調用 Claude 長上下文的項目，可以通過 API易 apiyi.com 平臺獲取靈活的計費方案。結合 Prompt Caching 和 Batch API，單次調用成本可降低 70% 以上。

Claude API 1M 上下文窗口速率限制

開啓 1M 上下文後，長上下文請求（輸入超過 200K Token）有獨立的速率限制，與標準請求的限額分開計算。

Tier 4 速率限制

重要說明:

• 長上下文速率限制與標準速率限制獨立計算，互不影響
• 使用 Prompt Caching 時，緩存命中的 Token 不計入 ITPM 限額（大多數模型）
• 如果需要更高的長上下文速率限制，可以聯繫 Anthropic 銷售團隊申請自定義限額

如何升級到 Tier 4

達到累計充值門檻後會自動升級，無需人工審覈。

Claude API 1M 上下文窗口 5 大實戰場景

場景 1: 大型代碼庫分析

將整個項目代碼打包發送給 Claude，進行架構審查、Bug 排查或重構建議。

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"））:
    """收集項目中所有指定類型的源代碼文件"""
    code_content = []
    for root， dirs， files in os.walk（directory）:
        # 跳過 node_modules 等目錄
        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"""請對以下代碼庫進行全面架構審查:

{codebase}

請分析:
1. 整體架構設計的優缺點
2. 潛在的安全漏洞
3. 性能優化建議
4. 代碼質量改進點"""
    }]
）

場景 2: 長文檔綜合分析

處理法律合同、研究論文集、財報等超長文檔。

response = client.beta.messages.create（
    model="claude-sonnet-4-6"，
    max_tokens=4096，
    betas=["context-1m-2025-08-07"]，
    messages=[{
        "role": "user"，
        "content": f"""以下是公司過去 12 個月的財務報告合集（約 40 萬 Token）：

{financial_reports}

請完成：
1. 各季度核心財務指標趨勢分析
2. 收入結構變化及原因推斷
3. 成本控制效果評估
4. 下季度業績預測及風險提示"""
    }]
）

場景 3: 多輪長對話與 Extended Thinking 結合

在長上下文中開啓 Extended Thinking，讓 Claude 進行深度推理:

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"""以下是一個複雜系統的完整技術文檔和源代碼:

{large_technical_document}

請深度分析這個系統的設計哲學，並給出改進方案。"""
    }]
）

# Extended Thinking 的 token 不會在後續對話中累積
# API 會自動剝離之前輪次的 thinking blocks

場景 4: 使用 Prompt Caching 降低長上下文成本

當你需要對同一份長文檔進行多次不同維度的分析時，Prompt Caching 可以大幅降低成本:

# 第一次請求: 緩存長文檔
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"}  # 標記爲可緩存
    }]，
    messages=[{"role": "user"， "content": "總結這份文檔的核心論點"}]
）

# 第二次請求: 緩存命中，輸入 Token 僅收 10% 費用
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": "提取文檔中的所有數據表格"}]
）

場景 5: Batch API 批量處理長文檔

使用 Batch API 可以在長上下文定價的基礎上再打 5 折:

# 創建批量請求
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"分析文檔1: {doc1}"}]
            }
        }，
        {
            "custom_id": "doc-analysis-2"，
            "params": {
                "model": "claude-sonnet-4-6"，
                "max_tokens": 4096，
                "messages": [{"role": "user"， "content": "分析文檔2: {doc2}"}]
            }
        }
    ]
）

🎯 實戰建議: 在實際項目中，我們建議先通過 API易 apiyi.com 平臺進行小規模測試，確認 Token 用量和成本符合預期後，再進行大規模部署。平臺提供詳細的用量統計面板，便於精確控制成本。

Claude API 1M 上下文窗口模型選擇建議

4 款支持 1M 上下文的模型各有側重，選擇合適的模型能在效果和成本之間找到最佳平衡。

支持 1M 上下文的模型詳細對比

按場景選擇模型

選 Claude Opus 4.6 的場景:

• 需要最強推理能力的複雜分析任務
• 大型代碼庫的架構審查和安全審計
• 需要 Fast Mode（快速響應且無長上下文加價）的實時場景
• 預算充足、質量優先的企業級應用

選 Claude Sonnet 4.6 的場景:

• 日常長文檔分析和摘要提取
• 需要上下文感知能力的長對話
• 成本敏感但對質量有較高要求的項目
• 需要 Interleaved Thinking 進行工具調用間推理

選 Claude Sonnet 4.5 / Sonnet 4 的場景:

• 批量文檔處理（配合 Batch API 降低成本）
• 結構化信息提取和數據整理
• 不需要最新模型特性的穩定生產環境

💡 選擇建議: 選擇哪個模型主要取決於您的具體應用場景和預算。我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行實際測試對比，該平臺支持上述所有模型的統一接口調用，便於快速切換和評估。

Claude API 1M 上下文窗口的 Token 估算參考

在規劃長上下文使用時，瞭解不同內容類型的 Token 消耗非常重要:

Claude API 1M 上下文窗口與上下文感知

Claude Sonnet 4.6、Sonnet 4.5 和 Haiku 4.5 具備 Context Awareness（上下文感知） 能力。模型能夠實時追蹤剩餘的上下文窗口容量，在長對話中更智能地管理 Token 預算。

工作原理:

對話開始時，Claude 會收到總上下文容量信息:

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

每次工具調用後，模型會收到剩餘容量更新:

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

這意味着在 1M 上下文窗口中，Claude 能夠:

• 精確管理 Token 預算: 不會在對話後期突然耗盡上下文
• 合理分配輸出長度: 根據剩餘容量調整回覆的詳細程度
• 支持超長代理會話: 在 Agent 工作流中持續執行任務直到完成

Claude API 1M 上下文窗口管理策略: Compaction

當對話長度接近 1M 上下文窗口的極限時，Claude API 提供了 Compaction（壓縮） 功能來延續對話。Compaction 是一種服務端摘要機制，會自動將對話早期的內容壓縮成精簡摘要，釋放上下文空間，從而支持超越上下文窗口限制的超長對話。

目前 Compaction 功能在 Claude Opus 4.6 上以 Beta 形式提供。對於需要在 1M 上下文中運行長時間 Agent 任務的開發者，Compaction 是管理上下文的首選策略。

此外，Claude API 還提供了 Context Editing（上下文編輯） 能力，包括:

• Tool Result Clearing: 在 Agent 工作流中清除舊的工具調用結果，釋放 Token
• Thinking Block Clearing: 主動清除之前輪次的思考內容，進一步優化上下文利用率

這些策略可以和 1M 上下文窗口配合使用，讓你在超長上下文場景中獲得最佳的性能和成本平衡。

Claude API 1M 上下文窗口中的注意事項

在實際使用 1M 上下文窗口時，有幾個容易被忽略的技術細節:

1. 新模型返回驗證錯誤而非靜默截斷: 從 Claude Sonnet 3.7 開始，當 prompt 和輸出 Token 總量超過上下文窗口時，API 會返回驗證錯誤，而不是悄悄截斷內容。建議在發送請求前使用 Token Counting API 預估 Token 數量。

2. 圖片和 PDF 的 Token 消耗不固定: 多模態內容的 Token 計算與純文本不同，相同大小的圖片可能消耗差異很大的 Token 數量。在大量使用圖片時要預留充足的 Token 裕量。

3. 請求大小限制 （Request Size Limits）: 即使上下文窗口支持 1M Token，HTTP 請求本身也有大小限制。當發送超大文本時，需要關注 HTTP 層面的限制。

4. 緩存感知的速率限制: 使用 Prompt Caching 時，緩存命中的 Token 不計入 ITPM 速率限制。這意味着在 1M 上下文場景中，合理利用緩存可以顯著提升實際吞吐量。

常見問題

Claude API 1M 上下文窗口最佳實踐清單

在實際項目中整合 1M 上下文窗口，建議遵循以下最佳實踐:

開發階段

• 先用 Token Counting API 預估: 在發送實際請求前，先用 Token Counting API 估算輸入 Token 數量，避免意外觸發長上下文定價
• 設置合理的 max_tokens: max_tokens 參數不影響速率限制計算（OTPM 按實際輸出計算），可以設置較高的值確保輸出不被截斷
• 分段測試: 先用小規模數據驗證 prompt 模板效果，再逐步增大輸入規模

生產環境

• 優先使用 Prompt Caching: 對於重複使用的長文檔，Prompt Caching 可以將緩存命中部分的輸入費用降到標準價的 10%，同時緩存命中的 Token 不計入 ITPM 速率限制
• 非實時任務用 Batch API: Batch API 可在長上下文定價基礎上再打 5 折，兩者疊加後費用僅爲標準價的約 60%
• 監控 usage 字段: 每次請求後檢查響應中的 usage 對象，建立費用監控告警機制
• 429 錯誤重試: 長上下文請求有獨立速率限制，遇到 429 錯誤時檢查 retry-after header 進行合理重試

成本控制

• 控制 200K 閾值: 如果輸入接近 200K，考慮精簡 prompt 以避免觸發 2x 定價
• 選擇合適的模型: Sonnet 系列比 Opus 便宜 40%，日常任務優先選 Sonnet
• 利用緩存降低速率限制壓力: 80% 緩存命中率下，實際吞吐量可達名義限額的 5 倍

Claude API 1M 上下文窗口總結

Claude API 的 1M 上下文窗口讓開發者能夠一次性處理約 75 萬字的內容，爲代碼庫分析、長文檔處理、複雜對話等場景提供了強大能力。核心要點回顧:

• 一行代碼開啓: 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
• 透明定價: 超過 200K Token 後輸入 2 倍、輸出 1.5 倍，低於 200K 仍按標準價
• 獨立速率限制: 長上下文請求不影響標準請求的額度
• 多種優化手段: Prompt Caching、Batch API、Fast Mode 可疊加降低成本

推薦通過 API易 apiyi.com 快速體驗 Claude 1M 上下文窗口的能力，結合實際業務場景找到最佳實踐方案。

參考資料

1. Anthropic 官方文檔 – Context Windows: Claude API 上下文窗口技術說明

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

2. Anthropic 官方文檔 – Pricing: Claude API 完整定價說明

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

3. Anthropic 官方文檔 – Rate Limits: 速率限制和 Usage Tier 說明

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

📝 作者: APIYI Team | 更多 AI 模型 API 使用教程，請訪問 API易 apiyi.com 幫助中心