我是如何玩轉Claude100 萬 Token上下文的？（附代碼實戰(zhàn)） 原創(chuàng)
編輯 | 云昭
出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
進入8月后，Anthropic 推出了一個相當讓開發(fā)者興奮的更新！
那就是：Claude Sonnet 4 現(xiàn)在支持 100 萬 token 的上下文窗口 —— 這相當于在一次對話中處理 75 萬個單詞，或 7.5 萬行代碼。（1個token相當于0.75個單詞，1行代碼大概10個單詞長度。）
對一些開發(fā)者來說，這個概念可能有點抽象。我們可以這樣理解：
一次性丟給Claude：一整本小說（大約 18 萬 tokens）、一份配套的深入分析、研究資料，以及復雜的指令，完全不在話下，甚至還有很多的 token 空間等你開發(fā)。
這對于復雜、大規(guī)模的項目來說非常實用。
那究竟該怎么用這個新功能更新呢？小編幫各位整理了幾種用法，希望能幫助到大家。
1.升級前后對比
- 之前的上限：200,000 tokens
- 現(xiàn)在的上限：1,000,000 tokens（提升 5 倍）
- 與競品對比：比 OpenAI GPT-5（40 萬 tokens）多 2.5 倍
- 實際能力：能處理完整代碼庫、全套文檔，或多個相關文件
Google 的 Gemini 和 OpenAI 都有 100 萬 token 的模型，所以看到 Anthropic 追上來是好事。但 Claude 的實現(xiàn)特別強調“有效上下文窗口”，也就是保證它能真正理解并利用你提供的大量信息。
2.Claude 的 100 萬 Token 意味著什么？
和一些競品在長上下文里出現(xiàn)注意力衰減不同，早期反饋顯示 Claude 在擴展后的上下文范圍內依然保持了穩(wěn)定表現(xiàn)。
幾個關鍵點：
- 完整項目理解你可以上傳整個項目，Claude 會基于整體架構、代碼風格和依賴關系，提供更契合的建議。
- 長周期自主任務Claude 能夠處理復雜的多步驟開發(fā)任務，保持上下文記憶，不會忘記之前的決策。
- 更好的代碼生成當你讓 Claude 開發(fā)新功能時，它能看見整個應用結構，生成更合理、更集成的方案。
- 全面代碼審查上傳整個代碼庫進行分析、重構建議或安全審計。
3.入門：在應用中接入 Claude API
如果你準備好利用這個擴展上下文窗口，可以按照以下步驟操作。
圖片
前提條件
- 一個 Anthropic API key（在console.anthropic.com 獲取）
- Node.js 16+ 或 Python 3.7+
- 基礎 REST API 使用經驗
步驟 1：安裝依賴
Node.js:
復制
npm install @anthropic-ai/sdk
Python:
復制
pip install anthropic
步驟 2：基礎配置
Node.js 示例：
復制
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
const anthropic = new Anthropic({
apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
});
Python 示例：
復制
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(
api_key="your-api-key-here"
)
步驟 3：利用擴展上下文
Node.js 大型代碼庫分析：
復制
async function analyzeCodebase(files) {
// Combine multiple files into a single prompt
const combinedContent = files.map(file =>
`// File: ${file.path}\n${file.content}\n\n`
).join('');
const message = await anthropic.messages.create({
model: "claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens: 4000,
messages: [{
role: "user",
content: `Please analyze this entire codebase and provide:
1. Architecture overview
2. Potential improvements
3. Security considerations
4. Performance optimization opportunities
復制
Here's the codebase:
${combinedContent}`
}]
});
return message.content[0].text;
}
Python 長文檔處理：
復制
def process_large_documentation(doc_content):
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-20250514",
max_tokens=4000,
messages=[{
"role": "user",
"content": f"""
Please create a comprehensive technical summary and implementation guide
based on this extensive documentation:
復制
{doc_content}
Focus on:
- Key implementation steps
- Code examples
- Best practices
- Common pitfalls to avoid
"""
}]
)
return message.content[0].text
步驟 4：處理文件上傳
Web 應用可用 Express.js + Multer 處理多文件上傳，并交給 Claude 分析。
示例代碼：
復制
const multer = require('multer');
const fs = require('fs').promises;
復制
const upload = multer({ dest: 'uploads/' });
app.post('/analyze-project', upload.array('files'), async (req, res) => {
try {
const files = [];
for (const file of req.files) {
const content = await fs.readFile(file.path, 'utf-8');
files.push({
path: file.originalname,
content: content
});
}
const analysis = await analyzeCodebase(files);
res.json({ analysis });
} catch (error) {
res.status(500).json({ error: error.message });
}
});
步驟 5：管理成本
擴展上下文意味著價格調整：
- 輸入超 20 萬 tokens：每百萬輸入 $6 / 輸出 $22.5
- 輸入少于 20 萬 tokens：每百萬輸入 $3 / 輸出 $15
還可用簡單的 Token 估算函數(shù)來預估成本。這里有個使用示例。
復制
function estimateTokenCount(text) {
// Rough estimation: 1 token ≈ 4 characters for English text
// For code, it's often closer to 1 token ≈ 3 characters
return Math.ceil(text.length / 3.5);
}
復制
function estimateCost(inputTokens, outputTokens) {
const inputCost = inputTokens > 200000
? (inputTokens / 1000000) * 6
: (inputTokens / 1000000) * 3;
const outputCost = outputTokens > 200000
? (outputTokens / 1000000) * 22.50
: (outputTokens / 1000000) * 15;
return inputCost + outputCost;
}
4.高級用例
- 多文件重構
按需求整體重構項目。
復制
async function refactorProject(files, requirements) {
const prompt = `
Refactor this entire project according to these requirements:
${requirements}
復制
Current codebase:
${files.map(f => `// ${f.path}\n${f.content}`).join('\n\n')}
Please provide the refactored files with explanations.
`;
// Process with Claude...
}
- 測試套件生成自動生成完整單測、集成測試和邊界測試。
復制
def generate_test_suite(codebase_files):
combined_code = "\n\n".join([
f"# File: {file['path']}\n{file['content']}"
for file in codebase_files
])
prompt = f"""
Generate a comprehensive test suite for this entire codebase.
Include unit tests, integration tests, and edge cases.
復制
Codebase:
{combined_code}
"""
# Send to Claude API...
- 自動化文檔生成一次性生成完整的、一致的項目文檔。
5.最佳實踐
- 結構化提示：即使是 100 萬 tokens，也要邏輯清晰。
- 使用分隔符：幫助 Claude 分辨不同部分。
- 明確指令：上下文越大，越要清楚告訴 Claude 你要什么。
- 監(jiān)控成本：尤其在生產環(huán)境下。
- 緩存：針對重復分析的內容考慮緩存策略。
6.競品對比
這次升級讓 Anthropic 在上下文長度上超越了 GPT-5，也讓 Claude 成為大規(guī)模復雜項目的理想選擇。
雖然 Google Gemini 提供 200 萬 tokens，Meta Llama 4 Scout 宣稱 1000 萬 tokens，但 Anthropic 的“有效上下文窗口”更強調 Claude 對內容的真實理解力。
7.寫在最后
Claude 的 100 萬 token 上下文窗口為開發(fā)者帶來了新的工作流可能性。如果你需要全局代碼分析，或想打造更智能的開發(fā)工作流，這次升級可以說是重要的基礎。
本文轉載自??51CTO技術棧??，作者：云昭
