约 100 万 Token 上下文
公开资料支持约 100 万输入 Token，适合整库代码、长规格与多轮 Agent 而不必过度切分。
Claude Opus 4.6
去试试Claude Opus 4.6
面向复杂编程与 Agent 的前沿 Claude
百万级上下文与 128K 输出，配合 effort 档位与提示缓存，在 LimaxAI 聊天里处理大型代码库、长文档与多步 Agent 工作流，并与 GPT、Gemini 等同台切换。
- 约 1M 上下文
- 128K 最大输出
- 编程 · Agent
- Effort 档位
- 提示缓存
功能与限制
核心能力与限制
规划生产集成时最重要的规格；具体开关以 LimaxAI 聊天内实际展示为准。
128K 最大输出
最高约 128K 输出 Token，适合长报告、完整补丁与大型结构化结果。
Effort 与深度推理
可调 effort（如 low / medium / high）在延迟、成本与推理深度之间权衡（以平台接入为准）。
Agent 与工具调用
函数调用、计算机使用类能力与多步 Agent 循环，适合自动化研发与运维任务。
多模态输入
支持图像等输入配合文本输出，适合 UI 评审、图表理解与文档问答（以聊天附件能力为准）。
提示缓存
对重复 system、工具 schema 与长前缀使用缓存，摊薄高频 Agent 与 IDE 集成的成本（API 场景；聊天以产品为准）。
应用场景
最适合的场景
下列场景与公开 Claude Opus 4.6 叙事一致；配图为说明性视觉。
复杂编程与代码库理解
跨文件重构、深度排错、架构评审与大型 PR 摘要——用长上下文一次带入相关模块与测试。
多步 Agent 与工具链
搜索、执行、编辑与验证的多轮循环，适合研发自动化、数据清洗与运维剧本（以聊天内工具为准）。
长文档与超长上下文
合同、论文、日志与规格书级材料在同一线程内推理，减少手工切块与上下文丢失。
平台价值
为什么在 LimaxAI 里用
与 GPT、Gemini、DeepSeek 等模型同一聊天工作台，无需单独维护 Anthropic 控制台。
多模型栈里的前沿 Claude
难任务用 Opus，日常对话可切 Sonnet 等同家族型号，在同一积分体系下对比成本。
积分计费一体化
按 LimaxAI 公示的聊天积分规则扣减，便于与团队内其他模型对比消耗。
流式对话体验
沿用 LimaxAI 聊天流式管线，适合长回复与 Agent 迭代。
Claude 家族
Claude 家族选型（定性）
Opus 4.6 偏前沿质量；需要更新一代可对比 Opus 4.7，成本敏感可看 Sonnet。
公开规格随版本更新；LimaxAI 可用条目以模型列表为准。
| 维度 | Opus 4.6 | Opus 4.7 | Sonnet |
|---|---|---|---|
| 定位 | 前沿 · 编程与 Agent | 更新一代 Opus | 平衡 · 日常 |
| 上下文 | 约 1M | 约 1M | 随版本 |
| 最大输出 | 128K | 128K | 随版本 |
| 典型任务 | 复杂编码 · 长 Agent | 更难前沿任务 | 高吞吐对话 |
| 选型建议 | 质量与长上下文优先 | 要最新 Opus | 成本与速度优先 |
如何开始
如何开始
在 LimaxAI 试用 Claude Opus 4.6 的三步。
登录 LimaxAI
注册并打开对话页，在模型列表中查找 Claude Opus 4.6 或名称相近的条目。
发送测试任务
从代码审查、长文档问答或短 Agent prompt 开始，观察质量与延迟是否满足需求。
按任务切换型号
难例可试 Opus 4.7，日常流量可切 Sonnet，并在价格页查看积分消耗。
常见问答
常见问题
Opus 4.6 与 Opus 4.7 有何区别？
公开资料将 4.7 定位为更新一代 Opus，通常在推理与 Agent 表现上更强；4.6 仍是成熟的前沿档。LimaxAI 是否同时上架以模型列表为准。
上下文窗口有多大？
公开资料为约 100 万输入 Token 与最高约 128K 输出。实际上限以 LimaxAI 模型列表与网关策略为准。
什么是 effort 档位？
Effort 用于在推理深度、延迟与成本之间权衡（如 low / medium / high）。聊天内是否展示该开关以产品为准。
应该使用哪个 model ID？
API 场景常用 claude-opus-4-6 等标识。LimaxAI 聊天请在模型列表中选择对应条目，名称可能随运营配置变化。
何时用 Opus，何时用 Sonnet？
复杂编程、长 Agent、难推理与大型文档优先 Opus；高吞吐、成本敏感的日常对话可优先 Sonnet。
支持提示缓存吗？
公开资料支持对重复前缀的提示缓存以降低成本，多见于 API 集成；聊天场景以 LimaxAI 产品说明为准。
在 LimaxAI 如何计费？
按所选聊天模型与 LimaxAI 公示的积分规则计费，请以价格页与个人消费明细为准。
在 LimaxAI 对话中试用
用真实任务试一条 Claude Opus 4.6
打开聊天，选择 Opus 4.6，从代码审查或长文档 Agent 草稿开始验证。