最近在做长文档分析和大型代码库处理时，明显感觉到传统 128K 上下文已经开始吃紧。
于是实测了一轮 Claude Opus 4.6，重点关注它的百万 token 上下文能力，以及工程落地可行性。
这篇文章不做发布会复读，主要聊三件事：
- 百万上下文到底解决了什么问题
- 实际 API 调用体验
- 国内环境如何稳定部署
- 参数如何调优
- 新话题：超长上下文下的性能与成本平衡
一、百万 Token 上下文到底能干嘛？
以前的大模型在长文处理上最大的问题不是“算不出来”，而是：
- 输入被截断
- 前后逻辑断裂
- 中间内容被弱化
Opus 4.6 支持最高 100 万 token（测试阶段），这意味着：
- 整个代码仓库可以一次输入
- 合同集合可以整体分析
- 长周期对话不会频繁丢失上下文
我实际测试了一个 40 万 token 的工程文档，模型能持续追踪跨章节变量引用关系，逻辑连贯性明显比旧版本强。
结论：
百万上下文不是噱头，而是解决“长任务完整性”的关键能力。
二、编码与复杂任务处理表现
在代码生成和修复任务中，表现有两个明显变化：
- 对历史上下文引用更准确
- 多文件依赖关系理解更稳定
比如在分析一个跨模块调用错误时，它能追溯到早期定义部分，而不是只关注当前文件。
对工程类项目来说，这比“多给几个函数示例”更重要。
三、API 实操（基于 PoloAPI 接入）
国内直连海外模型通常会遇到：
- 延迟波动
- TLS 问题
- 账户支付限制
我实际采用的是通过 PoloAPI（poloapi.cn/） 做统一接入。
Python 示例：
from poloapi import PoloAPI
client = PoloAPI(api_key="YOUR_KEY")
resp = client.generate(
model="claude-opus-4-6",
prompt="分析这个多文件代码结构的设计问题",
max_tokens=2048
)
print(resp.text)
Node.js 示例：
const { PoloAPI } = require("poloapi");
const client = new PoloAPI({ apiKey: "YOUR_KEY" });
async function run() {
const result = await client.generate({
model: "claude-opus-4-6",
prompt: "总结这段长报告的核心观点",
max_tokens: 4096,
});
console.log(result.text);
}
run();
调用体验上：
- 响应稳定
- 并发情况下波动较小
- 模型切换方便
对于日常开发已经足够。
四、国内稳定部署思路
如果是生产环境，我建议：
- API 层做限流
- 请求体提前摘要预处理
- 异常自动重试
- 区分普通任务和长上下文任务
通过 PoloAPI 统一接入后，可以减少多模型对接成本，也方便后续扩展。
五、百万上下文下的成本与性能平衡
很多人看到“100 万 token”会兴奋，但实际工程中要考虑两个问题：
1. 延迟问题
上下文越长：
- 推理时间自然增长
- 并发能力下降
所以不是所有场景都应该直接塞满百万 token。
建议策略：
- 关键段落优先
- 做摘要压缩
- 分批处理
2. 成本控制
Token 计费模型下：
- 输入越多成本越高
- 不必要的历史上下文会浪费预算
我在测试时发现，合理压缩后依然能保持 90% 的推理效果。
结论：
百万上下文是能力上限，不是默认用法。
六、参数调优建议
几个关键参数建议：
- temperature：代码场景建议低一点（0.2–0.5）
- max_tokens：根据输出预期控制
- 提示词分块结构化
- 长文任务尽量分阶段调用
工程效果比单次暴力调用更稳定。
总结
Claude Opus 4.6 的百万上下文能力确实让长任务处理进入新阶段。
但真正关键的不是“能支持多少 token”，
而是：
- 如何合理控制输入规模
- 如何平衡延迟与成本
- 如何在国内稳定部署
结合 PoloAPI（poloapi.cn/） 接入后，整体落地难度明显降低。
如果你的业务涉及：
- 长文档分析
- 大型代码项目
- 多轮长对话
可以开始考虑把百万上下文能力纳入架构设计。
