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Claude Opus 4.6 長時代理功能指南:自適應思考、努力等級、上下文壓縮與代理團隊

Claude Opus 4.6 隨附的代理功能實用指南:自適應思考、四種努力等級、上下文壓縮、12.8 萬輸出 token 與 Claude Code 代理團隊,以及成本控制與使用時機。

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Claude Opus 4.6 評測封面圖
FIG. 01 // Claude Opus 4.6 評測封面圖

重點先看: Claude Opus 4.6 最實用的變化不是某個評測分數,而是面向長時間工作的控制項:自適應思考、四種努力等級、上下文壓縮、最多 12.8 萬輸出 token,以及 Claude Code 中的代理團隊。用得好,同一個模型既能快速回答簡單問題,也能處理數小時的任務而不浪費 token。下文內容均來自 Anthropic 官方公告與文件。

為什麼主題是「自主性」

Anthropic 形容 Opus 4.6 會在沒有被要求的情況下,把更多注意力放在任務最困難的部分,快速處理簡單部分,並在更長的工作階段中保持產出。公告中引用的早期合作夥伴也提到,它會把複雜任務拆成子任務,並平行執行工具和子代理。這些是廠商與合作夥伴的說法,不是獨立量測,但說明了新控制項的用途。

自適應思考

過去開發者只能開啟或關閉延伸思考。有了自適應思考,模型會自行判斷何時需要更深的推理。預設努力等級下,它會在有用時使用延伸思考;較低等級時則更有選擇性。

適用情境: 有些請求很簡單、有些很難的混合工作負載,不必再為每種請求分別設定。

努力等級

共有四級:low、medium、high(預設)與 max。Anthropic 指出模型在預設等級下可能對簡單任務想太多,建議此時改用 medium。見努力等級文件。

建議的起點:

任務類型建議等級
快速查詢、格式整理、簡短回答low
日常寫程式與寫作medium
除錯、設計決策、陌生程式碼high
最困難、成本較不重要的問題max

上下文壓縮(測試版)

長時間的代理工作階段終究會填滿上下文。壓縮功能會在對話接近可設定的門檻時,自動摘要並取代較早的內容,讓代理繼續工作。代價是摘要可能遺失細節;關鍵需求最好放在代理可重新讀取的檔案或系統提示中。

100 萬上下文與 12.8 萬輸出

Opus 4.6 在 Claude Developer Platform 上提供測試版 100 萬 token 上下文,超過 20 萬 token 按溢價計費(每百萬輸入 10 美元、輸出 37.50 美元),輸出最多 12.8 萬 token。Anthropic 公布其在 MRCR v2 檢索測試的 8-needle 100 萬版本得到 76%,Sonnet 4.5 為 18.5%,顯示「上下文衰退」比過去的模型少得多。

Claude Code 的代理團隊

Claude Code 以研究預覽形式加入代理團隊:多個代理平行工作並互相協調,Anthropic 表示最適合彼此獨立、以閱讀為主的工作,例如程式碼庫審查。你可以直接接手任何子代理。見 Claude Code 文件。

建議: 把工作拆成不會修改同一批檔案的部分;為每個代理設定清楚的範圍;合併前審查整體結果。

成本控制清單

  1. 從 medium 開始,只對失敗的任務提高等級。
  2. 除非額外上下文明顯有幫助,否則把提示控制在 20 萬 token 以下,避免溢價。
  3. 長時間工作階段使用壓縮,但把關鍵指示保存在對話之外。
  4. 代理團隊用於平行、以閱讀為主的任務,而不是彼此緊密耦合的修改。
  5. 以價格頁為準;發布時定價為每百萬 token 5/25 美元。

適合交給自主模式的工作

Anthropic 的公告根據早期合作夥伴的回饋,描述了幾種長時間自主執行效果良好的模式(Anthropic):

  • 大型遷移:一家合作夥伴提到,模型處理數百萬行程式碼的遷移時先做規劃、在過程中調整策略,最後只花了預期一半的時間。
  • 議題分派:另一家表示,模型在一天內跨六個程式庫關閉 13 個議題,並把另外 12 個指派給正確的成員,必要時也會轉交人工處理。
  • 並行子任務:多家合作夥伴提到,模型會把工作拆成獨立子任務,並行執行工具與子代理。

這些案例的共同點是:目標明確、有辦法驗證結果(測試、議題狀態、審查),而且有人負責檢查產出。結果可以被驗證時,自主模式效果最好。

何時應讓人更貼近流程

  • 不可逆的操作:例如刪除資料、部署到正式環境或對外發送訊息,應要求確認。
  • 需求模糊時:先釐清再開始,否則長時間自主執行一個被誤解的目標只會浪費 token。
  • 資安敏感環境:代理應使用最小權限的憑證,並在沙盒中執行。

需要注意的限制

100 萬上下文仍是測試版,且僅限 Anthropic 自家平台;代理團隊是研究預覽。和任何模型一樣,自主執行的結果在採信前都應經過測試與程式碼審查。

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