刚刚，官方公告，Claude Sonnet 4 的上下文窗口扩大到了 100 万 tokens，是之前的 5 倍。
这意味着什么？简单说，现在它可以一次读懂整个代码库（7.5 万行代码）或几十篇论文。这听起来很技术，但实际应用场景更有意思。
痛点：记忆力不够用
之前的 AI 就像一个只有短期记忆的顾问，你得反复告诉它背景信息。想让它分析大项目？需要拆成无数个小块，然后祈祷它不要遗忘前面说过的内容。
现在能干什么
- 代码分析：把整个项目扔给它，它能看懂架构，找到文件间的依赖关系，给出改进建议
- 文档处理：批量分析合同、研究报告，找出不同文档间的关联
- 长对话代理：在几百次工具调用中保持上下文，不会「失忆」
成本考虑
超过 20 万 tokens 后价格翻倍（输入从
3
涨到
3涨到6，输出从
15
涨到
15涨到22.5），不过配合缓存和批处理还能省点钱。
真实反馈
Bolt.new 说这让开发者能在更大项目上保持高精度。iGent AI 说这让 AI 工程师可以进行「多天会话」处理真实代码库。
听起来不错，但关键问题是：大多数任务真的需要这么长的上下文吗？还是这又是一个「参数越大越好」的军备竞赛？
目前只对 Tier 4 用户开放测试，Amazon Bedrock 可用，Google Cloud 即将跟进。
那么，“又”Rag死了吗？
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