Anthropic、100万トークンコンテキストウィンドウの追加料金を廃止しOpus 4.6とSonnet 4.6を大幅に低価格化
AnthropicはClaude Opus 4.6とSonnet 4.6の長文コンテキストウィンドウに対する追加料金を撤廃し、200,000トークンを超えるリクエストのコストを最大2倍から引き下げた。
キーポイント
追加料金の撤廃
AnthropicがClaude Opus 4.6とSonnet 4.6において、長文コンテキストウィンドウに対する追加料金を撤廃した。
コスト削減効果
200,000トークンを超えるリクエストのコストが最大2倍から引き下げられ、Opus 4.6とSonnet 4.6が大幅に安価になった。
製品対象
この変更はClaude Opus 4.6とSonnet 4.6の2つのモデルに適用される。
影響範囲
100万トークンコンテキストウィンドウを含む長文処理の利用障壁が低下し、大規模な文書処理や複雑なタスクの実用性が向上する。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この価格改定は、長文コンテキストを必要とするアプリケーション(研究、法律文書分析、長編コンテンツ生成など)のコスト障壁を大幅に低下させ、Anthropicの競争力を強化する。同時に、業界全体の長文処理コストのベンチマークを引き下げ、ユーザーにとってよりアクセスしやすいAIサービス環境を促進する可能性がある。
編集コメント
長文処理のコスト削減は実務でのAI活用を後押しする重要な動き。競合他社の価格戦略への影響も注目される。

Anthropicは、Claude Opus 4.6およびSonnet 4.6における長いコンテキストへの追加料金を撤廃しました。これにより、20万トークンを超えるリクエストに最大2倍のコストがかかることはなくなります。
本記事「Anthropic drops the surcharge for million-token context windows, making Opus 4.6 and Sonnet 4.6 far cheaper」は、The Decoderに最初に掲載されました。
原文を表示
Anthropic is making Claude's extra-large context window a lot cheaper. The Opus 4.6 and Sonnet 4.6 models now offer a context window of one million tokens at the standard price. Until now, Anthropic charged a surcharge of up to 100 percent for requests exceeding 200,000 tokens. The context window determines how much text an AI model can process in a single request.
Opus 4.6 still costs $5/$25 per million tokens (input/output), and Sonnet 4.6 runs $3/$15. But whether a prompt contains 9,000 or 900,000 tokens no longer matters for pricing. On top of that, the media limit jumps from 100 to 600 images or PDF pages per request. The new pricing applies to Claude Code (Max, Team, and Enterprise) and is available through Amazon Bedrock (except for the media limit), Google Cloud Vertex AI, and Microsoft Foundry.
The GraphWalks BFS benchmark measures how well AI models handle logical reasoning across large amounts of text. Opus 4.6 reportedly shows almost no drop in performance even at full context length. | Image: Anthropic
According to Anthropic, both models achieve the highest accuracy among comparable models at full context length in benchmark tests. That said, the broader problem of declining precision as context windows fill up is still far from solved.
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