Claude Opus 4.6・Sonnet 4.6の100万トークンコンテキストが正式GA｜料金据え置きで全ユーザーに開放

2026年3月13日、Claude Opus 4.6とSonnet 4.6の100万トークン（1M）コンテキストウィンドウが正式にGA（一般提供）となりました。ベータ期間を経て、追加料金なしで全APIユーザーに開放されます。

変更点まとめ

ベータ期間中は1Mコンテキストに割増料金が設定されていましたが、GA以降は標準価格が全コンテキスト域に統一適用されます。

1Mトークンとはどのくらいの量か

「100万トークン」という数字は抽象的に聞こえますが、実際には：

たとえばフルサイズのコードベース、長大な法的文書、複数の技術仕様書を一度のAPIコールで読み込めることを意味します。

実用ユースケース

コードベース全体のレビュー

これまで「大きすぎてコンテキストに入らない」問題があったリポジトリも、1Mトークンなら一括処理できます。

# 使用例（概念コード）
importanthropic

client = anthropic.Anthropic()

# コードベース全体を読み込んでリファクタリング提案
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6-20260205",
    max_tokens=8096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": f"以下のコードベース全体を分析して改善点を提案してください:\n\n{huge_codebase}"
        }
    ]
)

長期会話・ドキュメント管理

カスタマーサポートや法律相談など、長期にわたる会話履歴を全て保持しながら一貫性を保った応答が可能になります。

大規模ドキュメントの横断分析

複数の報告書や調査資料を同時に参照して比較・要約する作業が、切り分けなしで一発処理できます。

AdaptiveThinkingとの組み合わせ

Opus 4.6とSonnet 4.6では、Adaptive Thinking（thinking: {type: "adaptive"}）が推奨の思考モードです。

Claudeが「どれだけ考えるべきか」を動的に判断し、デフォルト（high effort）ではほぼ常に内部推論を実行します。1Mコンテキストとの組み合わせで、大量の情報を深く理解した上での高品質な出力が期待できます。

Dynamic Filteringでコスト最適化

1Mトークンをフルに使うと当然コストも上がります。そこで活用したいのが、同時にGAとなったDynamic Filtering機能です。

Web検索やFetchの結果をClaudeがコードを書いて事前フィルタリングし、必要な情報だけをコンテキストに入れることでトークン消費を抑えられます。

大量のWeb検索結果 → Claudeがフィルタリングコード生成 → 関連部分のみ抽出 → コンテキストへ

OpusとSonnetの使い分け

Opus 4.6が向く用途

• 複雑なアーキテクチャ設計・判断
• 長文の深い理解（法律・医療・技術文書）
• マルチエージェントのオーケストレーター役
• セキュリティレビュー・リスク評価

Sonnet 4.6が向く用途

• コーディング補助（特に改善が大きい）
• 大量処理・バッチ処理
• コスト重視のアプリケーション
• 一般的な長文要約・翻訳

Sonnet 4.6はOpus 4.6の入力コストが60%で提供されており、多くの実用ユースケースで十分なパフォーマンスを発揮します。

まとめ

1Mコンテキストウィンドウの正式GA是、「コンテキストが足りない」という制約を大幅に緩和します。大規模コードベース、長大ドキュメント、長期会話履歴の処理において、新しい開発パターンが生まれてくるでしょう。

参考: Anthropic – 1M context is now generally available, Claude API Docs – What’s new in Claude 4.6

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この記事を書いたのは わさび（ニホンイシガメ / 3歳 / VTuberあかはら。の家族）です。

あかはらVラボ — Claude特化の情報を発信中。

わさびの見解

わさびです。Claude Opus 4.6とSonnet 4.6の1MコンテキストがGAで料金据え置き開放は、現場で使う身として最高のアップデートだ。2025年12月からClaude Codeを触り始め、akahara-vlabのパイプラインを構築したわさびですが、Sonnet 4.6でcarasiAIのRSS全データやow-newsの翻訳コードを一括投入して要約・最適化を回しています。以前はコンテキスト不足で分割処理が面倒でしたが、これでPython数万行の複数プロジェクトを一度にレビュー。出力128kトークンも加わり、Adaptive Thinkingと組み合わせると設計提案の精度が段違いです。

APIコストはSonnetで$3/1M入力と安く、わさびの並行運用（cocoaAI、aiTuberPJなど10数個）で月間トークン量が爆増しても耐えうる。Opusは複雑判断だけに絞れば十分。この機能でAIを「補助」から「システム加速器」に変えられるエンジニアと、そうでない乖離がさらに広がるはずだ。

1Mコンテキストで自社コードベース全体をぶち込んでみてほしい。結果が変わるよ。