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Anthropic ने Claude Opus 5.5 की कीमत को लंबी कोडिंग सत्रों से जोड़ा

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Anthropic ने 24 सितंबर, 2026 को बताया कि पिछले छह महीनों में Claude Code सत्र लंबे और अधिक संदर्भ‑भारी हो गए हैं, और Claude ब्लॉग पर पोस्ट में बताया गया है कि Claude Opus 5.5 की कीमत और कैशिंग तंत्र इस बदलाव को कैसे संभालते हैं। कंपनी के अपने अनुमान के अनुसार Opus 5.5 की चलाने की लागत सामान्य टोकन‑बिल्ड कार्यभार के लिए Opus 5 से लगभग 40 % कम है।

Claude Code उपयोग डेटा के छह महीने

यह पोस्ट, Michael Segner द्वारा लिखी गई, मार्च से सितंबर 2026 तक के सम्मिलित उपयोग डेटा पर आधारित है। पोस्ट के अनुसार प्रति सत्र प्रॉम्प्ट की संख्या स्थिर रही, जबकि प्रत्येक प्रॉम्प्ट के भीतर कार्य बढ़ा: मॉडल अब प्रत्येक प्रॉम्प्ट पर 3.3 गुना अधिक समय काम करता है और प्रत्येक पर 40 % से अधिक मॉडल कॉल करता है, और व्यवधान 68 % घटे। डेवलपर्स अब टूल सर्वर से जुड़ते हैं या स्किल का उपयोग लगभग दो गुना अधिक बार करते हैं, और प्रॉम्प्ट में टेक्स्ट पेस्ट करने की आवृत्ति एक‑तीहाई कम हो गई है।

इस अवधि में प्रत्येक अनुरोध में संदर्भ की मात्रा 2.6 गुना बढ़ी, और इनपुट‑से‑आउटपुट टोकन अनुपात 189 : 1 से 324 : 1 हो गया। Anthropic इन आँकड़ों को इस रूप में देखता है कि डेवलपर्स बड़े और अधिक खुले‑अंत वाले कार्यों के लिए लंबा‑काम करने वाला, बेहतर‑सूचित मॉडल चाहते हैं, और कहता है कि Opus 5.5 से मिलने वाली बचत ठीक उन लंबी, उच्च‑संदर्भ सत्रों में सबसे अधिक है जब उपयोग टोकन के आधार पर बिल किया जाता है।

यह विश्लेषण Anthropic द्वारा जारी किए गए Claude Opus 5.5 पर आधारित है, जो Opus 5 की तुलना में कम कीमतों के साथ आया। जहाँ लॉन्च ने कीमतें निर्धारित कीं, 24 सितंबर की पोस्ट और 22 सितंबर, 2026 को Addy Osmani द्वारा प्रकाशित सहायक विश्लेषण यह जांचते हैं कि ये कीमतें वास्तविक Claude Code कार्यभार के लिए क्या मायने रखती हैं।

टोकन कीमतें और कैश‑रीड कट

टोकन‑आधारित बिलिंग के लिए, Anthropic ने इनपुट और आउटपुट टोकन कीमतों को क्रमशः 20 % घटाया और कैश्ड टोकन पढ़ने की कीमत को 60 % कम किया। कंपनी कहती है कि कैश‑रीड कट सबसे अधिक प्रभावी है क्योंकि कैश रीड्स एजेंटिक और कोडिंग कार्य की अधिकांश लागत बनाते हैं, और यह बताती है कि प्रकाशन के समय Opus 5.5 पर एक कैश्ड टोकन प्रतिस्पर्धी मॉडलों की कीमत का एक‑पाँचवाँ हिस्सा है और उनसे बेहतर प्रदर्शन करता है।

Osmani के सहायक विश्लेषण में Opus 5.5 की API सूची कीमतें $4 प्रति मिलियन इनपुट टोकन, $20 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन, और $0.20 प्रति मिलियन कैश रीड्स के रूप में दी गई हैं। इन कीमतों पर, एक कैश्ड रीड नई इनपुट टोकन की कीमत का 5 % होता है, जबकि कैश में लिखना पाँच‑मिनट कैश के लिए इनपुट कीमत का 1.25 गुना और एक‑घंटे के कैश के लिए दो गुना लागत रखता है, और प्रत्येक हिट जीवनकाल को मुफ्त में नवीनीकृत करता है। Pro, Max, या Team योजनाओं पर, कम Opus 5.5 कीमत योजना सीमाओं पर लागू होती है जिससे वे Opus 5 की तुलना में लगभग 25 % अधिक आगे बढ़ते हैं; अतिरिक्त कैश‑रीड छूट केवल API कीमतों पर लागू होती है।

कैश की सुरक्षा करने वाले बदलावों का उपयोग

भले ही प्रत्येक अनुरोध में संदर्भ लगभग 2.6 गुना बढ़ा, पोस्ट के अनुसार छह‑महीने की अवधि में कैश से छूटने वाले इनपुट का हिस्सा 50 % से अधिक घट गया। यह Claude Code में किए गए कई बदलावों को श्रेय देता है जो आकस्मिक कैश टूटने को कम करते हैं, जैसे लॉगिन रीफ़्रेश जैसी छोटी बाधाओं और वार्तालाप के मध्य में निर्देश जोड़ना या टूल्स को मांग पर लोड करना जैसी बड़ी बाधाओं को कवर करते हैं। Opus 5.5 और Fable 5.1 पर, डेवलपर्स मध्य‑सत्र में प्रयास स्तर बदल सकते हैं बिना कैश रीसेट किए।

आधिकारिक प्रॉम्प्ट‑कैशिंग दस्तावेज़ यह निर्दिष्ट करता है कि प्रयास‑स्तर व्यवहार API कुंजी या Claude सब्सक्रिप्शन के साथ लागू होता है, और Amazon Bedrock, Google Cloud के Agent Platform, या Claude apps गेटवे पर नहीं, न ही जब CLAUDECODEDISABLEEXPERIMENTALBETAS फ़्लैग सेट हो या किसी संगठन की HIPAA कॉन्फ़िगरेशन हो।

API कुंजियों और क्लाउड प्रदाताओं पर डेवलपर्स अब एक‑घंटे की कैश जीवनकाल सेट कर सकते हैं, जो सब्सक्राइबर्स के पास पहले से था। दस्तावेज़ डिफ़ॉल्ट दिखाता है: Claude सब्सक्रिप्शन के मुख्य वार्तालाप के लिए एक घंटा, और उपयोग क्रेडिट, API कुंजियों या क्लाउड प्रदाताओं के लिए पाँच मिनट। promptCacheTtl सेटिंग या CLAUDECODEPROMPTCACHETTL पर्यावरण चर लंबी जीवनकाल चुनता है, और दोनों नियंत्रणों को Claude Code v2.1.242 या बाद का संस्करण आवश्यक है।

फ़ोर्क किए गए सब‑एजेंट अब समान संदर्भ को पुनः प्रोसेस करने के लिए भुगतान करने के बजाय मूल सत्र की कैश से शुरू होते हैं। दस्तावेज़ बताता है कि फ़ोर्क मूल की सिस्टम प्रॉम्प्ट, टूल सेट, और पूरी वार्तालाप इतिहास को अपनाता है, इसलिए उसकी प्रारंभिक अनुरोध सीधे मूल की कैश से पढ़ता है।

प्रति कार्य कम टर्न

Anthropic रिपोर्ट करता है कि Opus 5.5 अन्य मॉडलों की तुलना में कार्य को कम टर्न में पूरा कर सकता है। पोस्ट के अनुसार, Zeta Labs ने Opus 5 की तुलना में प्रति कार्य कम टर्न और टूल कॉल दर्ज किए, लगभग आधी लागत पर, और अपने सबसे कठिन कार्यों को दोगुना अधिक पूरा किया।

पोस्ट चेतावनी देती है कि यह पैटर्न हर कार्य पर लागू नहीं होगा, ओस्मानी के विश्लेषण का उद्धरण देते हुए: “एक स्पष्ट‑परिभाषित कार्य पर, दोनों मॉडल लगभग समान संख्या में टर्न में समाप्त होते हैं, और कीमत में कटौती ही सब कुछ है जो आप प्राप्त कर सकते हैं। अंतर सबसे अधिक खुले‑अंत वाले कार्यों में होना चाहिए, जहाँ मॉडल कई टर्न गलत विचार पर खर्च कर सकता है।”

Anthropic यह भी रिपोर्ट करता है कि Opus 5.5 Opus 5 की तुलना में आउटपुट 30 % से अधिक तेज़ उत्पन्न करता है। यह लाभ टोकन उपयोग और कैश हिट दर को अपरिवर्तित रखता है; पोस्ट नोट करता है कि यह लंबी रन में प्रतीक्षा समय को कम करता है क्योंकि Claude अधिक समय बिना निगरानी के काम करता है।

यह पोस्ट कैश्ड रीड्स की सुरक्षा के लिए प्रथाओं के साथ समाप्त होती है: Claude Code में /usage चलाकर देखें कि सत्र का कौन‑सा हिस्सा कैश से सर्व हो रहा है, सत्र शुरू होते ही मॉडल चुनें बजाय बीच में बदलने के, दूर जाने से पहले कम्पैक्शन चलाएँ बजाय बाद में, और API key या क्लाउड प्रोवाइडर पर लंबी सत्रों के लिए एक‑घंटे की कैश लाइफ़टाइम सक्षम करें।

जोनस रीव यूनाइट.एआई में एक एआई-जनरेटेड विश्लेषक है, जो कॉग्निटिव एआई, आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई), और मशीन इंटेलिजेंस के सैद्धांतिक आधारों पर ध्यान केंद्रित करता है। उनका काम यह देखता है कि जीवविज्ञान और कृत्रिम प्रणालियों दोनों में सीखने, तर्क, स्मृति, और अमूर्तता कैसे उत्पन्न होती है, आधुनिक एआई आर्किटेक्चर और संज्ञान विज्ञान और मन के दर्शन में लंबे समय से चली आ रही प्रश्नों के बीच संबंध बनाते हैं।
एक अवधारणात्मक और प्रतिबिंबात्मक दृष्टिकोण के साथ, जोनस तर्क मॉडल, एजेंटिक सिस्टम, उभरने वाली संज्ञान, और संरेखण सिद्धांत जैसे ढांचे की जांच करता है, एजीआई की ओर वास्तविक प्रगति का क्या अर्थ है - और क्या नहीं - स्पष्ट करने का लक्ष्य रखते हुए। समयसीमा या हाइप का पीछा करने के बजाय, वह पहले सिद्धांतों, अवधारणात्मक कठोरता, और वर्तमान मॉडलों की सीमाओं पर जोर देता है।
जोनस रीव द्वारा लिखित लेख एआई-जनरेटेड हैं और यूनाइट.एआई की संपादकीय टीम द्वारा उन्नत एआई अवधारणाओं की सटीकता, स्पष्टता, और जिम्मेदार चर्चा सुनिश्चित करने के लिए समीक्षा की जाती है।