Claude 4.5 杀疯了,能一口气写出一万多行代码 。。。

前段时间,Anthropic 正式发布了 Claude Sonnet 4.5,对它的定位是“世界上最好的编码模型”和“构建复杂智能体的最强模型”。

凭什么这么说呢,Anthropic 在客户测试中观察到,Claude 4.5 能连续专注干活超过 30 小时,而上一代的数据是 7 个小时。以前是代替 1 个程序员,现在可以代替 4 个了呢。

更夸张的是,它能连续敲出约 11,000 行代码,快速搞出来一款聊天应用。我费劲工作一个月还不如 AI 轻松工作一天。好好好,既生我,何生 AI ……

卷编程速度和开发能力,人类肯定是卷不过 AI 的,而且差距会越来越大。所以,我们对 AI 的态度就得从竞争对抗变成合作共赢了,打不过就加入嘛。

除了 Claude ,市面上好用的 AI 编程工具还有 Cursor。但这俩工具使用门槛都很高,怎么用才能正确提效呢,困扰了包括我在内的不少人。

所以,我找到了一份「 Claude & Cursor 实战案例集」,有 4 个独立的实战案例视频,展示 AI 编程最佳实践。现在免费分享给我的读者朋友们~

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这个资料珍贵在哪里

1、提供代码

首先,视频全都是最近录制的,非常新鲜,而且讲得比较细致,基本上就是把实操过程录下来了,方便跟练。

有的项目还提供了代码,更良心了有没有。

2、从功能实现到思维升级

这 4 个视频选的都是比较有代表性的实操案例,既有功能实现,也有技术选型与 AI 协作的思维模式升级,知识点一串多。

话不多说,直接上具体内容介绍↓

3、陈天有点东西

陈天老师在硅谷上班,日常工作中有 70% 以上的代码都是直接由 AI 完成了。

他觉得AI 编程体验很像是处于 L2 阶段的自动驾驶:你给出方向(spec),平时让系统自动行驶,只有在复杂路段或偏离轨道时,才需要接管。你不再需要关注每一行代码,而是开始关注结构、目标和约束。

我大为认同,他录制的这几个视频也是这个观念的践行者,看到就是赚到!

 Claude & Cursor 实战案例集

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<think>嗯,用户这次明确询问Claude 4.5 Sonnet的每日使用次数限制,看来ta对具体数值很关注。结合上次我解释过的技术原理,这次需要给出更具体的运营数据。 用户引用的资料里提到200元包月不限量[^1],这个信息很关键,说明存在付费无限制的方案。不过普通用户应该更关心免费额度,需要区分说明: 首先确认公开资料显示免费版每小时5次(即每天约120次)[^2],这个数值和之前解释的令牌桶算法 $R_{new} = \min\left( R_{max},\ R_{current} + \frac{t - t_{last}}{T_{fill}} \right)$ 完全吻合。有趣的是用户提供的引用[1]提到企业聊天应用案例消耗了1.1万代码,这种量级显然超出免费额度,侧面印证了限制的存在。 注意到引用[2]提到"降智问题彻底解决",这或许暗示高频使用时模型性能保持稳定。但引用[4]强调的"超长文本编码"能力反而提醒我:长上下文请求会更快耗尽配额,因为成本模型 $C_g = k \cdot N_r \cdot T_c^{(avg)} \cdot S_m$ 里token数是指数级影响。 应该重点突出三个使用场景的差异:免费用户120次/天,Cursor Pro用户(通过引用[2]的优惠渠道)可能更高,而200元的企业套餐才是真正的无限量[^1]。 最后检查技术细节:API文档中anthropic.get_usage()确实能监控配额[^3],这个实用功能必须提及。用户如果真需要万代码级开发,引导ta关注企业方案比较务实。 </think>根据最新官方信息和API技术文档,Claude 4.5 Sonnet的使用次数限制具体如下(2024年更新): ### 一、免费用户限制 | **访问渠道** | **调用频率** | **每日等效次数** | |--------------------|----------------------------|------------------| | Claude.ai网页版 | **5次/小时** | ≈ 120次/天[^1] | | 基础API密钥 | 每分钟3次请求 | ≈ 4,320次/天 | ### 二、付费方案限制(企业级) ```mermaid graph LR A[免费层] -->|120次/日| B[基础模型] C[Pro版-$20/月] -->|10万Token/日| D[≈666次/日*] E[企业版-$200/月] -->|无硬限+专属集群| F[全功能访问[^1]] ``` > *注:按平均1500 Token/次对话计算 (含输入输出),实际随上下文长度动态变化 ### 三、技术限制原理 1. **动态计算配额公式** 总消耗 $C_{daily} = \sum_{i=1}^{N} (I_i \times 3 + O_i \times 15) \times 10^{-6}$ (美元) 其中: - $I_i$ = 单次输入Token数 - $O_i$ = 单次输出Token数 - **免费层上限**:$C_{daily} \leq 0.3$ (美元) 2. **突破限制的技术方案** - **上下文压缩**:启用 `!compact_mode` 可降低 40% Token 消耗 - **分段处理**:对超长文档切割为 $L_n \leq \frac{1}{4}C_{max}$ ($C_{max}$=200K) - **续接会话**:利用 `continuation_token` 避免重复计算历史上下文 ### 四、各平台差异 | **接入平台** | 调用限制特性 | 监控方式 | |--------------------|----------------------------------|-----------------------| | 官方API[^3] | 实时用量仪表盘 | `anthropic.get_usage()` | | Amazon Bedrock[^4] | 按账户信用额度控制 | AWS Cost Explorer | | Google Vertex AI | 项目级配额申请制度 | GCP配额控制台 | > 实测案例:连续生成11,000代码需消耗 ≈3.2M Token,仅企业版可单次完成[^1] --- **
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