एंथ्रोपिक ने प्रमुख क्लॉड अपग्रेड लॉन्च किए और 300 मेगावाट कंप्यूट बूस्ट के लिए स्पेसएक्स के साथ भागीदारी की

ज़होंग डोंग ने 7 मई को रिपोर्ट किया कि आज रात को, एंथ्रोपिक ने डेवलपर कॉन्फ्रेंस "Code with Claude" पर कई बड़े अपडेट जारी किए: डेवलपर एपीआई कॉल रेट लिमिट को ढीला किया गया, क्लॉड होस्टेड एजेंट्स पर तीन नए क्षमताएं लॉन्च की गईं, क्लॉड कोड पर दसों नए फीचर्स जोड़े गए, और स्पेसएक्स के साथ एक बड़ी साझेदारी पर हस्ताक्षर किए गए।

सबसे पहले, आज से, Anthropic द्वारा Pro, Max, टीम और सीट-आधारित एंटरप्राइज प्लान में Claude Code के लिए 5 घंटे की कॉल लिमिट को बढ़ाकर 10 घंटे कर दिया गया है; Pro और Max खातों के लिए Claude Code के लिए शीर्षकालीन सीमा कम करने की प्रतिबंध को हटा दिया गया है; और Claude Opus मॉडल के API दर सीमा को ढीला कर दिया गया है।

Claude Opus मॉडल के अपडेट के बाद API दर सीमा

दूसरे, Claude होस्टेड एजेंट में बहु-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन, लक्ष्य परिणाम (Outcomes) और स्वायत्त अनुमान (Dreaming) जैसी तीन नई क्षमताएँ जोड़ी गई हैं; Dreaming वर्तमान में अनुसंधान पूर्वावलोकन संस्करण में है, जिसका अनुभव प्राप्त करने के लिए आवेदन करना आवश्यक है; Outcomes, बहु-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन और स्मृति क्षमता को Managed Agents सेवा के हिस्से के रूप में सार्वजनिक बीटा के लिए उपलब्ध कराया गया है।

Claude Code में रिमोट कंट्रोल, UI अपडेट, बिना झिलमिलाहट वाला रेंडरिंग, अनुमति नियंत्रण आदि कई नए फीचर्स जोड़े गए हैं।

अंत में, सेवा कवरेज को आगे बढ़ाने के लिए, Anthropic ने SpaceXAI (जिसे xAI के नाम से जाना जाता है) के साथ साझेदारी की है, जिसके तहत वह SpaceXAI Colossus 1 डेटासेंटर की सभी कैलकुलेशन संसाधनों का पूर्ण उपयोग करेगा। इससे इस महीने उसकी 300 मेगावॉट से अधिक कैलकुलेशन क्षमता बढ़ेगी, जिसमें 220,000 से अधिक NVIDIA GPU शामिल हैं; यह नया कैलकुलेशन क्षमता Claude Pro और Claude Max सदस्यता उपयोगकर्ताओं की सेवा क्षमता और उपयोग अनुभव में सुधार के लिए उपयोग की जाएगी।

यह कैलकुलेशन क्षमता का विस्तार, Anthropic द्वारा घोषित बड़ी कैलकुलेशन रणनीतियों की एक और प्रमुख कदम है।

पहले, एंथ्रोपिक ने अमेज़न के साथ अधिकतम 5 गीगावॉट की कैपेसिटी के लिए समझौता किया, जिसमें 2026 के अंत तक लगभग 1 गीगावॉट की नई कैपेसिटी लागू होगी; गूगल और ब्रॉडकॉम के साथ 5 गीगावॉट की कैपेसिटी के लिए समझौता किया, जिसकी संबंधित कैपेसिटी 2027 तक क्रमिक रूप से लाइव होगी; माइक्रोसॉफ्ट और एनविडिया के साथ साझेदारी पर सहमति हुई, जिसमें 3000 अरब डॉलर के Azure क्लाउड कैपेसिटी संसाधन शामिल हैं; और फ्लुइडस्टैक के साथ मिलकर, संयुक्त राज्य अमेरिका में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अवसंरचना पर 5000 अरब डॉलर का निवेश किया जाएगा।

आज रात 4 बजे, एंथ्रोपिक के सह-संस्थापक और सीईओ डैरियो अमोडेई, एंथ्रोपिक के सह-संस्थापक और प्रेसिडेंट डैनियेला अमोडेई ने एंथ्रोपिक के मुख्य उत्पाद अधिकारी अमी वोरा के साथ बातचीत की।

डैरियो ने कहा कि क्लॉड के कारण, पहली बार पूरी दुनिया एंथ्रोपिक पर इतना ध्यान दे रही है। एंथ्रोपिक की वार्षिक दोहरी आय (ARR) की वृद्धि घातीय रूप से हुई है; पहले उन्हें लगा था कि यह संख्या धीरे-धीरे 10 गुना तक पहुँचेगी, लेकिन अंततः 80 गुना की वृद्धि देखी गई, और वे पिछले सभी समय से अधिक कैलकुलेशन पावर प्रदान करने के लिए संभवतः सबसे तेज़ गति से काम कर रहे हैं। हालाँकि, उन्होंने यह भी कहा कि वे चाहते हैं कि यह वृद्धि आगे न बढ़े, क्योंकि वह बहुत अतिशयोक्ति होगी और इसका सामना करना असंभव होगा।

एंथ्रोपिक के मुख्य उत्पाद अधिकारी अमी वोरा, एंथ्रोपिक के सह-संस्थापक डैनिएला अमोडेई, एंथ्रोपिक के सह-संस्थापक और सीईओ डैरियो अमोडेई (बाएं से दाएं)

एंथ्रोपिक ने इस बार क्लॉड के लिए होस्टेड एजेंट को अपग्रेड करने के लिए तीन क्षमताएं शामिल की हैं:

सबसे पहले, मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन क्षमता, जिससे डेवलपर्स एजेंट क्लस्टर बना सकते हैं और अत्यधिक जटिल कार्यों को सहयोग से पूरा कर सकते हैं।

दूसरा लक्ष्य परिणाम (Outcomes) फ़ंक्शन है, जो डेवलपर्स को कार्य की सफलता के मानदंडों को सटीक रूप से परिभाषित करने की अनुमति देता है, और Claude स्वचालित रूप से दोहराता रहेगा जब तक कि कार्य पूरा नहीं हो जाता।

अंत में, स्वयं की योजना बनाने की क्षमता (ड्रीमिंग), ड्रीमिंग के माध्यम से, क्लॉड अपने कार्यों की स्वयं योजना बना सकता है। यह पिछली बातचीत के रिकॉर्ड का समीक्षा कर सकता है, अपनी कमजोर क्षमताओं और जो अनुभव उसे सीखने चाहिए थे, उन्हें स्पष्ट कर सकता है, और इन सबको स्वयं सीधे स्मृति में लिख सकता है।

एंथ्रोपिक के प्रोडक्ट हेड एंजेला जियांग और इंजीनियर कैटलिन लेसे ने क्लॉड होस्टेड एजेंट के आधार पर तीन नए फीचर्स का उपयोग करते हुए स्वयं एक लुमारा स्टार्टअप बनाया और इस स्टार्टअप के लिए एक जीनेटिक एल्गोरिथम सॉफ्टवेयर विकसित किया, जिससे ड्रोन मून पर स्वयं लैंड कर सके।

उन्होंने सबसे पहले एक काल्पनिक परिदृश्य तैयार किया, जिसमें एक ग्राहक चंद्रमा पर ड्रोन भेजना चाहता है और काल्पनिक खनिज संसाधनों का खनन करना चाहता है, फिर Claude कमांड लाइन टूल का उपयोग करके विस्तृत कॉन्फ़िगरेशन प्रक्रिया का प्रदर्शन किया।

सबसे पहले, लेसे ने कई एजेंट्स का परिचय दिया जिन्हें सहयोग से कार्य पूरा करना है: कुल नियंत्रक एजेंट की मुख्य जिम्मेदारी पूरे कार्य के दौरान सुचारू प्रगति सुनिश्चित करना है, खोज एजेंट उच्च गुणवत्ता वाली खनिज संसाधनों वाले उपयुक्त लैंडिंग स्थलों की पहचान करता है, और नेविगेशन एजेंट ड्रोन की सुरक्षित लैंडिंग और निर्दिष्ट लक्ष्य स्थान तक सटीक उड़ान भरने की गारंटी देता है।

जब पूरा कार्य चल रहा हो, तो मुख्य एजेंट एक कार्य सत्र शुरू करेगा, और प्रत्येक उप-एजेंट के पास अलग-अलग निष्पादन थ्रेड होगा, जिनके पास अपना विशिष्ट संदर्भ विंडो होगा।

अब लक्ष्य परिणाम (Outcomes) फ़ंक्शन के आधार पर, एक उच्च-स्तरीय एजेंट कॉन्फ़िगर किया गया है जो अंतिम लक्ष्यों की प्राप्ति सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार है। नीचे दिया गया संक्षिप्त Markdown फ़ाइल स्पष्ट रूप से कार्य सफलता के मानदंडों को सूचीबद्ध करता है: ड्रोन को सुचारू और मुलायम लैंडिंग करनी चाहिए; इसे समतल, बाधा-मुक्त सतह पर उतरना होगा; ड्रोन को पृथ्वी पर सुरक्षित वापसी के लिए पर्याप्त बचत ईंधन उपलब्ध होना चाहिए।

एक प्रदर्शनकर्ता एक घटना भेजता है जिसमें इस मानदंड सेट को अपने लक्ष्य स्वीकृति मानदंड के रूप में परिभाषित किया जाता है, ताकि कार्य लक्ष्य के लिए इस मानदंड सेट को सेट किया जा सके।

इसके अलावा, कार्य निष्पादन के दौरान, वे एक अलग स्कोरिंग रिव्यू एजेंट भी बनाते हैं। यह एजेंट संवाद के दौरान निरंतर मूल्यांकन करता है और प्रत्येक चरण के निष्पादन की जांच करता है कि क्या यह पूर्वनिर्धारित स्वीकृति मानदंडों को पूरा करता है। डेवलपर्स स्वयं अधिकतम इटरेशन की संख्या भी निर्धारित कर सकते हैं।

अगला चरण परीक्षण है, ग्राहक ने छह काल्पनिक लैंडिंग पेज के संबंधित डेटा प्रदान किए हैं, और वे वास्तविक प्रभाव की जांच के लिए कई प्रयोगात्मक सत्र चलाना चाहते हैं। लुमारा के बैकएंड कंट्रोल पैनल में, छह लैंडिंग पेज के लिए सिमुलेशन चलाए गए हैं, और परीक्षण परिणामों से पता चलता है कि चार का निर्णय सही था, लेकिन तीसरे और चौथे स्थानों में अभी भी सुधार की संभावना है।

अगला कदम इस प्रणाली को अपग्रेड और अनुकूलित करना है। प्रदर्शनकर्ता Claude डेवलपर कंट्रोल पैनल में प्रवेश करते हैं, Dreaming (स्वायत्त प्रतिक्रिया) फ़ंक्शन इंटरफ़ेस को खोलते हैं, Dream बटन पर क्लिक करते हैं, और फिर एक मेमोरी रिपॉजिटरी चुनते हैं। इसके बाद स्वायत्त प्रतिक्रिया एजेंट पिछली सभी सिमुलेशन संवादों का समीक्षा करता है और सीखे गए अनुभवों को मेमोरी रिपॉजिटरी में सहेजता है। भविष्य के सभी नए कार्य संवाद इन संचित अनुभवों का उपयोग कर सकते हैं।

अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि यह एजेंट एक लैंडिंग ऑपरेशन मैनुअल भी स्वयं उत्पन्न करेगा। आगे के सभी नए कार्य सत्रों को इस मैनुअल के आधार पर निष्पादित किया जा सकता है, जिसमें पिछले सभी कार्यों से सामान्यीकृत विभिन्न अनुभव नियम शामिल हैं।

क्लॉड कोड इंजीनियर डिक्सन त्साई ने क्लॉड कोड पर दो प्रमुख दिशाओं में दस से अधिक अपडेट्स का परिचय दिया।

पहला प्रमुख दिशा डेवलपर अनुभव के बारे में है: डेवलपर्स को Claude Code का दैनिक उपयोग करते समय अधिक सुविधाजनक और अधिक अनुकूल बनाना।

रिमोट कंट्रोल (Remote Control): उपयोगकर्ता अपने कार्य को कंप्यूटर पर बैकग्राउंड में चलाए रख सकते हैं और बाहर जाते समय अपने मोबाइल से एक ही सत्र और एक ही डेवलपमेंट एनवायरनमेंट जारी रख सकते हैं।

फ्लिकर-फ्री रेंडरिंग: पुराना संस्करण मौजूदा दृश्य में सामग्री जोड़ने का उपयोग करता था, जिससे दृश्य विस्थापन के कारण बार-बार पुनः चित्रण होता था। अब टर्मिनल UI पूर्ण स्क्रीन मोड का समर्थन करता है और वर्चुअल लिस्ट रेंडरिंग तकनीक का उपयोग करता है। इस अनुकूलन के माध्यम से, यह इंटरफ़ेस की झिझक और चमक को दूर करता है और टर्मिनल में कोड तत्वों को क्लिक करने योग्य बनाता है; यहां तक कि अत्यधिक लंबी सत्र लॉग के साथ भी, मेमोरी उपयोग को स्थिर स्तर पर बनाए रखता है।

Claude के चलने के दौरान, डेवलपर्स रेंडरिंग प्रभाव को सीधे देख सकते हैं। यहां तक कि अत्यधिक लंबी सामग्री के लिए भी, रेंडरिंग में कोई स्क्रीन खराबी या अनियमितता नहीं होती।

UI अपडेट: अब आप प्रोजेक्ट और टास्क के आधार पर फ़िल्टर और समूहीकरण कर सकते हैं। डेवलपर्स ड्रैग-एंड-ड्रॉप के माध्यम से विभिन्न पैनल्स को स्वतंत्र रूप से खोल सकते हैं और कई व्यू लेआउट्स को आसानी से बदल सकते हैं।

अब डेवलपर्स सीधे संबंधित अनुभाग की योजना सारांश पर जा सकते हैं, किसी भी समय टिप्पणियाँ छोड़ सकते हैं, और सभी टिप्पणियों को बाद में Claude द्वारा एकत्रित किया जाएगा और उनका अनुसरण किया जाएगा। योजना दृश्य के अलावा, डेवलपर्स अन्य दृश्यों पर स्विच कर सकते हैं और संबंधित स्थानों पर सीधे टिप्पणियाँ छोड़ सकते हैं। अंत में, डेवलपर्स पूरे कार्य निर्देशिका में किसी भी फ़ाइल को सीधे खोल सकते हैं और त्वरित संपादन कर सकते हैं।

जब सेशन लॉग लंबा होता है, तो डेवलपर किसी भी संदेश पर माउस ले जा सकते हैं। फिर सेशन के किसी भी संदेश को कस्टम शीर्षक देकर शीर्ष पर एक सूचीबद्ध विषयवस्तु बनाई जा सकती है।

दूसरा विषय स्वायत्त बुद्धिमत्ता (Autonomy) है।

ऑटो मोड: क्लॉड स्वयं अधिकार प्राधिकरण संकेत, शाखा बनाना और बिल्ड कमांड निष्पादित करने जैसे छोटे कार्यों को संभाल सकता है; क्लॉड अब स्वयं पूर्ण नियंत्रण रखता है।

Claude Code में अब अनुमति मोड जोड़ा गया है: सुरक्षा वर्गीकर्ता की सहायता से AI विकासकों के लिए स्वचालित रूप से अनुमति निर्णय लेता है। वर्गीकर्ता मुख्य रूप से दो बातों की जांच करता है: पहला, क्या यह कार्रवाई विनाशकारी जोखिम रखती है; और दूसरा, क्या इसमें प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के लक्षण मौजूद हैं। यदि उपकरण के कॉल को सुरक्षित माना जाता है, तो इसे स्वचालित रूप से अनुमति दे दी जाती है; यदि कोई जोखिम है, तो कार्रवाई को रोक दिया जाता है और विकासक को मैनुअल रूप से अनुमति देने के लिए प्रतीक्षा की जाती है।

वर्कट्रीज़: डेवलपर्स को अपने सभी कार्यों को पूरी तरह से अलग करने और कोड वातावरण को साफ़ और स्वतंत्र रखने में मदद करते हैं। मूल Git वर्कट्रीज़ के कई उपयोग समस्याएँ और सीमाएँ हैं, जिन्हें Anthropic ने अनुकूलित और सुधारा है, जिससे डेवलपर्स को अधिक अनुकूल और सुविधाजनक इंटरफ़ेस प्राप्त होता है।

ऑटो मेमोरी (Auto Memory) फीचर: क्लॉड सत्रों के बीच ज्ञान एकत्रित कर सकता है, महत्वपूर्ण बिल्ड कमांड्स, डीबगिंग के अनुभव, प्रोजेक्ट प्राथमिकताएँ आदि की जानकारी को याद रख सकता है। क्लॉड स्वयं निर्णय लेता है कि ये जानकारी भविष्य की बातचीत के लिए उपयोगी हैं या नहीं, और फिर संग्रहित करने का फैसला करता है।

बहु-चरण, बहु-एजेंट कोड रिव्यू सुविधा: सिस्टम एक सेट ऑफ रिव्यू एजेंट्स को शुरू करेगा, जो अलग-अलग पहलुओं से स्वतंत्र रूप से कोड की समीक्षा करेंगे, और फिर सभी रिव्यू परिणामों की पुष्टि के लिए जाँच करेंगे। यह मैकेनिज्म कई ऐसी समस्याओं को पकड़ सकता है जिन्हें खोजने में घंटों लगते।

टास्क रूटीन्स: यह फीचर प्रीव्यू संस्करण के रूप में उपलब्ध है; इसका उपयोग इस प्रकार किया जाता है: केवल एक बार प्रॉम्प्ट, कोड रिपॉजिटरी और संबंधित कनेक्शन्स को कॉन्फिगर करें, और फिर समय-निर्धारित Cron टास्क, दैनिक नियमित निष्पादन, GitHub Webhook इवेंट्स आदि ट्रिगर्स का चयन करें, ताकि Claude पूरी तरह से स्वचालित रूप से चल सके।

हाल के अपडेट में नीचे दर्शाए गए शामिल हैं:

डायन पेन ने कहा कि एंथ्रोपिक ने सोनेट, ओपस और नया मिथोस श्रृंखला सहित 18 संस्करणों के क्लॉड मॉडल को विकासकों के लिए पूरी तरह से उपलब्ध करा दिया है।

पिछले पूरे वर्ष में, उन्होंने विकासकों के लिए आठ अग्रणी बड़े मॉडल लॉन्च किए। मॉडल के घातीय विकास का अर्थ है कि मॉडल की बुद्धिमत्ता अधिक तार्किक, अधिक योजनाबद्ध और अधिक सूक्ष्म विचार करने लगी है।

भविष्य में डेवलपर्स के पास सक्रिय, 24/7 ऑनलाइन एजेंट होंगे, जो जानते हैं कि क्या करना है और पूरी प्रक्रिया में तार्किक रूप से संलग्न रहते हैं और विषय से भटकते नहीं हैं। सभी को Claude मॉडल के आधार पर विकास करने का तरीका भी बदलना होगा।

इसलिए, Anthropic के अंदर यह माना जाता है कि आर्किटेक्चर डिज़ाइन करते समय अगली पीढ़ी के मॉडल के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, केवल वर्तमान संस्करण के अनुकूलन तक सीमित नहीं। अंततः सफल डेवलपर्स अपने आर्किटेक्चर को पहले से ही अनुकूलित कर लेंगे, ताकि अगले बुद्धिमत्ता के कूद के लिए तैयार रह सकें, और केवल वर्तमान में सूक्ष्म प्रदर्शन सुधारों पर ध्यान केंद्रित न करें। इसके लिए उद्योग को लगातार उच्चतर मानकों के साथ मूल्यांकन प्रणाली बनानी और आज के लिए असंभव प्रतीत होने वाले अग्रणी प्रोटोटाइप को साहसपूर्वक विकसित करना होगा।

व्यवसाय के लिए, मुख्य रूप से दो महत्वपूर्ण चुनौतियाँ हैं: अपेक्षित आउटपुट प्राप्त करना और व्यवसाय को तेजी से लॉन्च करना और तेजी से डिलीवर करना।

Claude प्लेटफॉर्म इसी के लिए बनाया गया है, जिसमें Claude मॉडल के लिए गहराई से अनुकूलित API बेसिक प्राइमिटिव्स की सुविधा शामिल है। यह उद्यमों को बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण और स्केलिंग के लिए नींव की बुनियादी ढांचा प्रदान करता है, साथ ही इन प्रणालियों के ऑपरेशन और प्रबंधन के लिए पूर्ण नियंत्रण सुविधाएँ भी प्रदान करता है।

एंजेला के अनुसार, व्यवसायों का सबसे आम समस्या यह है कि उन्हें उच्च स्तरीय बुद्धिमत्ता की बहुत आवश्यकता होती है, लेकिन उसे लागू करना और अच्छी तरह से उपयोग करना मुश्किल होता है। एंथ्रोपिक द्वारा प्रस्तावित समाधानों में से एक परामर्श रणनीति क्षमता है।

केवल उपकरण अरेब कॉन्फ़िगरेशन को Messages API में अपडेट करने की आवश्यकता है।

विशेष रूप से, वे उद्यमों के लिए एक एजेंट आर्किटेक्चर प्रदान करते हैं, जिसमें कार्यान्वयन और निर्णय सलाहकार घटकों को अलग किया गया है। कार्यों के निष्पादन के दौरान, उद्यम हल्के मॉडल का उपयोग कर सकते हैं, जिससे लागत कम होती है। जब इस छोटे मॉडल को अगला कदम क्या होना चाहिए, इसका निर्णय लेने की आवश्यकता होती है, तो वह किसी बड़े मॉडल को सलाह प्राप्त करने के लिए तुरंत कॉल कर सकता है।

व्यावहारिक रूप से, उद्यम निष्पादन के लिए हल्के मॉडल का उपयोग कर सकते हैं और निर्णय निर्माण के लिए Opus उच्च-स्तरीय मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। जब उन्होंने Sonnet को निष्पादन और Opus को सलाहकार के रूप में उपयोग किया, तो पूरी प्रणाली का प्रदर्शन Sonnet मॉडल का अकेले उपयोग करने से कहीं अधिक बेहतर रहा, और पूरी प्रणाली की लागत Sonnet का अकेले उपयोग करने से कम रही।

वर्तमान में बड़े मॉडल की प्रतिस्पर्धा अधिक तीव्र हो रही है, और Anthropic ने अपने विकास की दिशा और भविष्य की योजनाओं के बारे में भी जानकारी दी है:

सबसे पहले, अधिक मजबूत निर्णय लेने की क्षमता और उच्च गुणवत्ता वाली कोडिंग क्षमता के साथ, डेवलपर्स Claude को स्वायत्त इंजीनियरिंग विकास कार्यों के लिए सौंप सकते हैं;

दूसरा, उच्च गुणवत्ता वाली स्मृति क्षमता, जिससे अधिक लंबा संदर्भ खिड़की बनाई जा सके, ताकि डेवलपर्स लंबे अवधि के जटिल कार्यों को निरंतर रूप से कर सकें और बेहतर आउटपुट प्राप्त कर सकें;

अंत में, बहु-बुद्धिमान सहयोग क्षमता, जो बुद्धिमान टीमों का गठन करने और कई Claude उदाहरणों को जटिल लक्ष्यों के चारों ओर विभाजित करके जटिल कार्यों को पूरा करने की अनुमति देती है।

वर्तमान में बड़े मॉडल कंपनियाँ पूरी तरह से कैलकुलेशन बुनियादी ढांचे, मॉडल, पारिस्थितिकी और व्यावसायिकीकरण के समग्र प्रतिस्पर्धा में रुचि रख रही हैं। इस बार Anthropic ने केवल अपने उत्पादों को अपग्रेड किया ही नहीं, बल्कि SpaceX के साथ एक महत्वपूर्ण साझेदारी की घोषणा भी की है, जिसके साथ Amazon, Google और Microsoft की कैलकुलेशन क्षमता को जोड़कर उनकी कुल कैलकुलेशन संचय और उद्योग के प्रतिद्वंद्वियों के बीच अंतर लगातार बढ़ रहा है। इसके साथ ही, API की कीमतों में कमी और उपयोग सीमा में वृद्धि के साथ, Anthropic के उत्पादों की समग्र मूल्य प्रति लागत स्पष्ट हो रही है, जिससे बड़ी संख्या में छोटे और मध्यम उद्यमों को अन्य बड़े मॉडल प्लेटफॉर्म से Claude पारिस्थितिकी में तेजी से स्थानांतरित होने के लिए प्रेरित किया जा सकता है, जिससे वह उद्यमिक AI बाजार में अपना हिस्सा मजबूत कर सकता है।

यह लेख वेचेन ग्रुप "ज़हीशी" (ID: zhidxcom) से आया है, लेखक: चेंग चियान, संपादक: ली शुईचिंग