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Claude Code 2.1.299:20 万 token 以上闲置会话自动压缩避开缓存过期重算,并修复沙箱命令可写入 --plugin-dir 的问题

Anthropic 10 月 14 日发布 Claude Code 2.1.299。新默认行为:终端里超过 20 万 token 的会话闲置约 54 分钟后,会在一小时提示缓存过期前自动压缩,避免下一条消息整段重算;可用 CLAUDE_CODE_IDLE_COMPACT_MIN_TOKENS 调阈值,或在 settings.json 设 "idleCompaction": false 关闭。同版修复沙箱内命令能写入 --plugin-dir 目录(其代码会在沙箱外重新加载执行)的安全问题,并新增 claude plugin eval 的 --disallow-tools。

Claude Code 2.1.299:20 万 token 以上闲置会话自动压缩避开缓存过期重算,并修复沙箱命令可写入 --plugin-dir 的问题

核心要点速览

  • 闲置压缩:≥200K token、闲置约 54 分钟触发,赶在 1 小时提示缓存过期前完成(官方 CHANGELOG)
  • 可调可关:CLAUDE_CODE_IDLE_COMPACT_MIN_TOKENS 改 200K 下限,settings.json 中 "idleCompaction": false 关闭
  • 安全修复:沙箱命令此前可写入 --plugin-dir,而该目录代码会在沙箱外重载运行
  • 自定义网关:无数据流的超时从 180 秒放宽到 300 秒;gateway 专用模型名在约 200K token 处压缩失败的问题已修
  • 插件评测:claude plugin eval 新增 --disallow-tools 与 disallowed_tools,可把 Agent 等内置工具排除在评测外
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LangChain.js @langchain/openai 1.6.0:显式 Prompt Cache 选项与 content-block 断点,并修正 in_memory 序列化

LangChain.js 于 2026-09-27 发布 @langchain/[email protected]:移植 Python 侧能力,在 Chat Completions 与 Responses 两条 API 上转发显式 prompt cache 选项,保留 content-block 断点,并把 cache-write token 用量映射到 cache_creation。同日补丁修正 promptCacheRetention: "in-memory" 必须序列化为 API 接受的 "in_memory",且 promptCacheKey/promptCacheRetention 优先级与 promptCacheOptions 一致(调用级 → modelKwargs → 构造参数);Chat Completions 上 modelKwargs 不再被丢弃。

LangChain.js @langchain/openai 1.6.0:显式 Prompt Cache 选项与 content-block 断点,并修正 in_memory 序列化

核心要点速览

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Mastra @mastra/core 1.70.0:ModelSelectionProcessor 按分类器路由便宜/强模型,并补齐 durable stream closeOnSuspend

Mastra 于 2026-09-24 在 npm 发布 @mastra/[email protected]:新增 ModelSelectionProcessor,用分类器按请求复杂度在廉价模型与默认强模型间路由(PR #24865);durable agent stream()/resume() 增加 closeOnSuspend,避免工具挂起时 fullStream 死循环;另含 createClassifierScorer()、工具可选 title 展示名、trace 聚合维度/度量描述符与 tags 谓词。官方提醒路由不总能省钱——模型不共享 prompt cache。

核心要点速览

  • 核心 API:ModelSelectionProcessor(#24865)——默认强模型 + 简单请求走便宜模型;scope: 'first-step' 可只改首轮
  • Durable:stream({ closeOnSuspend: true }) / resume 可在工具挂起边界结束流,修复 AG-UI 等集成等不到 RUN_FINISHED 的问题(#24894)
  • 评测:createClassifierScorer() 把已有 Classifier 问题映射为 0–1 分数并保留证据(#24792)
  • 可观测:aggregateTraces 相关维度/度量描述符 + tags includes/notIncludes 谓词
  • 安装:npm i @mastra/[email protected];对照 CHANGELOG 与 Processors 文档
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Anthropic 正式发布 Claude Opus 5.5:开启 5.5 世代,运行成本直降 40%、推理速度提升超 30%

Anthropic 宣布全新旗舰模型 Claude Opus 5.5 正式上线,作为 Claude 5.5 家族的首发成员。官方实测显示,Opus 5.5 在绝大部分复杂推理与 Agentic 编码任务中已达到前代旗舰 Claude Fable 5.1 水平,而在典型企业工况下的运行成本相比 Opus 5 降低了 40%,输出速度提升超 30%,API 价格定为输入 $4/M、输出 $20/M,提示词缓存读取仅 $0.20/M。

核心要点速览

  • Claude 5.5 世代首发旗舰,多项核心任务综合能力平齐 Claude Fable 5.1。
  • 单任务综合成本降低约 40%,输出吞吐速度提升超 30%,大幅改善长链路 Agent 响应延迟。
  • API 价格为 $4/M 输入、$20/M 输出,提示词缓存读取仅 $0.20/M,缓存写入 $5/M。
  • 在 Anthropic 自动化行为安全审计中取得历史最高分,强化敏感代码与网络防御过滤。
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Codex 任务中途用 Jev 动态调 GPT-6 Astra 推理力度:自测 Astra 成本约降 50% 且不破 prompt cache

@miu21590 演示在 Codex 运行过程中用 Jev 动态调整 GPT-6 Astra 的 reasoning effort:卡住时多想、常规步骤少想;作者称自测 Astra 成本约降 50%、跑得更快,且不破坏 prompt caching。相对「开跑前用 Jev 选模型」的常见用法,这是把决策模型接到任务中途控成本。

Codex 任务中途用 Jev 动态调 GPT-6 Astra 推理力度:自测 Astra 成本约降 50% 且不破 prompt cache

核心要点速览

  • 在 Codex 任务执行中途调用 Jev,动态升降 GPT-6 Astra reasoning effort。
  • 作者自测:Astra 成本约降 50%,更快,且不破坏 prompt cache。
  • 相对开跑前选模型,把决策模型接到中途控成本。
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Claude Code v2.1.260:Fable 5.1 对话中改 effort 不再打掉 prompt cache

开发者吉岡裕貴(@yoppy0123)指出 Claude Code v2.1.260 起,Fable 5.1 在同一会话中途调整 effort 时 prompt cache 仍保持有效,可减少因努力档位切换导致的重复预填成本。帖中提醒 changelog 未写 Opus 5,后者很可能尚未同步该行为,升级时需按模型区分预期。

核心要点速览

  • Claude Code v2.1.260:Fable 5.1 会话中改 effort 不再使 prompt cache 失效。
  • 有利于动态调整推理强度而不重复支付大段上下文预填。
  • changelog 未确认 Opus 5;升级后勿默认全模型同行为。
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