Anthropic 宣佈對其 AI 編程工具 Claude Code 實施新的每週使用限額，以應對推出以來的空前需求和部分用戶的違規行為。Anthropic 表示，雖然大多數用戶在正常模式內運作，但也發現帳戶共享和轉售存取權等政策違規行為，影響所有人的效能。許多開發者和用戶對此決定反應負面，聲稱此舉不公平地懲罰用戶，來承擔少數人的行為後果。
新限制下，Claude Max 20x 用戶每週可使用 240 至 480 小時的 Sonnet 4 和 24 至 40 小時的 Opus 4。這項變化也引發企業對運行長期項目可能更快達到使用限制的擔憂，可能迫使企業以標準 API 費率購買額外使用量以維持項目運作。
We’re rolling out new weekly rate limits for Claude Pro and Max in late August. We estimate they’ll apply to less than 5% of subscribers based on current usage. pic.twitter.com/X8FAss3jIC
— Anthropic (@AnthropicAI) July 28, 2025
使用模式分析引發限制調整
Anthropic 在發送給 Claude 訂閱者的電子郵件中表示，Anthropic 注意到「像在背景中 24/7 運行 Claude 這樣的進階使用模式正在影響所有人的系統容量」。這種持續運行的使用方式對系統資源造成壓力，促使 Anthropic 採取限制措施。
Anthropic 強調設計計劃是為了給開發者慷慨的 Claude 存取權，但異常使用模式的出現迫使其重新評估資源分配策略。「週限制將幫助我們為每個人維持可靠的服務。」Anthropic 表示。
Anthropic 同時承認用戶遇到 Claude 的可靠性問題，並表示正在努力解決未來幾天的剩餘問題。這些技術挑戰凸顯了 AI 服務供應商在滿足日益增長需求時面臨的基礎設施壓力。
企業用戶面臨成本增加壓力
新的使用限制對企業用戶產生直接影響，特別是那些運行長期項目或同時使用多個 Claude Code 實例的組織。重度 Opus 模型用戶可能更快達到這些限制，需要購買額外使用量才能繼續工作。
雖然許多企業可能已與 Anthropic 就使用限制達成協議，但一些組織可能正在使用 Claude 的訂閱級別之一。這意味著 Anthropic 可能需要購買更多使用權限來運行某些項目，增加了營運成本。
對於正在實驗長期運行代理或從事大型編程項目的用戶而言，使用限制可能限制他們能夠執行的使用案例。這種限制可能影響企業的創新能力和開發效率。
開發者社群反應分歧
許多付費 Claude 用戶認為限制使用的決定令人不快，譴責 Anthropic 因少數濫用系統者的行為而懲罰重度用戶。這種反應反映了開發者社群對服務變更的敏感性，特別是當變更影響其工作流程時。
然而，其他 Claude 用戶對 Anthropic 給予信任，理解當人們將模型和 Claude 平台使用到極限時，Anthropic 能做的事情有限。這種分化反映了用戶對平台管理和資源分配的不同觀點。
「大多數用戶不會注意到任何差異，週限制設計用於支持項目中的典型日常使用。」Anthropic 堅持表示。Anthropic 試圖在維持服務質量和滿足重度用戶需求之間找到平衡。
AI 服務商資源管理挑戰
使用限制的存在是為了確保模型提供商和聊天平台有足夠頻寬回應用戶提示。雖然一些公司如 Google 已慢慢移除特定模型的限制，但包括 OpenAI 和 Anthropic 在內的其他公司向用戶提供不同級別的使用限制。
這種分級制度的理念是重度用戶將為所需的運算能力支付更多費用，而較少使用這些平台的用戶則不必承擔額外成本。這種模式旨在實現資源的公平分配和收入最佳化。
然而，使用限制可能限制人們能夠執行的使用案例，特別是對於那些實驗長期運行代理或從事大型編程項目的用戶。這種限制與 AI 技術的發展潛力之間存在潛在衝突。
市場競爭與服務差異化
Anthropic 一直在開發者社群中引起轟動，甚至幫助推動 AI 編程工具的普及。6 月，Anthropic 將 Claude AI 助手轉變為面向所有用戶的無程式碼平台，並為企業級別推出專門針對金融服務的 Claude 版本。
這些發展顯示 Anthropic 努力在競爭激烈的 AI 市場中建立差異化優勢。然而，新的使用限制可能影響其在開發者中的聲譽，特別是那些需要密集運算資源的專業用戶。
Anthropic 表示繼續支持「未來透過其他選項支援長期運行使用案例」，暗示可能開發新的服務層級或定價模式來滿足重度用戶需求。這種承諾顯示 Anthropic 認識到平衡不同用戶群體需求的重要性。
未來發展趨勢與影響
AI 服務的使用限制問題反映了整個行業面臨的挑戰：如何在快速增長的需求和有限的運算資源之間取得平衡。隨著 AI 工具在企業中的採用加速，這種挑戰可能變得更加突出。
對於企業而言，這次事件提醒他們需要更仔細地評估 AI 服務供應商的政策和限制，並在制定 AI 策略時考慮潛在的成本變化。建立多供應商策略可能成為降低風險的重要考量。
長期而言，AI 服務商可能需要開發更精細的定價和限制模式，以更好地滿足不同用戶群體的需求。這可能包括專門針對企業長期項目的服務級別，或基於實際使用模式的動態定價機制。
來源：VentureBeat
