Claude新功能介绍：结构化输出、搜索引用与长上下文实用指南

Claude 最近的更新重点很明确：让输出更“可用”、上下文更“能装”、检索更“能引用”。如果你在做对话式产品、RAG 检索问答或数据抽取，这些新功能会直接影响落地效果。下面按使用场景把 Claude 的关键新能力讲清楚，并给出最实用的接入要点。

结构化输出正式可用：让Claude按Schema稳定返回

过去让 Claude 输出稳定 JSON，经常要靠提示词“反复强调”，一旦模型跑偏就得重试。现在 Claude API 的结构化输出已进入正式发布，可用更强的 schema 支持来约束返回结构，减少解析失败和脏数据。

接入侧也有变化：原先的 output_format 已迁移到 output_config.format，整合路径更简化，不再依赖 beta 标头就能用上。对需要“字段齐全、类型正确”的表单抽取、工单分类、埋点生成等场景，Claude 的稳定性会更接近传统接口输出。

长上下文窗口扩展：百万级上下文更适合“整库喂给Claude”

Claude 已在部分模型上提供百万级上下文窗口的 beta 选项，适合一次性放入超长资料，比如完整代码库、多份合同、长篇会议纪要合集。相比把文档切碎再拼 RAG，长上下文让 Claude 更容易保持全局一致的理解。

需要注意的是，超出特定输入规模后会进入长上下文定价与对应的速率限制策略。实践上建议把“必须进上下文的原文”与“可摘要的材料”分层：先让 Claude 产出结构化目录/摘要，再把关键章节全文送入同一轮推理，成本与效果更稳。

搜索结果内容块：RAG引用更自然，归因更清晰

在做检索增强生成时，“回答有理有据”往往比“回答好听”更重要。Claude 的搜索结果内容块已正式发布，可以把检索结果作为内容块进入对话，并支持更自然的引用与来源归属，让 Claude 在回答时更容易标注依据来自哪里。

这类能力对知识库客服、政策/医疗/法务类问答尤其关键：你能要求 Claude 先列出引用点，再输出结论，最后补上不确定性提示。结果是可追溯、可审计，也更利于前端把引用做成可点击的证据链。

工具调用更可控：禁止调用与批量异步更省

在 Messages API 中，tool_choice 现在支持 none，可以显式阻止 Claude 调用任何工具；这对“只要纯文本总结、不允许外部动作”的场景很实用。另一个细节是：当请求里包含 tool_use 与 tool_result 内容块时，即使不再提供 tools 列表也能工作，编排更灵活。

如果你有大量重复任务（例如批量分类、批量抽取），Message Batches API 以异步方式处理大批量查询，并给出更低成本的处理路径。把高峰期任务“排队异步跑”，再把结果回填到业务系统，会比在线同步调用 Claude 更稳，也更容易控预算。