Adaptives Denken

Adaptives Denken ist die empfohlene Methode, um erweitertes Denken mit Claude Opus 4.6 zu nutzen. Anstatt manuell ein Denk-Token-Budget festzulegen, ermöglicht adaptives Denken Claude, dynamisch zu entscheiden, wann und wie viel basierend auf der Komplexität jeder Anfrage gedacht werden soll.

Unterstützte Modelle

Adaptives Denken wird auf den folgenden Modellen unterstützt:

• Claude Opus 4.6 (claude-opus-4-6)

Wie adaptives Denken funktioniert

Im adaptiven Modus ist Denken optional für das Modell. Claude bewertet die Komplexität jeder Anfrage und entscheidet, ob und wie viel gedacht werden soll. Auf der Standard-Effort-Stufe (high) wird Claude fast immer denken. Bei niedrigeren Effort-Stufen kann Claude das Denken bei einfacheren Problemen überspringen.

Adaptives Denken aktiviert auch automatisch verschachteltes Denken. Dies bedeutet, dass Claude zwischen Werkzeugaufrufen denken kann, was es besonders effektiv für agentenbasierte Workflows macht.

Wie man adaptives Denken verwendet

Setzen Sie thinking.type auf "adaptive" in Ihrer API-Anfrage:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
     --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
     --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
     --header "content-type: application/json" \
     --data \
'{
    "model": "claude-opus-4-6",
    "max_tokens": 16000,
    "thinking": {
        "type": "adaptive"
    },
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain why the sum of two even numbers is always even."
        }
    ]
}'

Adaptives Denken mit dem Effort-Parameter

Sie können adaptives Denken mit dem Effort-Parameter kombinieren, um zu steuern, wie viel Claude denkt. Die Effort-Stufe dient als sanfte Anleitung für Claudes Denk-Zuteilung:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "adaptive"
    },
    output_config={
        "effort": "medium"
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "What is the capital of France?"
    }]
)

print(response.content[0].text)

Streaming mit adaptivem Denken

Adaptives Denken funktioniert nahtlos mit Streaming. Denk-Blöcke werden über thinking_delta-Ereignisse gestreamt, genau wie im manuellen Denkmodus:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    messages=[{"role": "user", "content": "What is the greatest common divisor of 1071 and 462?"}],
) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "content_block_start":
            print(f"\nStarting {event.content_block.type} block...")
        elif event.type == "content_block_delta":
            if event.delta.type == "thinking_delta":
                print(event.delta.thinking, end="", flush=True)
            elif event.delta.type == "text_delta":
                print(event.delta.text, end="", flush=True)

Adaptives vs. manuelles vs. deaktiviertes Denken

Wichtige Überlegungen

Validierungsänderungen

Bei Verwendung von adaptivem Denken müssen vorherige Assistent-Turns nicht mit Denk-Blöcken beginnen. Dies ist flexibler als der manuelle Modus, bei dem die API erzwingt, dass Turns mit aktiviertem Denken mit einem Denk-Block beginnen.

Prompt-Caching

Aufeinanderfolgende Anfragen mit adaptive-Denken bewahren Prompt-Cache-Breakpoints. Allerdings bricht das Wechseln zwischen adaptive und enabled/disabled-Denkmodi Cache-Breakpoints für Nachrichten. Systemaufforderungen und Werkzeugdefinitionen bleiben unabhängig von Modusänderungen zwischengespeichert.

Denk-Verhalten abstimmen

Das Auslöseverhalten des adaptiven Denkens ist aufforderbar. Wenn Claude öfter oder seltener denkt, als Sie möchten, können Sie Ihrer Systemaufforderung Anleitung hinzufügen:

Extended thinking adds latency and should only be used when it
will meaningfully improve answer quality — typically for problems
that require multi-step reasoning. When in doubt, respond directly.

Kostenkontrolle

Verwenden Sie max_tokens als harte Grenze für die Gesamtausgabe (Denken + Antworttext). Der effort-Parameter bietet zusätzliche sanfte Anleitung, wie viel Denken Claude zuteilt. Zusammen geben diese Ihnen effektive Kontrolle über die Kosten.

Bei high- und max-Effort-Stufen kann Claude umfangreicher denken und ist eher geneigt, das max_tokens-Budget auszuschöpfen. Wenn Sie stop_reason: "max_tokens" in Antworten beobachten, erwägen Sie, max_tokens zu erhöhen, um dem Modell mehr Platz zu geben, oder senken Sie die Effort-Stufe.

Arbeiten mit Denk-Blöcken

Die folgenden Konzepte gelten für alle Modelle, die erweitertes Denken unterstützen, unabhängig davon, ob Sie adaptiven oder manuellen Modus verwenden.

Zusammengefasstes Denken

With extended thinking enabled, the Messages API for Claude 4 models returns a summary of Claude's full thinking process. Summarized thinking provides the full intelligence benefits of extended thinking, while preventing misuse. This is the default behavior when the display field on the thinking configuration is unset or set to "summarized".

Here are some important considerations for summarized thinking:

• You're charged for the full thinking tokens generated by the original request, not the summary tokens.
• The billed output token count will not match the count of tokens you see in the response.
• The first few lines of thinking output are more verbose, providing detailed reasoning that's particularly helpful for prompt engineering purposes.
• As Anthropic seeks to improve the extended thinking feature, summarization behavior is subject to change.
• Summarization preserves the key ideas of Claude's thinking process with minimal added latency, enabling a streamable user experience and easy migration from Claude Sonnet 3.7 to Claude 4 and later models.
• Summarization is processed by a different model than the one you target in your requests. The thinking model does not see the summarized output.

Denk-Verschlüsselung

Full thinking content is encrypted and returned in the signature field. This field is used to verify that thinking blocks were generated by Claude when passed back to the API.

Here are some important considerations on thinking encryption:

• When streaming responses, the signature is added via a signature_delta inside a content_block_delta event just before the content_block_stop event.
• signature values are significantly longer in Claude 4 models than in previous models.
• The signature field is an opaque field and should not be interpreted or parsed.
• signature values are compatible across platforms (Claude APIs, Amazon Bedrock, and Vertex AI). Values generated on one platform will be compatible with another.

Preisgestaltung

For complete pricing information including base rates, cache writes, cache hits, and output tokens, see the pricing page.

The thinking process incurs charges for:

• Tokens used during thinking (output tokens)
• Thinking blocks from the last assistant turn included in subsequent requests (input tokens)
• Standard text output tokens

When using summarized thinking:

• Input tokens: Tokens in your original request (excludes thinking tokens from previous turns)
• Output tokens (billed): The original thinking tokens that Claude generated internally
• Output tokens (visible): The summarized thinking tokens you see in the response
• No charge: Tokens used to generate the summary

When using display: "omitted":

• Input tokens: Tokens in your original request (same as summarized)
• Output tokens (billed): The original thinking tokens that Claude generated internally (same as summarized)
• Output tokens (visible): Zero thinking tokens (the thinking field is empty)

Zusätzliche Themen

Die Seite zum erweiterten Denken behandelt mehrere Themen ausführlicher mit modellspezifischen Code-Beispielen:

• Werkzeugnutzung mit Denken: Die gleichen Regeln gelten für adaptives Denken — bewahren Sie Denk-Blöcke zwischen Werkzeugaufrufen und beachten Sie tool_choice-Einschränkungen, wenn Denken aktiv ist.
• Prompt-Caching: Bei adaptivem Denken bewahren aufeinanderfolgende Anfragen mit dem gleichen Denkmodus Cache-Breakpoints. Das Wechseln zwischen adaptive und enabled/disabled-Modi bricht Cache-Breakpoints für Nachrichten (Systemaufforderungen und Werkzeugdefinitionen bleiben zwischengespeichert).
• Kontextfenster: Wie Denk-Tokens mit max_tokens und Kontextfenstergrenzen interagieren.

Nächste Schritte