Adaptives Denken

Adaptives Denken ist die empfohlene Methode, um erweitertes Denken mit Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 5 und Claude Sonnet 4.6 zu nutzen. Bei Claude Fable 5 und Claude Mythos 5 ist das Denken immer aktiviert und kann nicht deaktiviert werden; adaptives Denken ist der einzige Denkmodus. Bei Claude Mythos Preview ist adaptives Denken der Standardmodus und wird automatisch angewendet, wenn thinking nicht gesetzt ist. Anstatt manuell ein Token-Budget für das Denken festzulegen, lässt adaptives Denken Claude dynamisch bestimmen, wann und wie viel erweitertes Denken basierend auf der Komplexität jeder Anfrage verwendet werden soll. Bei Claude Opus 4.8 und Claude Opus 4.7 ist adaptives Denken der einzige unterstützte Denkmodus; manuelles thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N} wird nicht mehr akzeptiert. Bei Claude Sonnet 5 ist adaptives Denken standardmäßig aktiviert; übergib thinking: {type: "disabled"}, um es auszuschalten, und manuelles {type: "enabled", budget_tokens: N} wird mit einem 400-Fehler abgelehnt.

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Unterstützte Modelle

Adaptives Denken wird von den folgenden Modellen unterstützt:

• Claude Fable 5 (claude-fable-5) und Claude Mythos 5 (claude-mythos-5), adaptives Denken ist immer aktiviert; thinking: {type: "disabled"} wird nicht unterstützt
• Claude Mythos Preview (claude-mythos-preview), adaptives Denken ist der Standard; thinking: {type: "disabled"} wird nicht unterstützt
• Claude Opus 4.8 (claude-opus-4-8), adaptives Denken ist der einzige unterstützte Denkmodus. Das Denken ist ausgeschaltet, sofern du nicht explizit thinking: {type: "adaptive"} in deiner Anfrage setzt; manuelles thinking: {type: "enabled"} wird mit einem 400-Fehler abgelehnt.
• Claude Opus 4.7 (claude-opus-4-7), adaptives Denken ist der einzige unterstützte Denkmodus. Das Denken ist ausgeschaltet, sofern du nicht explizit thinking: {type: "adaptive"} in deiner Anfrage setzt; manuelles thinking: {type: "enabled"} wird mit einem 400-Fehler abgelehnt.
• Claude Opus 4.6 (claude-opus-4-6)
• Claude Sonnet 5 (claude-sonnet-5), adaptives Denken ist standardmäßig aktiviert; manuelles {type: "enabled"} wird mit einem 400-Fehler abgelehnt.
• Claude Sonnet 4.6 (claude-sonnet-4-6)

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Wie adaptives Denken funktioniert

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

Adaptives Denken aktiviert außerdem automatisch verschachteltes Denken (interleaved thinking). Das bedeutet, dass Claude zwischen Tool-Aufrufen denken kann, was es besonders effektiv für agentische Workflows macht.

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Wie du adaptives Denken verwendest

Setze thinking.type in deiner API-Anfrage auf "adaptive":

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain why the sum of two even numbers is always even.",
        }
    ],
)

for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"\nThinking: {block.thinking}")
    elif block.type == "text":
        print(f"\nResponse: {block.text}")

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Adaptives Denken mit dem Effort-Parameter

Du kannst adaptives Denken mit dem Effort-Parameter kombinieren, um zu steuern, wie viel Claude denkt. Die Effort-Stufe dient als weiche Orientierung für Claudes Denkzuteilung:

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    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)

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Streaming mit adaptivem Denken

Adaptives Denken funktioniert nahtlos mit Streaming. Denkblöcke werden über thinking_delta-Events gestreamt, genau wie im manuellen Denkmodus:

client = anthropic.Anthropic()

with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8",
    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)

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Adaptives vs. manuelles vs. deaktiviertes Denken

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Wichtige Überlegungen

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Validierungsänderungen

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

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Prompt-Caching

Aufeinanderfolgende Anfragen mit adaptive-Denken bewahren Prompt-Cache-Breakpoints. Das Wechseln zwischen adaptive- und enabled/disabled-Denkmodi bricht jedoch Cache-Breakpoints für Nachrichten. System-Prompts und Tool-Definitionen bleiben unabhängig von Moduswechseln gecacht.

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Denkverhalten anpassen

Das Auslöseverhalten des adaptiven Denkens ist über Prompts steuerbar. Wenn Claude häufiger oder seltener denkt als gewünscht, kannst du deinem System-Prompt eine Anweisung 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.

Um stattdessen das Denken zu fördern, verwende eine Formulierung wie:

This task involves multi-step reasoning. Think carefully before responding.

Die Wirksamkeit der Steuerung kann von der genauen Formulierung abhängen. Wenn eine Formulierung nicht das gewünschte Verhalten erzeugt, probiere eine direktere Variante aus.

Du kannst das Denken auch pro Nachricht aus dem User-Turn heraus steuern. Das Anhängen von "Please think hard before responding." an eine User-Nachricht ermutigt Claude, in diesem Turn zu denken; "Answer directly without deliberating." unterdrückt es. Dies funktioniert unabhängig vom System-Prompt und ist nützlich, wenn nur einige Anfragen in einer Konversation erweitertes Reasoning erfordern.

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Kostenkontrolle

Verwende max_tokens als hartes Limit für die Gesamtausgabe (Denken + Antworttext). Der effort-Parameter bietet zusätzliche weiche Orientierung dafür, wie viel Denken Claude zuteilt. Zusammen geben dir diese eine effektive Kontrolle über die Kosten.

Auf den Effort-Stufen high und max kann Claude ausführlicher denken und mit höherer Wahrscheinlichkeit das max_tokens-Budget ausschöpfen. Wenn du stop_reason: "max_tokens" in Antworten beobachtest, erwäge, max_tokens zu erhöhen, um dem Modell mehr Spielraum zu geben, oder die Effort-Stufe zu senken.

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Arbeiten mit Denkblöcken

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

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Zusammengefasstes Denken

Wenn erweitertes Denken aktiviert ist, gibt die Messages API für Claude 4-Modelle eine Zusammenfassung von Claudes vollständigem Denkprozess zurück. Zusammengefasstes Denken bietet die vollen Intelligenzvorteile des erweiterten Denkens und verhindert gleichzeitig Missbrauch. Dies ist das Standardverhalten bei Claude 4-Modellen, wenn das Feld display in der Thinking-Konfiguration nicht gesetzt oder auf "summarized" gesetzt ist. Bei Claude Fable 5, Claude Mythos 5, Claude Sonnet 5, Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7 und Claude Mythos Preview ist display stattdessen standardmäßig auf "omitted" gesetzt, sodass du display: "summarized" explizit setzen musst, um zusammengefasstes Denken zu erhalten.

Hier sind einige wichtige Überlegungen zum zusammengefassten Denken:

• Dir werden die vollständigen Thinking-Token berechnet, die durch die ursprüngliche Anfrage generiert wurden, nicht die Zusammenfassungs-Token.
• Die abgerechnete Anzahl der Output-Token wird nicht mit der Anzahl der Token übereinstimmen, die du in der Antwort siehst.
• Bei Claude 4-Modellen sind die ersten Zeilen der Thinking-Ausgabe ausführlicher und liefern detaillierte Überlegungen, die besonders für Prompt-Engineering-Zwecke hilfreich sind. Claude Mythos Preview fasst ab dem ersten Token zusammen, sodass seine Thinking-Blöcke diese ausführliche Einleitung nicht zeigen.
• Da Anthropic bestrebt ist, die Funktion des erweiterten Denkens zu verbessern, kann sich das Zusammenfassungsverhalten ändern.
• Die Zusammenfassung bewahrt die Kernideen von Claudes Denkprozess mit minimaler zusätzlicher Latenz und ermöglicht so eine streambare Benutzererfahrung.
• Die Zusammenfassung wird von einem anderen Modell verarbeitet als dem, das du in deinen Anfragen ansprichst. Das Thinking-Modell sieht die zusammengefasste Ausgabe nicht.

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Anzeige des Denkens steuern

Das Feld display in der Thinking-Konfiguration steuert, wie Thinking-Inhalte in API-Antworten zurückgegeben werden. Es akzeptiert zwei Werte:

• "summarized": Thinking-Blöcke enthalten zusammengefassten Thinking-Text. Siehe Zusammengefasstes Thinking für Details. Dies ist die Standardeinstellung bei Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6 und früheren Claude 4-Modellen.
• "omitted": Thinking-Blöcke werden mit einem leeren thinking-Feld zurückgegeben. Das signature-Feld enthält weiterhin das verschlüsselte vollständige Thinking für die Kontinuität über mehrere Turns hinweg (siehe Thinking-Verschlüsselung). Dies ist die Standardeinstellung bei Claude Fable 5, Claude Mythos 5, Claude Sonnet 5, Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7 und Claude Mythos Preview.

Die Einstellung display: "omitted" ist nützlich, wenn deine Anwendung den Nutzern keine Thinking-Inhalte anzeigt. Der Hauptvorteil ist eine schnellere Zeit bis zum ersten Text-Token beim Streaming: Der Server überspringt das Streaming der Thinking-Tokens vollständig und liefert nur die Signatur, sodass das Streaming der endgültigen Textantwort früher beginnt.

Hier sind einige wichtige Überlegungen zum ausgelassenen Thinking:

• Dir werden weiterhin die vollständigen Thinking-Tokens berechnet. Das Auslassen reduziert die Latenz, nicht die Kosten.
• Wenn du Thinking-Blöcke in Multi-Turn-Konversationen zurückgibst, übergib sie unverändert. Der Server entschlüsselt die signature, um das ursprüngliche Thinking für die Prompt-Konstruktion zu rekonstruieren (siehe Thinking-Blöcke beibehalten). Jeglicher Text, den du im thinking-Feld eines zurückgesendeten ausgelassenen Blocks platzierst, wird ignoriert.
• display ist ungültig mit thinking.type: "disabled" (es gibt nichts anzuzeigen).
• Wenn du thinking.type: "adaptive" verwendest und das Modell das Thinking für eine einfache Anfrage überspringt, wird unabhängig von display kein Thinking-Block erzeugt.

thinking = {
    "type": "adaptive",
    "display": "summarized",
}

Codebeispiele und Streaming-Verhalten mit display: "omitted" findest du unter Anzeige des Denkens steuern auf der Seite zum erweiterten Denken. Die dortigen Beispiele verwenden type: "enabled"; mit adaptivem Denken verwende:

thinking = {"type": "adaptive", "display": "omitted"}

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Denkverschlüsselung

Der vollständige Denkinhalt wird verschlüsselt und im Feld signature zurückgegeben. Dieses Feld wird verwendet, um zu verifizieren, dass die Denkblöcke von Claude generiert wurden, wenn sie an die API zurückgegeben werden.

Hier sind einige wichtige Überlegungen zur Verschlüsselung des Denkens:

• Beim Streaming von Antworten wird die Signatur über ein signature_delta innerhalb eines content_block_delta-Events direkt vor dem content_block_stop-Event hinzugefügt.
• signature-Werte sind in Claude 4-Modellen deutlich länger als in früheren Modellen.
• Das signature-Feld ist ein opakes Feld und sollte nicht interpretiert oder geparst werden.
• signature-Werte sind plattformübergreifend kompatibel (Claude APIs, Amazon Bedrock und Google Cloud). Werte, die auf einer Plattform generiert wurden, sind mit einer anderen kompatibel.

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Denkausgabe bei Claude Fable 5 und Claude Mythos 5

Bei Claude Fable 5 und Claude Mythos 5 wird die rohe Gedankenkette niemals zurückgegeben. Die Denkblöcke, die du erhältst, sind reguläre thinking-Blöcke, keine redacted_thinking-Blöcke. Die thinking.display-Einstellung funktioniert genauso wie bei anderen Modellen:

• "summarized" gibt eine lesbare Zusammenfassung des Reasonings zurück.
• "omitted" (der Standard bei diesen Modellen) enthält weiterhin thinking-Blöcke in den Antworten, aber ihr thinking-Feld ist ein leerer String.

Die Response-Struktur von Denkblöcken findest du in der Messages-API-Referenz.

Wenn du eine Konversation mit demselben Modell fortsetzt, übergib jeden Denkblock genau so an die API zurück, wie du ihn erhalten hast, einschließlich Blöcken, deren thinking-Feld leer ist. Bearbeite oder rekonstruiere sie nicht. Das Lesen des Zusammenfassungstexts zur Anzeige ist in Ordnung: Die API lehnt Blöcke ab, deren Inhalt verändert wurde, nicht Blöcke, die du gelesen hast.

Wenn du das Modell wechselst, zum Beispiel nach einem Classifier-Refusal-Fallback, entferne thinking- und redacted_thinking-Blöcke aus vorherigen Assistant-Turns. Denkblöcke sind an das Modell gebunden, das sie erzeugt hat. Andere Modelle ignorieren sie stillschweigend, anstatt die Anfrage abzulehnen, aber ignorierte Blöcke fügen trotzdem Input-Token hinzu.

Zwei Ausnahmen, die unter Fallback-Credit behandelt werden:

• Fallback-Credit-Retries müssen den abgelehnten Request-Body unverändert zurückgeben.
• fallback-Blöcke aus einem Mid-Output-Fallback bleiben dort, wo sie erschienen sind.

Um Einblick in das Reasoning des Modells zu erhalten, lies die in diesem Abschnitt beschriebenen thinking-Blöcke, anstatt im Antworttext nach Reasoning zu fragen. Bei Claude Fable 5 kann eine Anfrage, die versucht, das interne Reasoning des Modells als Teil des Antworttexts zu erhalten, mit stop_details.category: "reasoning_extraction" abgelehnt werden. Siehe Refusal-Kategorien für die Feldreferenz und Hinweise zur Handhabung.

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Preise

Vollständige Preisinformationen einschließlich Basistarifen, Cache-Schreibvorgängen, Cache-Treffern und Output-Token findest du auf der Preisseite.

Der Denkprozess verursacht Kosten für:

• Token, die während des Denkens verwendet werden (Output-Token)
• Thinking-Blöcke aus vorherigen Assistenten-Turns, die im Kontext behalten werden: nur der letzte Turn bei früheren Opus/Sonnet-Modellen und allen Haiku-Modellen; standardmäßig alle Turns bei Opus 4.5+ und Sonnet 4.6+ (Input-Token)
• Standard-Text-Output-Token

Bei Verwendung von zusammengefasstem Denken:

• Input-Token: Token in deiner ursprünglichen Anfrage (ohne Thinking-Token aus vorherigen Turns)
• Output-Token (abgerechnet): Die ursprünglichen Thinking-Token, die Claude intern generiert hat
• Output-Token (sichtbar): Die zusammengefassten Thinking-Token, die du in der Antwort siehst
• Keine Kosten: Token, die zur Generierung der Zusammenfassung verwendet werden

Bei Verwendung von display: "omitted":

• Input-Token: Token in deiner ursprünglichen Anfrage (wie bei zusammengefasstem Denken)
• Output-Token (abgerechnet): Die ursprünglichen Thinking-Token, die Claude intern generiert hat (wie bei zusammengefasstem Denken)
• Output-Token (sichtbar): Null Thinking-Token (das thinking-Feld ist leer)

Um zu sehen, wie viele abgerechnete Output-Token für internes Reasoning aufgewendet wurden, lies usage.output_tokens_details.thinking_tokens in der Antwort aus. Dieser Wert spiegelt das rohe Reasoning wider, das das Modell generiert hat (nicht den zusammengefassten Text, der im Body zurückgegeben wird), und ist immer kleiner oder gleich output_tokens. Ziehe ihn von output_tokens ab, um den Nicht-Reasoning-Anteil der Ausgabe näherungsweise zu bestimmen.

{
  "usage": {
    "input_tokens": 25,
    "output_tokens": 348,
    "output_tokens_details": {
      "thinking_tokens": 312
    }
  }
}

output_tokens bleibt die inklusive, maßgebliche Gesamtsumme, die für die Abrechnung verwendet wird. output_tokens_details ist eine schreibgeschützte Aufschlüsselung für Observability-Zwecke.

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Weitere Themen

Die Seite zum erweiterten Denken behandelt mehrere Themen ausführlicher mit modusspezifischen Codebeispielen:

• Tool-Nutzung mit Denken: Für adaptives Denken gelten dieselben Regeln: Bewahre Denkblöcke zwischen Tool-Aufrufen und beachte die tool_choice-Einschränkungen, wenn das Denken aktiv ist.
• Prompt-Caching: Bei adaptivem Denken bewahren aufeinanderfolgende Anfragen mit demselben Denkmodus Cache-Breakpoints. Das Wechseln zwischen adaptive- und enabled/disabled-Modi bricht Cache-Breakpoints für Nachrichten (System-Prompts und Tool-Definitionen bleiben gecacht).
• Kontextfenster: Wie Denk-Token mit max_tokens und Kontextfenster-Limits interagieren.

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Nächste Schritte