Effort

Le paramètre effort vous permet de contrôler l'empressement de Claude à dépenser des jetons lors de la réponse aux demandes. Cela vous donne la possibilité de trouver un équilibre entre la complétude de la réponse et l'efficacité des jetons, tout avec un seul modèle.

Comment fonctionne l'effort

Par défaut, Claude utilise un effort maximal, en dépensant autant de jetons que nécessaire pour fournir des réponses complètes. En réduisant le niveau d'effort, vous pouvez demander à Claude d'être plus conservateur avec l'utilisation des jetons, en traitant les jetons comme une ressource plus coûteuse.

Le paramètre effort affecte tous les jetons dans la réponse, y compris :

• Les réponses textuelles et les explications
• Les appels d'outils et les arguments de fonction
• La réflexion étendue (si activée)

Niveaux d'effort

Utilisation de base

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    betas=["effort-2025-11-24"],
    max_tokens=4096,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Analyze the trade-offs between microservices and monolithic architectures"
    }],
    output_config={
        "effort": "medium"
    }
)

print(response.content[0].text)

Comportement selon le niveau d'effort

Le paramètre effort contrôle principalement la verbosité de la sortie et la profondeur des explications, pas la correction de la réponse. Claude effectue un raisonnement interne similaire quel que soit le niveau d'effort, mais ajuste la quantité de ce raisonnement qui apparaît dans la sortie.

Réponses à faible effort

• Réponse énoncée directement avec une explication minimale
• Réponses concises et efficaces (1-2 phrases de contexte)
• Formules affichées mais non dérivées
• Suppose que le lecteur peut vérifier la réponse
• Confirmations laconiques pour l'utilisation d'outils (« Fait. », « Corrigé. »)

Réponses à effort moyen

• Contexte bref avant la réponse
• Justification concise avec les étapes intermédiaires clés
• Peut inclure un exemple travaillé
• Toujours axé sur l'efficacité

Réponses à effort élevé

• Structuré avec des en-têtes de section
• Configuration du problème et définitions des variables
• Processus de solution étape par étape
• Vérification et contrôles de cohérence
• Formatage riche en markdown

Cas d'utilisation

Quand utiliser un effort faible

• Optimisation de la vitesse : Les nombres de jetons inférieurs signifient des temps de réponse plus rapides, bénéfiques pour les applications sensibles à la latence
• Pipelines automatisés : Lorsque les réponses sont traitées par du code plutôt que lues par des humains
• Applications à haut volume : Réduisez les coûts sur les requêtes simples et routinières
• Utilisateurs expérimentés : Lorsque les utilisateurs n'ont pas besoin d'explications détaillées
• Confirmations rapides : Réponses simples oui/non ou de statut

Quand utiliser un effort moyen

• API de production : Équilibre entre la clarté et l'efficacité des coûts
• Applications orientées utilisateur : Suffisamment de contexte sans verbosité excessive
• Déploiements conscients des coûts : Économies significatives avec un impact minimal sur la qualité

Quand utiliser un effort élevé (ou aucun paramètre d'effort)

• Analyse complexe : Lorsque la complétude est critique
• Contenu éducatif : Lorsque les utilisateurs ont besoin de comprendre le raisonnement
• Documentation : Lorsque les réponses servent de matériel de référence
• Débogage : Lorsque les explications détaillées aident à identifier les problèmes

Effort avec l'utilisation d'outils

Lors de l'utilisation d'outils, le paramètre effort affecte à la fois les explications autour des appels d'outils et les appels d'outils eux-mêmes. Les niveaux d'effort inférieurs ont tendance à :

• Combiner plusieurs opérations en moins d'appels d'outils
• Procéder directement à l'action sans préambule
• Utiliser des messages de confirmation laconiques après l'achèvement

Les niveaux d'effort supérieurs peuvent :

• Expliquer le plan avant d'agir
• Fournir des résumés détaillés des modifications
• Inclure des commentaires de code plus complets

Effort avec la réflexion étendue

Le paramètre effort fonctionne aux côtés du budget de jetons de réflexion lorsque la réflexion étendue est activée. Ces deux contrôles servent des objectifs différents :

• Paramètre effort : Contrôle la façon dont Claude dépense tous les jetons—y compris les jetons de réflexion, les réponses textuelles et les appels d'outils
• Budget de jetons de réflexion : Définit une limite maximale sur les jetons de réflexion spécifiquement

Le paramètre effort peut être utilisé avec ou sans réflexion étendue activée. Lorsque les deux sont configurés :

1. Déterminez d'abord le niveau d'effort approprié pour votre tâche
2. Ensuite, définissez le budget de jetons de réflexion en fonction de la complexité de la tâche

Pour les meilleures performances sur les tâches de raisonnement complexe, utilisez un effort élevé (la valeur par défaut) avec un budget de jetons de réflexion élevé. Cela permet à Claude de réfléchir en profondeur et de fournir des réponses complètes.

Meilleures pratiques

1. Commencez par le moyen : Pour la plupart des applications, un effort moyen offre un bon équilibre entre la qualité et l'efficacité.

2. Utilisez un effort faible pour l'automatisation : Lorsque les réponses sont consommées par du code plutôt que par des humains, un effort faible peut réduire considérablement les coûts sans affecter la correction.

3. Testez votre cas d'utilisation : L'impact des niveaux d'effort varie selon le type de tâche. Évaluez les performances sur vos cas d'utilisation spécifiques avant de déployer.

4. Surveillez la qualité : Bien que la correction soit généralement préservée entre les niveaux d'effort, la qualité des explications varie. Assurez-vous que le niveau que vous choisissez répond aux besoins de vos utilisateurs.

5. Envisagez un effort dynamique : Ajustez l'effort en fonction de la complexité de la tâche ou de la préférence de l'utilisateur. Les requêtes simples peuvent justifier un effort faible tandis que l'analyse complexe bénéficie d'un effort élevé.