Effort par message

Une modification de l’effort par message définit un nouveau niveau d’effort pour les tours ultérieurs d’une conversation sans modifier la valeur de premier niveau de la requête, de sorte que le préfixe mis en cache correspond toujours.

Modifier le niveau d’effort

Pour modifier le niveau en cours de conversation :

1. Ajoutez un message role: "system" à messages, avec un content vide et le nouveau niveau d’effort dans output_config.effort.
2. Envoyez l’en-tête bêta mid-conversation-output-config-2026-07-01.
3. Laissez la valeur de premier niveau inchangée.

L’exemple suivant conserve la valeur de premier niveau à high et passe à low pour une question de suivi de routine :

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-fable-5-1",
    max_tokens=4096,
    output_config={"effort": "high"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Plan a migration from SQLite to PostgreSQL in three short steps.",
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "1. Export the SQLite data. 2. Create the PostgreSQL schema. 3. Import the data and verify row counts.",
        },
        # Message système portant uniquement sur l'effort : le nouveau niveau s'applique dès le prochain tour de l'utilisateur.
        {"role": "system", "content": [], "output_config": {"effort": "low"}},
        {"role": "user", "content": "Summarize the plan in one sentence."},
    ],
    betas=["mid-conversation-output-config-2026-07-01"],
)

for block in response.content:
    if block.type == "text":
        print(block.text)

La position du message détermine le moment où le nouveau niveau entre en vigueur :

• Directement après un tour user contenant une nouvelle entrée : la réponse de Claude à ce tour utilise le nouveau niveau.
• À toute autre position, par exemple entre un tour assistant et le tour user suivant comme dans l’exemple précédent : le nouveau niveau commence au prochain tour user contenant une nouvelle entrée.

Un tour user ne contenant que des blocs tool_result ne compte pas comme une nouvelle entrée.

Le nouveau niveau reste en vigueur jusqu’à ce qu’un message ultérieur le modifie.

Placez le message après tout ce que vous avez déjà envoyé, et conservez-le à sa place lors des requêtes ultérieures. Ne l’insérez pas avant des tours que vous avez déjà envoyés, et ne le déplacez ni ne le supprimez par la suite. Sur les modèles avec « preserved thinking » (réflexion préservée), chacune de ces modifications invalide les blocs de réflexion dans les tours assistant situés après le message. Ce que fait l’API d’un bloc invalide indique ce qui se passe ensuite.

S’il se trouve à côté d’un message system qui a du contenu, les deux messages doivent suivre les règles de placement des messages système en cours de conversation.

Avec l’API InvokeModel d’Amazon Bedrock, envoyez la valeur bêta dans le tableau anthropic_beta du corps de la requête au lieu de l’en-tête. Pour connaître les modèles qui prennent en charge l’effort par message sur cette plateforme, consultez Messages système en cours de conversation sur Bedrock.

Erreurs

• Sans l’en-tête bêta, un output_config par message renvoie une erreur 400 : messages.N.output_config: Extra inputs are not permitted, où N est l’index du message system dans messages.
• Avec l’en-tête bêta, les modèles sans effort par message, tels que Claude Fable 5, renvoient une erreur 400 : output_config.effort requires a model that supports per-turn effort; this model does not. Sur Amazon Bedrock, ces modèles et Claude Opus 5 renvoient plutôt Extra inputs are not permitted.
• Sur Claude Sonnet 5.5 avec thinking: {"type": "between_tools"}, et sur Claude Haiku 5.5 avec thinking: {"type": "disabled"}, vous ne pouvez pas modifier le niveau d’effort en cours de conversation. Dans ces cas, un output_config.effort par message avec un nouveau niveau renvoie une erreur 400. Pour faire varier l’effort à chaque tour, utilisez la réflexion adaptative.

Effort par message ou de premier niveau

Privilégiez l’effort par message plutôt que de modifier la valeur de premier niveau entre les requêtes. Une modification par message laisse inchangé tout ce qui la précède, de sorte que le préfixe mis en cache correspond toujours. Une modification de premier niveau redémarre le cache. Sur Claude Fable 5.1, une modification de premier niveau oriente également le modèle de manière moins fiable. Les réponses précédentes du modèle ont été rédigées au niveau précédent, et le modèle tend à rester cohérent avec elles.

Disponibilité