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Bonnes pratiquesIngénierie de prompts

Prompter Claude Opus 5

Différences de comportement et modèles de prompting pour Claude Opus 5, couvrant la verbosité des réponses, la narration agentique, le cadrage des tâches, la délégation aux sous-agents, l'autocorrection et les artefacts de sortie lorsque la réflexion est désactivée.

Ce guide couvre les modèles de prompting spécifiques à Claude Opus 5. Pour les capacités du modèle et les changements d'API, consultez Nouveautés de Claude Opus 5. Pour les techniques qui s'appliquent à tous les modèles Claude actuels, consultez Bonnes pratiques de prompting.

Claude Opus 5 est conçu pour le codage agentique complexe et le travail en entreprise, avec des points forts particuliers sur les tâches agentiques à long horizon. Il fonctionne bien d'emblée avec les prompts existants de Claude Opus 4.8. Les modèles suivants couvrent les comportements qui nécessitent le plus souvent des ajustements.

Améliorations des capacités

Par rapport à Claude Opus 4.8, les améliorations les plus pertinentes pour le prompting sont les suivantes :

  • Codage agentique : Claude Opus 5 est le plus performant sur les tâches de codage difficiles : fonctionnalités multi-fichiers, refactorisations plus importantes et développement de fonctionnalités de bout en bout. Il accomplit les tâches complètes plutôt que de laisser des ébauches ou des espaces réservés, et il donne les meilleurs résultats lorsqu'on lui fournit la spécification complète de la tâche dès le départ et qu'on le laisse travailler. Il fonctionne également bien sur des tâches plus simples comme les modifications en un seul tour, où la différence avec les modèles précédents est plus faible.
  • Revue de code et détection de bugs : Claude Opus 5 examine le code avec une précision et un rappel élevés : il trouve de vrais bugs à un taux élevé par passe, et ses découvertes supplémentaires sont pour la plupart de vrais problèmes plutôt que des faux positifs. La précision se maintient à des niveaux d'effort inférieurs, ce qui permet une passe rapide au moment de la revue et une passe plus approfondie ultérieurement. Si votre prompt de revue indique « ne signaler que les problèmes de gravité élevée » ou « être conservateur », le modèle peut suivre cette instruction à la lettre et signaler moins de choses ; demandez-lui plutôt de tout signaler et filtrez dans une passe séparée.
  • Efficacité à effort réduit : les niveaux d'effort low et medium produisent une qualité élevée pour une fraction des tokens et de la « latency » (latence) des niveaux supérieurs. Commencez par la valeur par défaut (high) et ajustez en fonction de vos évaluations : utilisez généreusement low et medium comme levier principal pour le coût en tokens et le temps de réponse partout où la qualité se maintient, et passez à xhigh pour le codage exigeant et le travail agentique. Si vous avez repris des valeurs d'effort par défaut d'un modèle précédent, relancez un balayage des niveaux d'effort sur vos propres évaluations. Consultez Effort pour les recommandations complètes.
  • Vision : Claude Opus 5 est performant dans la compréhension de graphiques, de documents et de diagrammes, ainsi que dans la reproduction visuelle d'interfaces utilisateur et de frontend. Revalidez toutes les solutions de contournement côté prompt liées à la vision que vous aviez ajustées pour les modèles précédents ; elles ne sont peut-être plus nécessaires. Les performances en vision sont les meilleures lorsque le modèle dispose d'outils pour analyser, recadrer et vérifier visuellement son travail de manière itérative, et l'« tool use » (utilisation d'outils) est un levier plus rentable que la réflexion seule.
  • Travail sur contexte long : Claude Opus 5 dispose d'une « context window » (fenêtre de contexte) de 1M de tokens à la fois comme valeur par défaut et comme maximum, et son suivi des instructions, ses appels d'outils et son raisonnement restent cohérents sur toute la fenêtre.
  • Tâches bureautiques et documentaires : Claude Opus 5 génère et manipule des feuilles de calcul complexes à plusieurs onglets avec des formules non triviales, et il produit des présentations bien structurées. Indiquez-lui dans le prompt les styles ou modèles spécifiques qu'il doit suivre.
  • Coordination multi-agents : Claude Opus 5 coordonne bien des équipes de sous-agents, avec des schémas rédacteur-vérificateur efficaces et peu de cas où les agents écrasent le travail des autres. Pour les charges de travail sensibles aux coûts, plafonnez la délégation ; consultez Contrôler la création de sous-agents.

Longueur des réponses et verbosité

Les réponses par défaut de Claude Opus 5 destinées à l'utilisateur sont plus longues que celles des modèles Opus précédents. Le paramètre effort contrôle la quantité de réflexion du modèle plutôt que la quantité de ce qu'il dit : réduire l'effort peut diminuer le volume de réflexion sans raccourcir de manière fiable la réponse visible. Pour contrôler la longueur des réponses, demandez-le explicitement dans le prompt.

Une courte instruction de concision est efficace. Par exemple, pour un produit multi-tours destiné aux utilisateurs :

Keep responses focused, brief, and concise. Keep disclaimers and caveats short, and spend most of the response on the main answer. When asked to explain something, give a high-level summary unless an in-depth explanation is specifically requested.

Dans une longue invite système, associez l'instruction à un court rappel vers la fin du prompt :

<tone_preference>
Keep outputs reasonably concise.
</tone_preference>

Mises à jour de progression destinées à l'utilisateur

Claude Opus 5 narre volontiers pendant le travail agentique : il a tendance à annoncer ce qu'il s'apprête à faire, et sa sortie par message dans les sessions agentiques est souvent plus longue que celle des modèles précédents. Il bénéficie de consignes explicites sur la manière de communiquer avec l'utilisateur pendant une tâche. Pour réduire la narration, décrivez la cadence et la forme que vous souhaitez :

Before your first tool call, say in one sentence what you're about to do. While working, give a brief update only when you find something important or change direction. When you finish, lead with the outcome: your first sentence should answer "what happened" or "what did you find," with supporting detail after it for readers who want it.

Pour augmenter la narration, ou en changer le style, le même levier s'applique dans l'autre sens : décrivez explicitement à quoi les mises à jour doivent ressembler et fournissez des exemples. Des exemples positifs du style de communication souhaité sont généralement plus efficaces que des instructions sur ce qu'il ne faut pas faire.

Longueur des livrables écrits

Indépendamment de la verbosité conversationnelle, les fichiers que Claude Opus 5 écrit sur le disque (rapports, documents Markdown, résumés) sont souvent plus longs qu'avec les modèles précédents. Si votre produit inclut des documents rédigés par Claude, ajoutez un calibrage explicite de la longueur :

Match the length of written documents to what the task needs: cover the substance, but do not pad with filler sections, redundant summaries, or boilerplate.

Périmètre des tâches et survérification

Claude Opus 5 vérifie son propre travail sans qu'on le lui demande. Si votre prompt contient des instructions de vérification explicites (« inclure une étape de vérification finale pour toute tâche non triviale », « utiliser un sous-agent pour vérifier »), supprimez-les : de telles instructions provoquent une survérification sur Claude Opus 5, et les supprimer réduit le gaspillage de tokens sans perte de qualité. Il en va de même pour l'échafaudage de harnais hérité qui ajoute des étapes de vérification séparées.

Claude Opus 5 peut également élargir le périmètre d'une tâche, en ajoutant des étapes qui n'ont pas été demandées ou en appliquant son propre jugement sur ce que la tâche devrait être. Pour les tâches étroites, contraignez explicitement le périmètre :

Deliver what was asked, at the scope intended. Make routine judgment calls yourself, and check in only when different readings of the request would lead to materially different work. If the request seems mistaken or a better approach exists, say so in a sentence and continue with the task as asked rather than quietly narrowing, widening, or transforming it. Finish the whole task, and stop short of actions that are clearly beyond what was asked.

Contrôler la création de sous-agents

Claude Opus 5 délègue aux sous-agents plus volontiers que les modèles précédents. La délégation est rentable sur des volets de travail réellement indépendants et conséquents, mais elle multiplie le coût et le temps lorsqu'elle est appliquée à de petites tâches. Si votre harnais prend en charge les sous-agents, donnez des consignes explicites sur les scénarios qui justifient une délégation, ou fixez des plafonds déterministes sur le nombre d'agents pouvant être lancés. Par exemple :

Delegate to a subagent only for large tasks that are genuinely independent and parallelizable, such as a wide multi-file investigation. Do not delegate work you can finish yourself in a handful of tool calls, and do not use subagents to verify or double-check your own work. If one subagent can complete the task, use one rather than several, and keep spawn counts low.

Si votre harnais est Claude Code ou le Claude Agent SDK, les plafonds déterministes sont les variables d'environnement CLAUDE_CODE_MAX_SUBAGENT_SPAWN_DEPTH et CLAUDE_CODE_MAX_CONCURRENT_SUBAGENTS ainsi que l'option max_budget_usd du SDK. Ils nécessitent Claude Code 2.1.217 ou une version ultérieure ; mettez donc à jour un SDK épinglé avant de le faire pointer vers Claude Opus 5. Claude Code ajoute sa propre instruction de délégation sur Claude Opus 5 uniquement lorsque vous utilisez son préréglage d'invite système claude_code ; avec une invite système personnalisée ou omise, ajoutez vous-même une instruction de délégation telle que l'exemple de cette section. Consultez Plafonner la profondeur, la concurrence et les dépenses des sous-agents dans la documentation de l'Agent SDK.

Autocorrection

Claude Opus 5 détecte et corrige bien ses propres erreurs sans qu'on le lui demande. Évitez de lui demander des revérifications qu'il effectue déjà (« vérifiez votre réponse une seconde fois », « revérifiez avant de répondre ») ; comme les instructions de vérification, celles-ci se cumulent avec le comportement propre du modèle et ajoutent des coûts sans améliorer les résultats.

Le modèle narre également les corrections de ses déclarations antérieures davantage que les modèles précédents, ce qui peut être indésirable dans les produits destinés aux utilisateurs. Pour limiter la narration des corrections à celles qui comptent :

Only correct an earlier statement when the error would change the user's code, conclusions, or decisions. State corrections plainly and briefly, then continue the task. For slips that change nothing for the user, make the fix and move on without noting it.

Exécution avec la réflexion désactivée

Claude Opus 5 s'exécute avec la réflexion activée par défaut, et la réflexion ne peut être désactivée qu'à un effort high ou inférieur ; consultez le guide de migration. Avec la réflexion désactivée, deux artefacts peuvent occasionnellement apparaître dans la sortie visible du modèle. La principale mesure d'atténuation pour les deux consiste à garder la réflexion activée et à contrôler le coût en tokens avec des niveaux d'effort inférieurs plutôt qu'en désactivant la réflexion : pour la plupart des tâches, la réflexion activée à l'effort low donne de meilleurs résultats que la réflexion désactivée à coût similaire.

Appels d'outils sous forme de texte. Avec la réflexion désactivée, le modèle écrit occasionnellement un appel d'outil dans son texte destiné à l'utilisateur au lieu d'émettre un bloc tool_use structuré. Le tour se termine normalement et l'appel ne s'exécute jamais, et dans les boucles agentiques, le texte divulgué reste dans l'historique de la conversation, de sorte que les tours suivants sont également affectés. Cela est plus fréquent sur les charges de travail à forte utilisation d'outils comme la recherche.

Balises XML internes dans la sortie. Avec la réflexion désactivée, le modèle peut émettre des balises <thinking> ou d'autres balises XML internes dans sa réponse visible. Si votre invite système contient une règle demandant au modèle de ne pas réfléchir ou de ne pas raisonner, supprimez-la ; ce type d'instruction augmente la fuite de balises.

Pour les intégrations qui doivent garder la réflexion désactivée, une seule instruction combinée atténue les deux artefacts : elle donne au modèle la permission explicite de s'exprimer avant un appel d'outil, une alternative au fait de forcer un appel lorsqu'aucun outil ne convient, et une règle générale contre les balises internes :

When you use a tool, you may say a brief sentence first. If no tool can express what the user asked for, say so instead of guessing. Do not include internal or system XML tags in your response.

Les instructions qui désignent nommément les balises de réflexion sont moins efficaces que la forme générale ; évitez donc de les nommer spécifiquement.

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