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La modifica del contesto ti consente di gestire automaticamente il contesto della conversazione man mano che cresce, aiutandoti a ottimizzare i costi e rimanere entro i limiti della finestra di contesto. Puoi utilizzare strategie API lato server, funzionalità SDK lato client, o entrambe insieme.
| Approccio | Dove viene eseguito | Strategie | Come funziona |
|---|---|---|---|
| Lato server | API | Cancellazione dei risultati degli strumenti (clear_tool_uses_20250919)Cancellazione dei blocchi di pensiero ( clear_thinking_20251015) | Applicato prima che il prompt raggiunga Claude. Cancella contenuti specifici dalla cronologia della conversazione. Ogni strategia può essere configurata indipendentemente. |
| Lato client | SDK | Compattazione | Disponibile in Python e TypeScript SDKs quando si utilizza tool_runner. Genera un riepilogo e sostituisce la cronologia completa della conversazione. Vedi Compattazione di seguito. |
La modifica del contesto ti consente di gestire automaticamente il contesto della conversazione man mano che cresce, aiutandoti a ottimizzare i costi e rimanere entro i limiti della finestra di contesto. Puoi utilizzare strategie API lato server, funzionalità SDK lato client, o entrambe insieme.
| Approccio | Dove viene eseguito | Strategie | Come funziona |
|---|---|---|---|
| Lato server | API | Cancellazione dei risultati degli strumenti (clear_tool_uses_20250919)Cancellazione dei blocchi di pensiero ( clear_thinking_20251015) | Applicato prima che il prompt raggiunga Claude. Cancella contenuti specifici dalla cronologia della conversazione. Ogni strategia può essere configurata indipendentemente. |
| Lato client | SDK | Compattazione | Disponibile in Python e TypeScript SDKs quando si utilizza tool_runner. Genera un riepilogo e sostituisce la cronologia completa della conversazione. Vedi Compattazione di seguito. |
La modifica del contesto è attualmente in beta con supporto per la cancellazione dei risultati degli strumenti e la cancellazione dei blocchi di pensiero. Per abilitarla, utilizza l'intestazione beta context-management-2025-06-27 nelle tue richieste API.
Contattaci tramite il nostro modulo di feedback per condividere il tuo feedback su questa funzione.
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| Approccio | Dove viene eseguito | Strategie | Come funziona |
|---|---|---|---|
| Lato server | API | Cancellazione dei risultati degli strumenti (clear_tool_uses_20250919)Cancellazione dei blocchi di pensiero ( clear_thinking_20251015) | Applicato prima che il prompt raggiunga Claude. Cancella contenuti specifici dalla cronologia della conversazione. Ogni strategia può essere configurata indipendentemente. |
| Lato client | SDK | Compattazione | Disponibile in Python e TypeScript SDKs quando si utilizza tool_runner. Genera un riepilogo e sostituisce la cronologia completa della conversazione. Vedi Compattazione di seguito. |
La modifica del contesto è attualmente in beta con supporto per la cancellazione dei risultati degli strumenti e la cancellazione dei blocchi di pensiero. Per abilitarla, utilizza l'intestazione beta context-management-2025-06-27 nelle tue richieste API.
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La strategia clear_tool_uses_20250919 cancella i risultati degli strumenti quando il contesto della conversazione cresce oltre la soglia configurata. Quando attivata, l'API cancella automaticamente i risultati degli strumenti più vecchi in ordine cronologico, sostituendoli con testo segnaposto per far sapere a Claude che il risultato dello strumento è stato rimosso. Per impostazione predefinita, vengono cancellati solo i risultati degli strumenti. Puoi facoltativamente cancellare sia i risultati degli strumenti che le chiamate degli strumenti (i parametri di utilizzo dello strumento) impostando clear_tool_inputs su true.
La modifica del contesto ti consente di gestire automaticamente il contesto della conversazione man mano che cresce, aiutandoti a ottimizzare i costi e rimanere entro i limiti della finestra di contesto. Puoi utilizzare strategie API lato server, funzionalità SDK lato client, o entrambe insieme.
| Approccio | Dove viene eseguito | Strategie | Come funziona |
|---|---|---|---|
| Lato server | API | Cancellazione dei risultati degli strumenti (clear_tool_uses_20250919)Cancellazione dei blocchi di pensiero ( clear_thinking_20251015) | Applicato prima che il prompt raggiunga Claude. Cancella contenuti specifici dalla cronologia della conversazione. Ogni strategia può essere configurata indipendentemente. |
| Lato client | SDK | Compattazione | Disponibile in Python e TypeScript SDKs quando si utilizza tool_runner. Genera un riepilogo e sostituisce la cronologia completa della conversazione. Vedi Compattazione di seguito. |
La modifica del contesto è attualmente in beta con supporto per la cancellazione dei risultati degli strumenti e la cancellazione dei blocchi di pensiero. Per abilitarla, utilizza l'intestazione beta context-management-2025-06-27 nelle tue richieste API.
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La strategia clear_tool_uses_20250919 cancella i risultati degli strumenti quando il contesto della conversazione cresce oltre la soglia configurata. Quando attivata, l'API cancella automaticamente i risultati degli strumenti più vecchi in ordine cronologico, sostituendoli con testo segnaposto per far sapere a Claude che il risultato dello strumento è stato rimosso. Per impostazione predefinita, vengono cancellati solo i risultati degli strumenti. Puoi facoltativamente cancellare sia i risultati degli strumenti che le chiamate degli strumenti (i parametri di utilizzo dello strumento) impostando clear_tool_inputs su true.
La strategia clear_thinking_20251015 gestisce i blocchi thinking nelle conversazioni quando il pensiero esteso è abilitato. Questa strategia cancella automaticamente i blocchi di pensiero più vecchi dai turni precedenti.
Comportamento predefinito: Quando il pensiero esteso è abilitato senza configurare la strategia clear_thinking_20251015, l'API mantiene automaticamente solo i blocchi di pensiero dall'ultimo turno dell'assistente (equivalente a keep: {type: "thinking_turns", value: 1}).
Per massimizzare i cache hit, preserva tutti i blocchi di pensiero impostando keep: "all".
Un turno di conversazione dell'assistente può includere più blocchi di contenuto (ad es. quando si utilizzano strumenti) e più blocchi di pensiero (ad es. con pensiero intercalato).
La modifica del contesto avviene lato server
La modifica del contesto viene applicata lato server prima che il prompt raggiunga Claude. La tua applicazione client mantiene la cronologia completa e non modificata della conversazione—non è necessario sincronizzare lo stato del tuo client con la versione modificata. Continua a gestire la tua cronologia completa della conversazione localmente come faresti normalmente.
Modifica del contesto e caching del prompt
L'interazione della modifica del contesto con il caching del prompt varia a seconda della strategia:
Cancellazione dei risultati degli strumenti: Invalida i prefissi del prompt memorizzati nella cache quando il contenuto viene cancellato. Per tenere conto di ciò, consigliamo di cancellare abbastanza token per rendere l'invalidazione della cache utile. Utilizza il parametro clear_at_least per garantire che un numero minimo di token venga cancellato ogni volta. Incorrerai in costi di scrittura della cache ogni volta che il contenuto viene cancellato, ma le richieste successive possono riutilizzare il prefisso appena memorizzato nella cache.
Cancellazione dei blocchi di pensiero: Quando i blocchi di pensiero sono mantenuti nel contesto (non cancellati), la cache del prompt viene preservata, abilitando i cache hit e riducendo i costi dei token di input. Quando i blocchi di pensiero sono cancellati, la cache viene invalidata nel punto in cui si verifica la cancellazione. Configura il parametro keep in base al fatto che tu voglia dare priorità alle prestazioni della cache o alla disponibilità della finestra di contesto.
La modifica del contesto ti consente di gestire automaticamente il contesto della conversazione man mano che cresce, aiutandoti a ottimizzare i costi e rimanere entro i limiti della finestra di contesto. Puoi utilizzare strategie API lato server, funzionalità SDK lato client, o entrambe insieme.
| Approccio | Dove viene eseguito | Strategie | Come funziona |
|---|---|---|---|
| Lato server | API | Cancellazione dei risultati degli strumenti (clear_tool_uses_20250919)Cancellazione dei blocchi di pensiero ( clear_thinking_20251015) | Applicato prima che il prompt raggiunga Claude. Cancella contenuti specifici dalla cronologia della conversazione. Ogni strategia può essere configurata indipendentemente. |
| Lato client | SDK | Compattazione | Disponibile in Python e TypeScript SDKs quando si utilizza tool_runner. Genera un riepilogo e sostituisce la cronologia completa della conversazione. Vedi Compattazione di seguito. |
La modifica del contesto è attualmente in beta con supporto per la cancellazione dei risultati degli strumenti e la cancellazione dei blocchi di pensiero. Per abilitarla, utilizza l'intestazione beta context-management-2025-06-27 nelle tue richieste API.
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La strategia clear_tool_uses_20250919 cancella i risultati degli strumenti quando il contesto della conversazione cresce oltre la soglia configurata. Quando attivata, l'API cancella automaticamente i risultati degli strumenti più vecchi in ordine cronologico, sostituendoli con testo segnaposto per far sapere a Claude che il risultato dello strumento è stato rimosso. Per impostazione predefinita, vengono cancellati solo i risultati degli strumenti. Puoi facoltativamente cancellare sia i risultati degli strumenti che le chiamate degli strumenti (i parametri di utilizzo dello strumento) impostando clear_tool_inputs su true.
La strategia clear_thinking_20251015 gestisce i blocchi thinking nelle conversazioni quando il pensiero esteso è abilitato. Questa strategia cancella automaticamente i blocchi di pensiero più vecchi dai turni precedenti.
Comportamento predefinito: Quando il pensiero esteso è abilitato senza configurare la strategia clear_thinking_20251015, l'API mantiene automaticamente solo i blocchi di pensiero dall'ultimo turno dell'assistente (equivalente a keep: {type: "thinking_turns", value: 1}).
Per massimizzare i cache hit, preserva tutti i blocchi di pensiero impostando keep: "all".
Un turno di conversazione dell'assistente può includere più blocchi di contenuto (ad es. quando si utilizzano strumenti) e più blocchi di pensiero (ad es. con pensiero intercalato).
La modifica del contesto avviene lato server
La modifica del contesto viene applicata lato server prima che il prompt raggiunga Claude. La tua applicazione client mantiene la cronologia completa e non modificata della conversazione—non è necessario sincronizzare lo stato del tuo client con la versione modificata. Continua a gestire la tua cronologia completa della conversazione localmente come faresti normalmente.
Modifica del contesto e caching del prompt
L'interazione della modifica del contesto con il caching del prompt varia a seconda della strategia:
Cancellazione dei risultati degli strumenti: Invalida i prefissi del prompt memorizzati nella cache quando il contenuto viene cancellato. Per tenere conto di ciò, consigliamo di cancellare abbastanza token per rendere l'invalidazione della cache utile. Utilizza il parametro clear_at_least per garantire che un numero minimo di token venga cancellato ogni volta. Incorrerai in costi di scrittura della cache ogni volta che il contenuto viene cancellato, ma le richieste successive possono riutilizzare il prefisso appena memorizzato nella cache.
Cancellazione dei blocchi di pensiero: Quando i blocchi di pensiero sono mantenuti nel contesto (non cancellati), la cache del prompt viene preservata, abilitando i cache hit e riducendo i costi dei token di input. Quando i blocchi di pensiero sono cancellati, la cache viene invalidata nel punto in cui si verifica la cancellazione. Configura il parametro keep in base al fatto che tu voglia dare priorità alle prestazioni della cache o alla disponibilità della finestra di contesto.
La modifica del contesto è disponibile su:
claude-opus-4-5-20251101)claude-opus-4-1-20250805)claude-opus-4-20250514)claude-sonnet-4-5-20250929)claude-sonnet-4-20250514)claude-haiku-4-5-20251001)La modifica del contesto ti consente di gestire automaticamente il contesto della conversazione man mano che cresce, aiutandoti a ottimizzare i costi e rimanere entro i limiti della finestra di contesto. Puoi utilizzare strategie API lato server, funzionalità SDK lato client, o entrambe insieme.
| Approccio | Dove viene eseguito | Strategie | Come funziona |
|---|---|---|---|
| Lato server | API | Cancellazione dei risultati degli strumenti (clear_tool_uses_20250919)Cancellazione dei blocchi di pensiero ( clear_thinking_20251015) | Applicato prima che il prompt raggiunga Claude. Cancella contenuti specifici dalla cronologia della conversazione. Ogni strategia può essere configurata indipendentemente. |
| Lato client | SDK | Compattazione | Disponibile in Python e TypeScript SDKs quando si utilizza tool_runner. Genera un riepilogo e sostituisce la cronologia completa della conversazione. Vedi Compattazione di seguito. |
La modifica del contesto è attualmente in beta con supporto per la cancellazione dei risultati degli strumenti e la cancellazione dei blocchi di pensiero. Per abilitarla, utilizza l'intestazione beta context-management-2025-06-27 nelle tue richieste API.
Contattaci tramite il nostro modulo di feedback per condividere il tuo feedback su questa funzione.
La strategia clear_tool_uses_20250919 cancella i risultati degli strumenti quando il contesto della conversazione cresce oltre la soglia configurata. Quando attivata, l'API cancella automaticamente i risultati degli strumenti più vecchi in ordine cronologico, sostituendoli con testo segnaposto per far sapere a Claude che il risultato dello strumento è stato rimosso. Per impostazione predefinita, vengono cancellati solo i risultati degli strumenti. Puoi facoltativamente cancellare sia i risultati degli strumenti che le chiamate degli strumenti (i parametri di utilizzo dello strumento) impostando clear_tool_inputs su true.
La strategia clear_thinking_20251015 gestisce i blocchi thinking nelle conversazioni quando il pensiero esteso è abilitato. Questa strategia cancella automaticamente i blocchi di pensiero più vecchi dai turni precedenti.
Comportamento predefinito: Quando il pensiero esteso è abilitato senza configurare la strategia clear_thinking_20251015, l'API mantiene automaticamente solo i blocchi di pensiero dall'ultimo turno dell'assistente (equivalente a keep: {type: "thinking_turns", value: 1}).
Per massimizzare i cache hit, preserva tutti i blocchi di pensiero impostando keep: "all".
Un turno di conversazione dell'assistente può includere più blocchi di contenuto (ad es. quando si utilizzano strumenti) e più blocchi di pensiero (ad es. con pensiero intercalato).
La modifica del contesto avviene lato server
La modifica del contesto viene applicata lato server prima che il prompt raggiunga Claude. La tua applicazione client mantiene la cronologia completa e non modificata della conversazione—non è necessario sincronizzare lo stato del tuo client con la versione modificata. Continua a gestire la tua cronologia completa della conversazione localmente come faresti normalmente.
Modifica del contesto e caching del prompt
L'interazione della modifica del contesto con il caching del prompt varia a seconda della strategia:
Cancellazione dei risultati degli strumenti: Invalida i prefissi del prompt memorizzati nella cache quando il contenuto viene cancellato. Per tenere conto di ciò, consigliamo di cancellare abbastanza token per rendere l'invalidazione della cache utile. Utilizza il parametro clear_at_least per garantire che un numero minimo di token venga cancellato ogni volta. Incorrerai in costi di scrittura della cache ogni volta che il contenuto viene cancellato, ma le richieste successive possono riutilizzare il prefisso appena memorizzato nella cache.
Cancellazione dei blocchi di pensiero: Quando i blocchi di pensiero sono mantenuti nel contesto (non cancellati), la cache del prompt viene preservata, abilitando i cache hit e riducendo i costi dei token di input. Quando i blocchi di pensiero sono cancellati, la cache viene invalidata nel punto in cui si verifica la cancellazione. Configura il parametro keep in base al fatto che tu voglia dare priorità alle prestazioni della cache o alla disponibilità della finestra di contesto.
Il modo più semplice per abilitare la cancellazione dei risultati degli strumenti è specificare solo il tipo di strategia, poiché tutte le altre opzioni di configurazione utilizzeranno i loro valori predefiniti:
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" \
--header "anthropic-beta: context-management-2025-06-27" \
--data '{
"model": "claude-sonnet-4-5",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Search for recent developments in AI"
}
],
"tools": [
{
"type": "web_search_20250305",
"name": "web_search"
}
],
"context_management": {
"edits": [
{"type": "clear_tool_uses_20250919"}
]
}
}'La modifica del contesto ti consente di gestire automaticamente il contesto della conversazione man mano che cresce, aiutandoti a ottimizzare i costi e rimanere entro i limiti della finestra di contesto. Puoi utilizzare strategie API lato server, funzionalità SDK lato client, o entrambe insieme.
| Approccio | Dove viene eseguito | Strategie | Come funziona |
|---|---|---|---|
| Lato server | API | Cancellazione dei risultati degli strumenti (clear_tool_uses_20250919)Cancellazione dei blocchi di pensiero ( clear_thinking_20251015) | Applicato prima che il prompt raggiunga Claude. Cancella contenuti specifici dalla cronologia della conversazione. Ogni strategia può essere configurata indipendentemente. |
| Lato client | SDK | Compattazione | Disponibile in Python e TypeScript SDKs quando si utilizza tool_runner. Genera un riepilogo e sostituisce la cronologia completa della conversazione. Vedi Compattazione di seguito. |
La modifica del contesto è attualmente in beta con supporto per la cancellazione dei risultati degli strumenti e la cancellazione dei blocchi di pensiero. Per abilitarla, utilizza l'intestazione beta context-management-2025-06-27 nelle tue richieste API.
Contattaci tramite il nostro modulo di feedback per condividere il tuo feedback su questa funzione.
La strategia clear_tool_uses_20250919 cancella i risultati degli strumenti quando il contesto della conversazione cresce oltre la soglia configurata. Quando attivata, l'API cancella automaticamente i risultati degli strumenti più vecchi in ordine cronologico, sostituendoli con testo segnaposto per far sapere a Claude che il risultato dello strumento è stato rimosso. Per impostazione predefinita, vengono cancellati solo i risultati degli strumenti. Puoi facoltativamente cancellare sia i risultati degli strumenti che le chiamate degli strumenti (i parametri di utilizzo dello strumento) impostando clear_tool_inputs su true.
La strategia clear_thinking_20251015 gestisce i blocchi thinking nelle conversazioni quando il pensiero esteso è abilitato. Questa strategia cancella automaticamente i blocchi di pensiero più vecchi dai turni precedenti.
Comportamento predefinito: Quando il pensiero esteso è abilitato senza configurare la strategia clear_thinking_20251015, l'API mantiene automaticamente solo i blocchi di pensiero dall'ultimo turno dell'assistente (equivalente a keep: {type: "thinking_turns", value: 1}).
Per massimizzare i cache hit, preserva tutti i blocchi di pensiero impostando keep: "all".
Un turno di conversazione dell'assistente può includere più blocchi di contenuto (ad es. quando si utilizzano strumenti) e più blocchi di pensiero (ad es. con pensiero intercalato).
La modifica del contesto avviene lato server
La modifica del contesto viene applicata lato server prima che il prompt raggiunga Claude. La tua applicazione client mantiene la cronologia completa e non modificata della conversazione—non è necessario sincronizzare lo stato del tuo client con la versione modificata. Continua a gestire la tua cronologia completa della conversazione localmente come faresti normalmente.
Modifica del contesto e caching del prompt
L'interazione della modifica del contesto con il caching del prompt varia a seconda della strategia:
Cancellazione dei risultati degli strumenti: Invalida i prefissi del prompt memorizzati nella cache quando il contenuto viene cancellato. Per tenere conto di ciò, consigliamo di cancellare abbastanza token per rendere l'invalidazione della cache utile. Utilizza il parametro clear_at_least per garantire che un numero minimo di token venga cancellato ogni volta. Incorrerai in costi di scrittura della cache ogni volta che il contenuto viene cancellato, ma le richieste successive possono riutilizzare il prefisso appena memorizzato nella cache.
Cancellazione dei blocchi di pensiero: Quando i blocchi di pensiero sono mantenuti nel contesto (non cancellati), la cache del prompt viene preservata, abilitando i cache hit e riducendo i costi dei token di input. Quando i blocchi di pensiero sono cancellati, la cache viene invalidata nel punto in cui si verifica la cancellazione. Configura il parametro keep in base al fatto che tu voglia dare priorità alle prestazioni della cache o alla disponibilità della finestra di contesto.
La modifica del contesto è disponibile su:
claude-opus-4-5-20251101)claude-opus-4-1-20250805)claude-opus-4-20250514)claude-sonnet-4-5-20250929)claude-sonnet-4-20250514)claude-haiku-4-5-20251001)Il modo più semplice per abilitare la cancellazione dei risultati degli strumenti è specificare solo il tipo di strategia, poiché tutte le altre opzioni di configurazione utilizzeranno i loro valori predefiniti:
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" \
--header "anthropic-beta: context-management-2025-06-27" \
--data '{
"model": "claude-sonnet-4-5",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Search for recent developments in AI"
}
],
"tools": [
{
"type": "web_search_20250305",
"name": "web_search"
}
],
"context_management": {
"edits": [
{"type": "clear_tool_uses_20250919"}
]
}
}'Puoi personalizzare il comportamento della cancellazione dei risultati degli strumenti con parametri aggiuntivi:
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" \
--header "anthropic-beta: context-management-2025-06-27" \
--data '{
"model": "claude-sonnet-4-5",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Create a simple command line calculator app using Python"
}
],
"tools": [
{
"type": "text_editor_20250728",
"name": "str_replace_based_edit_tool",
"max_characters": 10000
},
{
"type": "web_search_20250305",
"name": "web_search",
"max_uses": 3
}
],
"context_management": {
"edits": [
{
"type": "clear_tool_uses_20250919",
"trigger": {
"type": "input_tokens",
"value": 30000
},
"keep": {
"type": "tool_uses",
"value": 3
},
"clear_at_least": {
"type": "input_tokens",
"value": 5000
},
"exclude_tools": ["web_search"]
}
]
}
}'La modifica del contesto consente di gestire automaticamente il contesto della conversazione man mano che cresce, aiutandoti a ottimizzare i costi e rimanere entro i limiti della finestra di contesto. Puoi utilizzare strategie API lato server, funzionalità SDK lato client, o entrambe insieme.
| Approccio | Dove viene eseguito | Strategie | Come funziona |
|---|---|---|---|
| Lato server | API | Cancellazione dei risultati degli strumenti (clear_tool_uses_20250919)Cancellazione dei blocchi di pensiero ( clear_thinking_20251015) | Applicato prima che il prompt raggiunga Claude. Cancella contenuti specifici dalla cronologia della conversazione. Ogni strategia può essere configurata indipendentemente. |
| Lato client | SDK | Compattazione | Disponibile negli SDK Python e TypeScript quando si utilizza tool_runner. Genera un riepilogo e sostituisce la cronologia completa della conversazione. Vedi Compattazione di seguito. |
La modifica del contesto è attualmente in beta con supporto per la cancellazione dei risultati degli strumenti e la cancellazione dei blocchi di pensiero. Per abilitarla, utilizza l'intestazione beta context-management-2025-06-27 nelle tue richieste API.
Ti invitiamo a contattarci tramite il nostro modulo di feedback per condividere il tuo feedback su questa funzione.
La strategia clear_tool_uses_20250919 cancella i risultati degli strumenti quando il contesto della conversazione cresce oltre la soglia configurata. Quando attivata, l'API cancella automaticamente i risultati degli strumenti più vecchi in ordine cronologico, sostituendoli con testo segnaposto per far sapere a Claude che il risultato dello strumento è stato rimosso. Per impostazione predefinita, vengono cancellati solo i risultati degli strumenti. Puoi facoltativamente cancellare sia i risultati degli strumenti che le chiamate degli strumenti (i parametri di utilizzo dello strumento) impostando clear_tool_inputs su true.
La strategia clear_thinking_20251015 gestisce i blocchi thinking nelle conversazioni quando il pensiero esteso è abilitato. Questa strategia cancella automaticamente i blocchi di pensiero più vecchi dai turni precedenti.
Comportamento predefinito: Quando il pensiero esteso è abilitato senza configurare la strategia clear_thinking_20251015, l'API mantiene automaticamente solo i blocchi di pensiero dall'ultimo turno dell'assistente (equivalente a keep: {type: "thinking_turns", value: 1}).
Per massimizzare i cache hit, preserva tutti i blocchi di pensiero impostando keep: "all".
Un turno di conversazione dell'assistente può includere più blocchi di contenuto (ad es. quando si utilizzano strumenti) e più blocchi di pensiero (ad es. con pensiero intercalato).
La modifica del contesto avviene lato server
La modifica del contesto viene applicata lato server prima che il prompt raggiunga Claude. La tua applicazione client mantiene la cronologia completa e non modificata della conversazione—non è necessario sincronizzare lo stato del tuo client con la versione modificata. Continua a gestire la tua cronologia completa della conversazione localmente come faresti normalmente.
Modifica del contesto e caching del prompt
L'interazione della modifica del contesto con il caching del prompt varia a seconda della strategia:
Cancellazione dei risultati degli strumenti: Invalida i prefissi del prompt memorizzati nella cache quando il contenuto viene cancellato. Per tenerne conto, consigliamo di cancellare abbastanza token per rendere l'invalidazione della cache utile. Utilizza il parametro clear_at_least per garantire che un numero minimo di token venga cancellato ogni volta. Sostenirai costi di scrittura della cache ogni volta che il contenuto viene cancellato, ma le richieste successive possono riutilizzare il prefisso appena memorizzato nella cache.
Cancellazione dei blocchi di pensiero: Quando i blocchi di pensiero sono mantenuti nel contesto (non cancellati), la cache del prompt viene preservata, abilitando i cache hit e riducendo i costi dei token di input. Quando i blocchi di pensiero sono cancellati, la cache viene invalidata nel punto in cui si verifica la cancellazione. Configura il parametro keep in base al fatto che tu voglia dare priorità alle prestazioni della cache o alla disponibilità della finestra di contesto.
La modifica del contesto è disponibile su:
claude-opus-4-5-20251101)claude-opus-4-1-20250805)claude-opus-4-20250514)claude-sonnet-4-5-20250929)claude-sonnet-4-20250514)claude-haiku-4-5-20251001)Il modo più semplice per abilitare la cancellazione dei risultati degli strumenti è specificare solo il tipo di strategia, poiché tutte le altre opzioni di configurazione utilizzeranno i loro valori predefiniti:
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" \
--header "anthropic-beta: context-management-2025-06-27" \
--data '{
"model": "claude-sonnet-4-5",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Search for recent developments in AI"
}
],
"tools": [
{
"type": "web_search_20250305",
"name": "web_search"
}
],
"context_management": {
"edits": [
{"type": "clear_tool_uses_20250919"}
]
}
}'Puoi personalizzare il comportamento della cancellazione dei risultati degli strumenti con parametri aggiuntivi:
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" \
--header "anthropic-beta: context-management-2025-06-27" \
--data '{
"model": "claude-sonnet-4-5",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Create a simple command line calculator app using Python"
}
],
"tools": [
{
"type": "text_editor_20250728",
"name": "str_replace_based_edit_tool",
"max_characters": 10000
},
{
"type": "web_search_20250305",
"name": "web_search",
"max_uses": 3
}
],
"context_management": {
"edits": [
{
"type": "clear_tool_uses_20250919",
"trigger": {
"type": "input_tokens",
"value": 30000
},
"keep": {
"type": "tool_uses",
"value": 3
},
"clear_at_least": {
"type": "input_tokens",
"value": 5000
},
"exclude_tools": ["web_search"]
}
]
}
}'Abilita la cancellazione dei blocchi di pensiero per gestire efficacemente il contesto e il caching del prompt quando il pensiero esteso è abilitato:
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" \
--header "anthropic-beta: context-management-2025-06-27" \
--data '{
"model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
"max_tokens": 1024,
"messages": [...],
"thinking": {
"type": "enabled",
"budget_tokens": 10000
},
"context_management": {
"edits": [
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": {
"type": "thinking_turns",
"value": 2
}
}
]
}
}'La strategia clear_thinking_20251015 supporta la seguente configurazione:
| Opzione di configurazione | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|
keep | {type: "thinking_turns", value: 1} | Definisce quanti turni recenti dell'assistente con blocchi di pensiero preservare. Utilizza {type: "thinking_turns", value: N} dove N deve essere > 0 per mantenere gli ultimi N turni, o "all" per mantenere tutti i blocchi di pensiero. |
Configurazioni di esempio:
// Keep thinking blocks from the last 3 assistant turns
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": {
"type": "thinking_turns",
"value": 3
}
}
// Keep all thinking blocks (maximizes cache hits)
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": "all"
}La strategia clear_thinking_20251015 supporta la seguente configurazione:
| Opzione di configurazione | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|
keep | {type: "thinking_turns", value: 1} | Definisce quanti turni recenti dell'assistente con blocchi di pensiero preservare. Utilizza {type: "thinking_turns", value: N} dove N deve essere > 0 per mantenere gli ultimi N turni, o "all" per mantenere tutti i blocchi di pensiero. |
Configurazioni di esempio:
// Keep thinking blocks from the last 3 assistant turns
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": {
"type": "thinking_turns",
"value": 3
}
}
// Keep all thinking blocks (maximizes cache hits)
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": "all"
}Puoi utilizzare sia la cancellazione dei blocchi di pensiero che la cancellazione dei risultati degli strumenti insieme:
Quando si utilizzano più strategie, la strategia clear_thinking_20251015 deve essere elencata per prima nell'array edits.
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[...],
thinking={
"type": "enabled",
"budget_tokens": 10000
},
tools=[...],
betas=["context-management-2025-06-27"],
context_management={
"edits": [
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": {
"type": "thinking_turns",
"value": 2
}
},
{
"type": "clear_tool_uses_20250919",
"trigger": {
"type": "input_tokens",
"value": 50000
},
"keep": {
"type": "tool_uses",
"value": 5
}
}
]
}
)La strategia clear_thinking_20251015 supporta la seguente configurazione:
| Opzione di configurazione | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|
keep | {type: "thinking_turns", value: 1} | Definisce quanti turni recenti dell'assistente con blocchi di pensiero preservare. Utilizza {type: "thinking_turns", value: N} dove N deve essere > 0 per mantenere gli ultimi N turni, o "all" per mantenere tutti i blocchi di pensiero. |
Configurazioni di esempio:
// Keep thinking blocks from the last 3 assistant turns
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": {
"type": "thinking_turns",
"value": 3
}
}
// Keep all thinking blocks (maximizes cache hits)
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": "all"
}Puoi utilizzare sia la cancellazione dei blocchi di pensiero che la cancellazione dei risultati degli strumenti insieme:
Quando si utilizzano più strategie, la strategia clear_thinking_20251015 deve essere elencata per prima nell'array edits.
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[...],
thinking={
"type": "enabled",
"budget_tokens": 10000
},
tools=[...],
betas=["context-management-2025-06-27"],
context_management={
"edits": [
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": {
"type": "thinking_turns",
"value": 2
}
},
{
"type": "clear_tool_uses_20250919",
"trigger": {
"type": "input_tokens",
"value": 50000
},
"keep": {
"type": "tool_uses",
"value": 5
}
}
]
}
)| Opzione di configurazione | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|
trigger | 100.000 token di input | Definisce quando la strategia di modifica del contesto si attiva. Una volta che il prompt supera questa soglia, la cancellazione inizierà. Puoi specificare questo valore in input_tokens o tool_uses. |
keep | 3 utilizzi di strumenti | Definisce quante coppie recenti di utilizzo/risultato dello strumento mantenere dopo che si verifica la cancellazione. L'API rimuove prima le interazioni degli strumenti più vecchie, preservando le più recenti. |
clear_at_least | Nessuno | Garantisce che un numero minimo di token venga cancellato ogni volta che la strategia si attiva. Se l'API non riesce a cancellare almeno l'importo specificato, la strategia non verrà applicata. Questo aiuta a determinare se la cancellazione del contesto vale la pena di interrompere la cache del prompt. |
exclude_tools | Nessuno | Elenco dei nomi degli strumenti i cui utilizzi e risultati non devono mai essere cancellati. Utile per preservare il contesto importante. |
clear_tool_inputs | false | Controlla se i parametri della chiamata dello strumento vengono cancellati insieme ai risultati dello strumento. Per impostazione predefinita, vengono cancellati solo i risultati dello strumento mentre le chiamate dello strumento originali di Claude rimangono visibili. |
La strategia clear_thinking_20251015 supporta la seguente configurazione:
| Opzione di configurazione | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|
keep | {type: "thinking_turns", value: 1} | Definisce quanti turni recenti dell'assistente con blocchi di pensiero preservare. Utilizza {type: "thinking_turns", value: N} dove N deve essere > 0 per mantenere gli ultimi N turni, o "all" per mantenere tutti i blocchi di pensiero. |
Configurazioni di esempio:
// Keep thinking blocks from the last 3 assistant turns
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": {
"type": "thinking_turns",
"value": 3
}
}
// Keep all thinking blocks (maximizes cache hits)
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": "all"
}Puoi utilizzare sia la cancellazione dei blocchi di pensiero che la cancellazione dei risultati degli strumenti insieme:
Quando si utilizzano più strategie, la strategia clear_thinking_20251015 deve essere elencata per prima nell'array edits.
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[...],
thinking={
"type": "enabled",
"budget_tokens": 10000
},
tools=[...],
betas=["context-management-2025-06-27"],
context_management={
"edits": [
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": {
"type": "thinking_turns",
"value": 2
}
},
{
"type": "clear_tool_uses_20250919",
"trigger": {
"type": "input_tokens",
"value": 50000
},
"keep": {
"type": "tool_uses",
"value": 5
}
}
]
}
)| Opzione di configurazione | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|
trigger | 100.000 token di input | Definisce quando la strategia di modifica del contesto si attiva. Una volta che il prompt supera questa soglia, la cancellazione inizierà. Puoi specificare questo valore in input_tokens o tool_uses. |
keep | 3 utilizzi di strumenti | Definisce quante coppie recenti di utilizzo/risultato dello strumento mantenere dopo che si verifica la cancellazione. L'API rimuove prima le interazioni degli strumenti più vecchie, preservando le più recenti. |
clear_at_least | Nessuno | Garantisce che un numero minimo di token venga cancellato ogni volta che la strategia si attiva. Se l'API non riesce a cancellare almeno l'importo specificato, la strategia non verrà applicata. Questo aiuta a determinare se la cancellazione del contesto vale la pena di interrompere la cache del prompt. |
exclude_tools | Nessuno | Elenco dei nomi degli strumenti i cui utilizzi e risultati non devono mai essere cancellati. Utile per preservare il contesto importante. |
clear_tool_inputs | false | Controlla se i parametri della chiamata dello strumento vengono cancellati insieme ai risultati dello strumento. Per impostazione predefinita, vengono cancellati solo i risultati dello strumento mentre le chiamate dello strumento originali di Claude rimangono visibili. |
Puoi vedere quali modifiche del contesto sono state applicate alla tua richiesta utilizzando il campo di risposta context_management, insieme a statistiche utili sul contenuto e sui token di input cancellati.
{
"id": "msg_013Zva2CMHLNnXjNJJKqJ2EF",
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [...],
"usage": {...},
"context_management": {
"applied_edits": [
// When using `clear_thinking_20251015`
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"cleared_thinking_turns": 3,
"cleared_input_tokens": 15000
},
// When using `clear_tool_uses_20250919`
{
"type": "clear_tool_uses_20250919",
"cleared_tool_uses": 8,
"cleared_input_tokens": 50000
}
]
}
}Per le risposte in streaming, le modifiche del contesto saranno incluse nell'evento finale message_delta:
{
"type": "message_delta",
"delta": {
"stop_reason": "end_turn",
"stop_sequence": null
},
"usage": {
"output_tokens": 1024
},
"context_management": {
"applied_edits": [...]
}
}La strategia clear_thinking_20251015 supporta la seguente configurazione:
| Opzione di configurazione | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|
keep | {type: "thinking_turns", value: 1} | Definisce quanti turni recenti dell'assistente con blocchi di pensiero preservare. Usa {type: "thinking_turns", value: N} dove N deve essere > 0 per mantenere gli ultimi N turni, o "all" per mantenere tutti i blocchi di pensiero. |
Configurazioni di esempio:
// Mantieni i blocchi di pensiero degli ultimi 3 turni dell'assistente
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": {
"type": "thinking_turns",
"value": 3
}
}
// Mantieni tutti i blocchi di pensiero (massimizza i hit della cache)
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": "all"
}Puoi utilizzare sia la cancellazione dei blocchi di pensiero che la cancellazione dei risultati degli strumenti insieme:
Quando utilizzi più strategie, la strategia clear_thinking_20251015 deve essere elencata per prima nell'array edits.
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=1024,
messages=[...],
thinking={
"type": "enabled",
"budget_tokens": 10000
},
tools=[...],
betas=["context-management-2025-06-27"],
context_management={
"edits": [
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"keep": {
"type": "thinking_turns",
"value": 2
}
},
{
"type": "clear_tool_uses_20250919",
"trigger": {
"type": "input_tokens",
"value": 50000
},
"keep": {
"type": "tool_uses",
"value": 5
}
}
]
}
)| Opzione di configurazione | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|
trigger | 100.000 token di input | Definisce quando la strategia di modifica del contesto si attiva. Una volta che il prompt supera questa soglia, la cancellazione avrà inizio. Puoi specificare questo valore in input_tokens o tool_uses. |
keep | 3 utilizzi di strumenti | Definisce quante coppie recenti di utilizzo/risultato dello strumento mantenere dopo che si verifica la cancellazione. L'API rimuove prima le interazioni degli strumenti più vecchie, preservando le più recenti. |
clear_at_least | Nessuno | Garantisce che un numero minimo di token venga cancellato ogni volta che la strategia si attiva. Se l'API non riesce a cancellare almeno l'importo specificato, la strategia non verrà applicata. Questo aiuta a determinare se la cancellazione del contesto vale la pena di interrompere la cache del tuo prompt. |
exclude_tools | Nessuno | Elenco dei nomi degli strumenti i cui utilizzi e risultati non devono mai essere cancellati. Utile per preservare il contesto importante. |
clear_tool_inputs | false | Controlla se i parametri della chiamata dello strumento vengono cancellati insieme ai risultati dello strumento. Per impostazione predefinita, solo i risultati dello strumento vengono cancellati mentre le chiamate dello strumento originali di Claude rimangono visibili. |
Puoi vedere quali modifiche del contesto sono state applicate alla tua richiesta utilizzando il campo di risposta context_management, insieme a statistiche utili sul contenuto e sui token di input cancellati.
{
"id": "msg_013Zva2CMHLNnXjNJJKqJ2EF",
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [...],
"usage": {...},
"context_management": {
"applied_edits": [
// Quando utilizzi `clear_thinking_20251015`
{
"type": "clear_thinking_20251015",
"cleared_thinking_turns": 3,
"cleared_input_tokens": 15000
},
// Quando utilizzi `clear_tool_uses_20250919`
{
"type": "clear_tool_uses_20250919",
"cleared_tool_uses": 8,
"cleared_input_tokens": 50000
}
]
}
}Per le risposte in streaming, le modifiche del contesto saranno incluse nell'evento finale message_delta:
{
"type": "message_delta",
"delta": {
"stop_reason": "end_turn",
"stop_sequence": null
},
"usage": {
"output_tokens": 1024
},
"context_management": {
"applied_edits": [...]
}
}L'endpoint di conteggio dei token supporta la gestione del contesto, permettendoti di visualizzare in anteprima quanti token utilizzerà il tuo prompt dopo che la modifica del contesto è stata applicata.
curl https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens \
--header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
--header "anthropic-version: 2023-06-01" \
--header "content-type: application/json" \
--header "anthropic-beta: context-management-2025-06-27" \
--data '{
"model": "claude-sonnet-4-5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Continue our conversation..."
}
],
"tools": [...],
"context_management": {
"edits": [
{
"type": "clear_tool_uses_20250919",
"trigger": {
"type": "input_tokens",
"value": 30000
},
"keep": {
"type": "tool_uses",
"value": 5
}
}
]
}
}'{
"input_tokens": 25000,
"context_management": {
"original_input_tokens": 70000
}
}La risposta mostra sia il conteggio finale dei token dopo che la gestione del contesto è stata applicata (input_tokens) che il conteggio originale dei token prima che si verificasse qualsiasi cancellazione (original_input_tokens).
La modifica del contesto può essere combinata con lo strumento memory. Quando il contesto della tua conversazione si avvicina alla soglia di cancellazione configurata, Claude riceve un avviso automatico per preservare le informazioni importanti. Questo consente a Claude di salvare i risultati degli strumenti o il contesto nei suoi file di memoria prima che vengano cancellati dalla cronologia della conversazione.
Questa combinazione ti consente di:
Ad esempio, in un flusso di lavoro di modifica dei file in cui Claude esegue molte operazioni, Claude può riassumere le modifiche completate nei file di memoria man mano che il contesto cresce. Quando i risultati degli strumenti vengono cancellati, Claude mantiene l'accesso a queste informazioni attraverso il suo sistema di memoria e può continuare a lavorare in modo efficace.
Per utilizzare entrambe le funzionalità insieme, abilitale nella tua richiesta API:
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5",
max_tokens=4096,
messages=[...],
tools=[
{
"type": "memory_20250818",
"name": "memory"
},
# Your other tools
],
betas=["context-management-2025-06-27"],
context_management={
"edits": [
{"type": "clear_tool_uses_20250919"}
]
}
)La compattazione è disponibile negli SDK Python e TypeScript quando si utilizza il metodo tool_runner.
La compattazione è una funzionalità SDK che gestisce automaticamente il contesto della conversazione generando riassunti quando l'utilizzo dei token diventa troppo grande. A differenza delle strategie di modifica del contesto lato server che cancellano il contenuto, la compattazione istruisce Claude a riassumere la cronologia della conversazione, quindi sostituisce la cronologia completa con quel riassunto. Questo consente a Claude di continuare a lavorare su attività di lunga durata che altrimenti supererebbero la finestra di contesto.
Quando la compattazione è abilitata, l'SDK monitora l'utilizzo dei token dopo ogni risposta del modello:
input_tokens + cache_creation_input_tokens + cache_read_input_tokens + output_tokens<summary></summary>Aggiungi compaction_control alla tua chiamata tool_runner:
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
runner = client.beta.messages.tool_runner(
model="claude-sonnet-4-5",
max_tokens=4096,
tools=[...],
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Analyze all the files in this directory and write a summary report."
}
],
compaction_control={
"enabled": True,
"context_token_threshold": 100000
}
)
for message in runner:
print(f"Tokens used: {message.usage.input_tokens}")
final = runner.until_done()Man mano che la conversazione cresce, la cronologia dei messaggi si accumula:
Prima della compattazione (avvicinandosi a 100k token):
[
{ "role": "user", "content": "Analyze all files and write a report..." },
{ "role": "assistant", "content": "I'll help. Let me start by reading..." },
{ "role": "user", "content": [{ "type": "tool_result", "tool_use_id": "...", "content": "..." }] },
{ "role": "assistant", "content": "Based on file1.txt, I see..." },
{ "role": "user", "content": [{ "type": "tool_result", "tool_use_id": "...", "content": "..." }] },
{ "role": "assistant", "content": "After analyzing file2.txt..." },
// ... 50 more exchanges like this ...
]Quando i token superano la soglia, l'SDK inietta una richiesta di riassunto e Claude genera un riassunto. L'intera cronologia viene quindi sostituita:
Dopo la compattazione (tornato a ~2-3k token):
[
{
"role": "assistant",
"content": "# Task Overview\nThe user requested analysis of directory files to produce a summary report...\n\n# Current State\nAnalyzed 52 files across 3 subdirectories. Key findings documented in report.md...\n\n# Important Discoveries\n- Configuration files use YAML format\n- Found 3 deprecated dependencies\n- Test coverage at 67%\n\n# Next Steps\n1. Analyze remaining files in /src/legacy\n2. Complete final report sections...\n\n# Context to Preserve\nUser prefers markdown format with executive summary first..."
}
]Claude continua a lavorare da questo riassunto come se fosse la cronologia della conversazione originale.
| Parametro | Tipo | Obbligatorio | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|---|---|
enabled | boolean | Sì | - | Se abilitare la compattazione automatica |
context_token_threshold | number | No | 100.000 | Conteggio dei token a cui si attiva la compattazione |
model | string | No | Stesso modello principale | Modello da utilizzare per generare i riassunti |
summary_prompt | string | No | Vedi sotto | Prompt personalizzato per la generazione del riassunto |
La soglia determina quando si verifica la compattazione. Una soglia più bassa significa compattazioni più frequenti con finestre di contesto più piccole. Una soglia più alta consente più contesto ma rischia di raggiungere i limiti.
# More frequent compaction for memory-constrained scenarios
compaction_control={
"enabled": True,
"context_token_threshold": 50000
}
# Less frequent compaction when you need more context
compaction_control={
"enabled": True,
"context_token_threshold": 150000
}Puoi utilizzare un modello più veloce o più economico per generare i riassunti:
compaction_control={
"enabled": True,
"context_token_threshold": 100000,
"model": "claude-haiku-4-5"
}Puoi fornire un prompt personalizzato per esigenze specifiche del dominio. Il tuo prompt dovrebbe istruire Claude a racchiudere il suo riassunto in tag <summary></summary>.
compaction_control={
"enabled": True,
"context_token_threshold": 100000,
"summary_prompt": """Summarize the research conducted so far, including:
- Sources consulted and key findings
- Questions answered and remaining unknowns
- Recommended next steps
Wrap your summary in <summary></summary> tags."""
}La modifica del contesto può essere combinata con lo strumento memory. Quando il contesto della conversazione si avvicina alla soglia di cancellazione configurata, Claude riceve un avviso automatico per preservare le informazioni importanti. Ciò consente a Claude di salvare i risultati degli strumenti o il contesto nei file di memoria prima che vengano cancellati dalla cronologia della conversazione.
Questa combinazione ti consente di:
Ad esempio, in un flusso di lavoro di modifica dei file in cui Claude esegue molte operazioni, Claude può riassumere le modifiche completate nei file di memoria man mano che il contesto cresce. Quando i risultati degli strumenti vengono cancellati, Claude mantiene l'accesso a tali informazioni attraverso il suo sistema di memoria e può continuare a lavorare in modo efficace.
Per utilizzare entrambe le funzioni insieme, abilitale nella tua richiesta API:
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5",
max_tokens=4096,
messages=[...],
tools=[
{
"type": "memory_20250818",
"name": "memory"
},
# Your other tools
],
betas=["context-management-2025-06-27"],
context_management={
"edits": [
{"type": "clear_tool_uses_20250919"}
]
}
)La compattazione è disponibile negli SDK Python e TypeScript quando si utilizza il metodo tool_runner.
La compattazione è una funzione SDK che gestisce automaticamente il contesto della conversazione generando riassunti quando l'utilizzo dei token diventa troppo grande. A differenza delle strategie di modifica del contesto lato server che cancellano il contenuto, la compattazione istruisce Claude a riassumere la cronologia della conversazione, quindi sostituisce la cronologia completa con quel riassunto. Ciò consente a Claude di continuare a lavorare su attività a lungo termine che altrimenti supererebbero la finestra di contesto.
Quando la compattazione è abilitata, l'SDK monitora l'utilizzo dei token dopo ogni risposta del modello:
input_tokens + cache_creation_input_tokens + cache_read_input_tokens + output_tokens<summary></summary>Aggiungi compaction_control alla tua chiamata tool_runner:
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
runner = client.beta.messages.tool_runner(
model="claude-sonnet-4-5",
max_tokens=4096,
tools=[...],
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Analyze all the files in this directory and write a summary report."
}
],
compaction_control={
"enabled": True,
"context_token_threshold": 100000
}
)
for message in runner:
print(f"Tokens used: {message.usage.input_tokens}")
final = runner.until_done()Man mano che la conversazione cresce, la cronologia dei messaggi si accumula:
Prima della compattazione (avvicinandosi a 100k token):
[
{ "role": "user", "content": "Analyze all files and write a report..." },
{ "role": "assistant", "content": "I'll help. Let me start by reading..." },
{ "role": "user", "content": [{ "type": "tool_result", "tool_use_id": "...", "content": "..." }] },
{ "role": "assistant", "content": "Based on file1.txt, I see..." },
{ "role": "user", "content": [{ "type": "tool_result", "tool_use_id": "...", "content": "..." }] },
{ "role": "assistant", "content": "After analyzing file2.txt..." },
// ... 50 more exchanges like this ...
]Quando i token superano la soglia, l'SDK inietta una richiesta di riassunto e Claude genera un riassunto. L'intera cronologia viene quindi sostituita:
Dopo la compattazione (tornando a ~2-3k token):
[
{
"role": "assistant",
"content": "# Task Overview\nThe user requested analysis of directory files to produce a summary report...\n\n# Current State\nAnalyzed 52 files across 3 subdirectories. Key findings documented in report.md...\n\n# Important Discoveries\n- Configuration files use YAML format\n- Found 3 deprecated dependencies\n- Test coverage at 67%\n\n# Next Steps\n1. Analyze remaining files in /src/legacy\n2. Complete final report sections...\n\n# Context to Preserve\nUser prefers markdown format with executive summary first..."
}
]Claude continua a lavorare da questo riassunto come se fosse la cronologia della conversazione originale.
| Parametro | Tipo | Obbligatorio | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|---|---|
enabled | boolean | Sì | - | Se abilitare la compattazione automatica |
context_token_threshold | number | No | 100,000 | Conteggio dei token in cui viene attivata la compattazione |
model | string | No | Stesso modello principale | Modello da utilizzare per generare i riassunti |
summary_prompt | string | No | Vedi sotto | Prompt personalizzato per la generazione del riassunto |
La soglia determina quando si verifica la compattazione. Una soglia più bassa significa compattazioni più frequenti con finestre di contesto più piccole. Una soglia più alta consente più contesto ma rischia di raggiungere i limiti.
# More frequent compaction for memory-constrained scenarios
compaction_control={
"enabled": True,
"context_token_threshold": 50000
}
# Less frequent compaction when you need more context
compaction_control={
"enabled": True,
"context_token_threshold": 150000
}Puoi utilizzare un modello più veloce o più economico per generare i riassunti:
compaction_control={
"enabled": True,
"context_token_threshold": 100000,
"model": "claude-haiku-4-5"
}Puoi fornire un prompt personalizzato per esigenze specifiche del dominio. Il tuo prompt dovrebbe istruire Claude a racchiudere il suo riassunto in tag <summary></summary>.
compaction_control={
"enabled": True,
"context_token_threshold": 100000,
"summary_prompt": """Summarize the research conducted so far, including:
- Sources consulted and key findings
- Questions answered and remaining unknowns
- Recommended next steps
Wrap your summary in <summary></summary> tags."""
}Il prompt di riassunto integrato istruisce Claude a creare un riassunto di continuazione strutturato che include:
Questa struttura consente a Claude di riprendere il lavoro in modo efficiente senza perdere il contesto importante o ripetere errori.
La compattazione richiede una considerazione speciale quando si utilizzano strumenti lato server come web search o web fetch.
Quando si utilizzano strumenti lato server, l'SDK potrebbe calcolare in modo errato l'utilizzo dei token, causando l'attivazione della compattazione al momento sbagliato.
Ad esempio, dopo un'operazione di ricerca web, la risposta dell'API potrebbe mostrare:
{
"usage": {
"input_tokens": 63000,
"cache_read_input_tokens": 270000,
"output_tokens": 1400
}
}L'SDK calcola l'utilizzo totale come 63.000 + 270.000 = 333.000 token. Tuttavia, il valore cache_read_input_tokens include letture accumulate da più chiamate API interne effettuate dallo strumento lato server, non il tuo contesto di conversazione effettivo. La tua lunghezza di contesto reale potrebbe essere solo i 63.000 input_tokens, ma l'SDK vede 333k e attiva la compattazione prematuramente.
Soluzioni alternative:
Quando la compattazione viene attivata mentre una risposta di utilizzo dello strumento è in sospeso, l'SDK rimuove il blocco di utilizzo dello strumento dalla cronologia dei messaggi prima di generare il riassunto. Claude emetterà nuovamente la chiamata dello strumento dopo la ripresa dal riassunto se ancora necessario.
La compattazione richiede una considerazione speciale quando si utilizzano strumenti lato server come web search o web fetch.
Quando si utilizzano strumenti lato server, l'SDK potrebbe calcolare in modo errato l'utilizzo dei token, causando l'attivazione della compattazione al momento sbagliato.
Ad esempio, dopo un'operazione di ricerca web, la risposta dell'API potrebbe mostrare:
{
"usage": {
"input_tokens": 63000,
"cache_read_input_tokens": 270000,
"output_tokens": 1400
}
}L'SDK calcola l'utilizzo totale come 63.000 + 270.000 = 333.000 token. Tuttavia, il valore cache_read_input_tokens include letture accumulate da più chiamate API interne effettuate dallo strumento lato server, non il tuo contesto di conversazione effettivo. La tua lunghezza di contesto reale potrebbe essere solo i 63.000 input_tokens, ma l'SDK vede 333k e attiva la compattazione prematuramente.
Soluzioni alternative:
Quando la compattazione viene attivata mentre una risposta di utilizzo dello strumento è in sospeso, l'SDK rimuove il blocco di utilizzo dello strumento dalla cronologia dei messaggi prima di generare il riassunto. Claude emetterà nuovamente la chiamata dello strumento dopo la ripresa dal riassunto se ancora necessario.
Abilita la registrazione per tracciare quando si verifica la compattazione:
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.getLogger("anthropic.lib.tools").setLevel(logging.INFO)
# Logs will show:
# INFO: Token usage 105000 has exceeded the threshold of 100000. Performing compaction.
# INFO: Compaction complete. New token usage: 2500La compattazione richiede una considerazione speciale quando si utilizzano strumenti lato server come web search o web fetch.
Quando si utilizzano strumenti lato server, l'SDK potrebbe calcolare in modo errato l'utilizzo dei token, causando l'attivazione della compattazione al momento sbagliato.
Ad esempio, dopo un'operazione di ricerca web, la risposta dell'API potrebbe mostrare:
{
"usage": {
"input_tokens": 63000,
"cache_read_input_tokens": 270000,
"output_tokens": 1400
}
}L'SDK calcola l'utilizzo totale come 63.000 + 270.000 = 333.000 token. Tuttavia, il valore cache_read_input_tokens include letture accumulate da più chiamate API interne effettuate dallo strumento lato server, non il tuo contesto di conversazione effettivo. La tua lunghezza di contesto reale potrebbe essere solo i 63.000 input_tokens, ma l'SDK vede 333k e attiva la compattazione prematuramente.
Soluzioni alternative:
Quando la compattazione viene attivata mentre una risposta di utilizzo dello strumento è in sospeso, l'SDK rimuove il blocco di utilizzo dello strumento dalla cronologia dei messaggi prima di generare il riassunto. Claude emetterà nuovamente la chiamata dello strumento dopo la ripresa dal riassunto se ancora necessario.
Abilita la registrazione per tracciare quando si verifica la compattazione:
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.getLogger("anthropic.lib.tools").setLevel(logging.INFO)
# Logs will show:
# INFO: Token usage 105000 has exceeded the threshold of 100000. Performing compaction.
# INFO: Compaction complete. New token usage: 2500Buoni casi d'uso:
Casi d'uso meno ideali: