Costruire con il pensiero esteso

Il pensiero esteso offre a Claude capacità di ragionamento migliorate per compiti complessi, fornendo diversi livelli di trasparenza nel suo processo di pensiero passo dopo passo prima di fornire la risposta finale.

Modelli supportati

Il pensiero esteso è supportato nei seguenti modelli:

Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929)
Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
Claude Sonnet 3.7 (claude-3-7-sonnet-20250219) (deprecato)
Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001)
Claude Opus 4.5 (claude-opus-4-5-20251101)
Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805)
Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514)

Il comportamento dell'API differisce tra i modelli Claude Sonnet 3.7 e Claude 4, ma le forme dell'API rimangono esattamente le stesse.

Per ulteriori informazioni, consulta Differenze nel pensiero tra le versioni dei modelli.

Modelli supportati

Il pensiero esteso è supportato nei seguenti modelli:

Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929)
Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
Claude Sonnet 3.7 (claude-3-7-sonnet-20250219) (deprecato)
Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001)
Claude Opus 4.5 (claude-opus-4-5-20251101)
Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805)
Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514)

Il comportamento dell'API differisce tra i modelli Claude Sonnet 3.7 e Claude 4, ma le forme dell'API rimangono esattamente le stesse.

Per ulteriori informazioni, consulta Differenze nel pensiero tra le versioni dei modelli.

Come funziona il pensiero esteso

Quando il pensiero esteso è attivato, Claude crea blocchi di contenuto thinking dove produce il suo ragionamento interno. Claude incorpora gli insegnamenti da questo ragionamento prima di formulare una risposta finale.

La risposta dell'API includerà blocchi di contenuto thinking, seguiti da blocchi di contenuto text.

Ecco un esempio del formato di risposta predefinito:

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "Let me analyze this step by step...",
      "signature": "WaUjzkypQ2mUEVM36O2TxuC06KN8xyfbJwyem2dw3URve/op91XWHOEBLLqIOMfFG/UvLEczmEsUjavL...."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "Based on my analysis..."
    }
  ]
}

Per ulteriori informazioni sul formato di risposta del pensiero esteso, consulta il Riferimento API Messages.

Modelli supportati

Il pensiero esteso è supportato nei seguenti modelli:

Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929)
Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
Claude Sonnet 3.7 (claude-3-7-sonnet-20250219) (deprecato)
Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001)
Claude Opus 4.5 (claude-opus-4-5-20251101)
Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805)
Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514)

Il comportamento dell'API differisce tra i modelli Claude Sonnet 3.7 e Claude 4, ma le forme dell'API rimangono esattamente le stesse.

Per ulteriori informazioni, consulta Differenze nel pensiero tra le versioni dei modelli.

Come funziona il pensiero esteso

La risposta dell'API includerà blocchi di contenuto thinking, seguiti da blocchi di contenuto text.

Ecco un esempio del formato di risposta predefinito:

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "Let me analyze this step by step...",
      "signature": "WaUjzkypQ2mUEVM36O2TxuC06KN8xyfbJwyem2dw3URve/op91XWHOEBLLqIOMfFG/UvLEczmEsUjavL...."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "Based on my analysis..."
    }
  ]
}

Per ulteriori informazioni sul formato di risposta del pensiero esteso, consulta il Riferimento API Messages.

Come utilizzare il pensiero esteso

Ecco un esempio di utilizzo del pensiero esteso nell'API Messages:

Per attivare il pensiero esteso, aggiungi un oggetto thinking, con il parametro type impostato su enabled e budget_tokens impostato su un budget di token specificato per il pensiero esteso.

Il parametro budget_tokens determina il numero massimo di token che Claude è autorizzato a utilizzare per il suo processo di ragionamento interno. Nei modelli Claude 4, questo limite si applica ai token di pensiero completo, e non all'output riassunto. Budget più grandi possono migliorare la qualità della risposta abilitando un'analisi più approfondita per problemi complessi, anche se Claude potrebbe non utilizzare l'intero budget allocato, specialmente negli intervalli superiori a 32k.

budget_tokens deve essere impostato su un valore inferiore a max_tokens. Tuttavia, quando si utilizza il pensiero interleaved con strumenti, è possibile superare questo limite poiché il limite di token diventa l'intera finestra di contesto (200k token).

Modelli supportati

Il pensiero esteso è supportato nei seguenti modelli:

Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929)
Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
Claude Sonnet 3.7 (claude-3-7-sonnet-20250219) (deprecato)
Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001)
Claude Opus 4.5 (claude-opus-4-5-20251101)
Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805)
Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514)

Il comportamento dell'API differisce tra i modelli Claude Sonnet 3.7 e Claude 4, ma le forme dell'API rimangono esattamente le stesse.

Per ulteriori informazioni, consulta Differenze nel pensiero tra le versioni dei modelli.

Come funziona il pensiero esteso

La risposta dell'API includerà blocchi di contenuto thinking, seguiti da blocchi di contenuto text.

Ecco un esempio del formato di risposta predefinito:

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "Let me analyze this step by step...",
      "signature": "WaUjzkypQ2mUEVM36O2TxuC06KN8xyfbJwyem2dw3URve/op91XWHOEBLLqIOMfFG/UvLEczmEsUjavL...."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "Based on my analysis..."
    }
  ]
}

Per ulteriori informazioni sul formato di risposta del pensiero esteso, consulta il Riferimento API Messages.

Come utilizzare il pensiero esteso

Ecco un esempio di utilizzo del pensiero esteso nell'API Messages:

Per attivare il pensiero esteso, aggiungi un oggetto thinking, con il parametro type impostato su enabled e budget_tokens impostato su un budget di token specificato per il pensiero esteso.

Pensiero riassunto

Con il pensiero esteso abilitato, l'API Messages per i modelli Claude 4 restituisce un riassunto del processo di pensiero completo di Claude. Il pensiero riassunto fornisce i vantaggi completi dell'intelligenza del pensiero esteso, prevenendo gli abusi.

Ecco alcune considerazioni importanti per il pensiero riassunto:

Ti viene addebitato il numero completo di token di pensiero generati dalla richiesta originale, non i token di riepilogo.
Il conteggio dei token di output fatturato non corrisponderà al conteggio dei token che vedi nella risposta.
Le prime righe dell'output di pensiero sono più dettagliate, fornendo un ragionamento dettagliato che è particolarmente utile per scopi di ingegneria dei prompt.
Mentre Anthropic cerca di migliorare la funzione di pensiero esteso, il comportamento della sintesi è soggetto a modifiche.
La sintesi preserva le idee chiave del processo di pensiero di Claude con una latenza aggiunta minima, abilitando un'esperienza utente trasmissibile e una facile migrazione da Claude Sonnet 3.7 ai modelli Claude 4.
La sintesi è elaborata da un modello diverso da quello che specifichi nelle tue richieste. Il modello di pensiero non vede l'output riassunto.

Claude Sonnet 3.7 continua a restituire l'output di pensiero completo.

Nei rari casi in cui hai bisogno di accesso all'output di pensiero completo per i modelli Claude 4, contatta il nostro team di vendita.

Modelli supportati

Il pensiero esteso è supportato nei seguenti modelli:

Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929)
Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
Claude Sonnet 3.7 (claude-3-7-sonnet-20250219) (deprecato)
Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001)
Claude Opus 4.5 (claude-opus-4-5-20251101)
Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805)
Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514)

Il comportamento dell'API differisce tra i modelli Claude Sonnet 3.7 e Claude 4, ma le forme dell'API rimangono esattamente le stesse.

Per ulteriori informazioni, consulta Differenze nel pensiero tra le versioni dei modelli.

Come funziona il pensiero esteso

La risposta dell'API includerà blocchi di contenuto thinking, seguiti da blocchi di contenuto text.

Ecco un esempio del formato di risposta predefinito:

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "Let me analyze this step by step...",
      "signature": "WaUjzkypQ2mUEVM36O2TxuC06KN8xyfbJwyem2dw3URve/op91XWHOEBLLqIOMfFG/UvLEczmEsUjavL...."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "Based on my analysis..."
    }
  ]
}

Per ulteriori informazioni sul formato di risposta del pensiero esteso, consulta il Riferimento API Messages.

Come utilizzare il pensiero esteso

Ecco un esempio di utilizzo del pensiero esteso nell'API Messages:

Per attivare il pensiero esteso, aggiungi un oggetto thinking, con il parametro type impostato su enabled e budget_tokens impostato su un budget di token specificato per il pensiero esteso.

Pensiero riassunto

Ecco alcune considerazioni importanti per il pensiero riassunto:

Ti viene addebitato il numero completo di token di pensiero generati dalla richiesta originale, non i token di riepilogo.
Il conteggio dei token di output fatturato non corrisponderà al conteggio dei token che vedi nella risposta.
Le prime righe dell'output di pensiero sono più dettagliate, fornendo un ragionamento dettagliato che è particolarmente utile per scopi di ingegneria dei prompt.
Mentre Anthropic cerca di migliorare la funzione di pensiero esteso, il comportamento della sintesi è soggetto a modifiche.
La sintesi preserva le idee chiave del processo di pensiero di Claude con una latenza aggiunta minima, abilitando un'esperienza utente trasmissibile e una facile migrazione da Claude Sonnet 3.7 ai modelli Claude 4.
La sintesi è elaborata da un modello diverso da quello che specifichi nelle tue richieste. Il modello di pensiero non vede l'output riassunto.

Claude Sonnet 3.7 continua a restituire l'output di pensiero completo.

Nei rari casi in cui hai bisogno di accesso all'output di pensiero completo per i modelli Claude 4, contatta il nostro team di vendita.

Streaming del pensiero

Puoi trasmettere in streaming le risposte del pensiero esteso utilizzando server-sent events (SSE).

Quando lo streaming è abilitato per il pensiero esteso, ricevi il contenuto di pensiero tramite eventi thinking_delta.

Per ulteriore documentazione sullo streaming tramite l'API Messages, consulta Streaming Messages.

Ecco come gestire lo streaming con il pensiero:

Prova nella Console

Esempio di output dello streaming:

event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_01...", "type": "message", "role": "assistant", "content": [], "model": "claude-sonnet-4-5", "stop_reason": null, "stop_sequence": null}}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "thinking", "thinking": ""}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "Let me solve this step by step:\n\n1. First break down 27 * 453"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "\n2. 453 = 400 + 50 + 3"}}

// Additional thinking deltas...

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "signature_delta", "signature": "EqQBCgIYAhIM1gbcDa9GJwZA2b3hGgxBdjrkzLoky3dl1pkiMOYds..."}}

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 0}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 1, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 1, "delta": {"type": "text_delta", "text": "27 * 453 = 12,231"}}

// Additional text deltas...

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 1}

event: message_delta
data: {"type": "message_delta", "delta": {"stop_reason": "end_turn", "stop_sequence": null}}

event: message_stop
data: {"type": "message_stop"}

Quando si utilizza lo streaming con il pensiero abilitato, potresti notare che il testo a volte arriva in blocchi più grandi alternati con una consegna token per token più piccola. Questo è il comportamento previsto, specialmente per il contenuto di pensiero.

Il sistema di streaming deve elaborare il contenuto in batch per prestazioni ottimali, il che può risultare in questo modello di consegna "frammentato", con possibili ritardi tra gli eventi di streaming. Stiamo continuamente lavorando per migliorare questa esperienza, con futuri aggiornamenti focalizzati sul rendere il contenuto di pensiero più fluido nello streaming.

title: "Pensiero esteso" description: "Il pensiero esteso offre a Claude capacità di ragionamento migliorate per compiti complessi, fornendo vari livelli di trasparenza nel suo processo di pensiero passo dopo passo prima di fornire la risposta finale."

Il pensiero esteso offre a Claude capacità di ragionamento migliorate per compiti complessi, fornendo vari livelli di trasparenza nel suo processo di pensiero passo dopo passo prima di fornire la risposta finale.

Modelli supportati

Il pensiero esteso è supportato nei seguenti modelli:

Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929)
Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
Claude Sonnet 3.7 (claude-3-7-sonnet-20250219) (deprecato)
Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001)
Claude Opus 4.5 (claude-opus-4-5-20251101)
Claude Opus 4.1 (claude-opus-4-1-20250805)
Claude Opus 4 (claude-opus-4-20250514)

Il comportamento dell'API differisce tra i modelli Claude Sonnet 3.7 e Claude 4, ma le forme dell'API rimangono esattamente le stesse.

Per ulteriori informazioni, consulta Differenze nel pensiero tra le versioni dei modelli.

Come funziona il pensiero esteso

La risposta dell'API includerà blocchi di contenuto thinking, seguiti da blocchi di contenuto text.

Ecco un esempio del formato di risposta predefinito:

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "Let me analyze this step by step...",
      "signature": "WaUjzkypQ2mUEVM36O2TxuC06KN8xyfbJwyem2dw3URve/op91XWHOEBLLqIOMfFG/UvLEczmEsUjavL...."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "Based on my analysis..."
    }
  ]
}

Per ulteriori informazioni sul formato di risposta del pensiero esteso, consulta il Riferimento API dei messaggi.

Come utilizzare il pensiero esteso

Ecco un esempio di utilizzo del pensiero esteso nell'API dei messaggi:

Per attivare il pensiero esteso, aggiungi un oggetto thinking, con il parametro type impostato su enabled e budget_tokens su un budget di token specificato per il pensiero esteso.

Il parametro budget_tokens determina il numero massimo di token che Claude è autorizzato a utilizzare per il suo processo di ragionamento interno. Nei modelli Claude 4, questo limite si applica ai token di pensiero completo, e non all'output riassunto. Budget più grandi possono migliorare la qualità della risposta consentendo un'analisi più approfondita per problemi complessi, anche se Claude potrebbe non utilizzare l'intero budget allocato, specialmente negli intervalli superiori a 32k.

budget_tokens deve essere impostato su un valore inferiore a max_tokens. Tuttavia, quando si utilizza il pensiero intercalato con strumenti, è possibile superare questo limite poiché il limite di token diventa l'intera finestra di contesto (200k token).

Pensiero riassunto

Con il pensiero esteso abilitato, l'API dei messaggi per i modelli Claude 4 restituisce un riassunto del processo di pensiero completo di Claude. Il pensiero riassunto fornisce i pieni vantaggi dell'intelligenza del pensiero esteso, prevenendo gli abusi.

Ecco alcune considerazioni importanti per il pensiero riassunto:

Ti viene addebitato il numero completo di token di pensiero generati dalla richiesta originale, non i token di riepilogo.
Il conteggio dei token di output fatturati non corrisponderà al conteggio dei token che vedi nella risposta.
Le prime righe dell'output di pensiero sono più dettagliate, fornendo un ragionamento dettagliato che è particolarmente utile per scopi di ingegneria dei prompt.
Mentre Anthropic cerca di migliorare la funzione di pensiero esteso, il comportamento di riepilogo è soggetto a modifiche.
Il riepilogo preserva le idee chiave del processo di pensiero di Claude con una latenza minima aggiunta, consentendo un'esperienza utente trasmissibile e una facile migrazione da Claude Sonnet 3.7 ai modelli Claude 4.
Il riepilogo viene elaborato da un modello diverso da quello che specifichi nelle tue richieste. Il modello di pensiero non vede l'output riassunto.

Claude Sonnet 3.7 continua a restituire l'output di pensiero completo.

Nei rari casi in cui hai bisogno di accesso all'output di pensiero completo per i modelli Claude 4, contatta il nostro team di vendita.

Pensiero in streaming

Puoi trasmettere risposte di pensiero esteso utilizzando server-sent events (SSE).

Quando lo streaming è abilitato per il pensiero esteso, ricevi il contenuto di pensiero tramite eventi thinking_delta.

Per ulteriore documentazione sullo streaming tramite l'API dei messaggi, consulta Streaming dei messaggi.

Ecco come gestire lo streaming con il pensiero:

Prova nella console

Esempio di output di streaming:

event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_01...", "type": "message", "role": "assistant", "content": [], "model": "claude-sonnet-4-5", "stop_reason": null, "stop_sequence": null}}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "thinking", "thinking": ""}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "Let me solve this step by step:\n\n1. First break down 27 * 453"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "\n2. 453 = 400 + 50 + 3"}}

// Additional thinking deltas...

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "signature_delta", "signature": "EqQBCgIYAhIM1gbcDa9GJwZA2b3hGgxBdjrkzLoky3dl1pkiMOYds..."}}

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 0}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 1, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 1, "delta": {"type": "text_delta", "text": "27 * 453 = 12,231"}}

// Additional text deltas...

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 1}

event: message_delta
data: {"type": "message_delta", "delta": {"stop_reason": "end_turn", "stop_sequence": null}}

event: message_stop
data: {"type": "message_stop"}

Il sistema di streaming deve elaborare il contenuto in batch per prestazioni ottimali, il che può risultare in questo modello di consegna "frammentato", con possibili ritardi tra gli eventi di streaming. Stiamo continuamente lavorando per migliorare questa esperienza, con futuri aggiornamenti focalizzati su rendere il contenuto di pensiero più fluido nello streaming.

Pensiero esteso con uso di strumenti

Il pensiero esteso può essere utilizzato insieme all'uso di strumenti, consentendo a Claude di ragionare attraverso la selezione degli strumenti e l'elaborazione dei risultati.

Quando si utilizza il pensiero esteso con l'uso di strumenti, tieni presente le seguenti limitazioni:

Limitazione della scelta dello strumento: L'uso di strumenti con il pensiero supporta solo tool_choice: {"type": "auto"} (il valore predefinito) o tool_choice: {"type": "none"}. L'utilizzo di tool_choice: {"type": "any"} o tool_choice: {"type": "tool", "name": "..."} risulterà in un errore perché queste opzioni forzano l'uso dello strumento, che è incompatibile con il pensiero esteso.
Preservazione dei blocchi di pensiero: Durante l'uso dello strumento, devi passare i blocchi thinking all'API per l'ultimo messaggio dell'assistente. Includi il blocco completo e non modificato all'API per mantenere la continuità del ragionamento.

Attivazione/disattivazione delle modalità di pensiero nelle conversazioni

Non puoi attivare/disattivare il pensiero nel mezzo di un turno dell'assistente, incluso durante i cicli di uso dello strumento. L'intero turno dell'assistente deve operare in una singola modalità di pensiero:

Se il pensiero è abilitato, il turno finale dell'assistente deve iniziare con un blocco di pensiero.
Se il pensiero è disabilitato, il turno finale dell'assistente non deve contenere alcun blocco di pensiero

Dal punto di vista del modello, i cicli di uso dello strumento fanno parte del turno dell'assistente. Un turno dell'assistente non si completa finché Claude non finisce la sua risposta completa, che può includere più chiamate di strumenti e risultati.

Ad esempio, questa sequenza fa parte di un singolo turno dell'assistente:

User: "What's the weather in Paris?"
Assistant: [thinking] + [tool_use: get_weather]
User: [tool_result: "20°C, sunny"]
Assistant: [text: "The weather in Paris is 20°C and sunny"]

Anche se ci sono più messaggi API, il ciclo di uso dello strumento è concettualmente parte di una risposta continua dell'assistente.

Scenari di errore comuni

Potresti incontrare questo errore:

Expected `thinking` or `redacted_thinking`, but found `tool_use`.
When `thinking` is enabled, a final `assistant` message must start
with a thinking block (preceding the lastmost set of `tool_use` and
`tool_result` blocks).

Questo si verifica in genere quando:

Avevi il pensiero disabilitato durante una sequenza di uso dello strumento
Vuoi abilitare il pensiero di nuovo
Il tuo ultimo messaggio dell'assistente contiene blocchi di uso dello strumento ma nessun blocco di pensiero

Guida pratica

✗ Non valido: Attivazione/disattivazione del pensiero immediatamente dopo l'uso dello strumento

User: "What's the weather?"
Assistant: [tool_use] (thinking disabled)
User: [tool_result]
// Cannot enable thinking here - still in the same assistant turn

✓ Valido: Completare prima il turno dell'assistente

User: "What's the weather?"
Assistant: [tool_use] (thinking disabled)
User: [tool_result]
Assistant: [text: "It's sunny"] 
User: "What about tomorrow?" (thinking disabled)
Assistant: [thinking] + [text: "..."] (thinking enabled - new turn)

Migliore pratica: Pianifica la tua strategia di pensiero all'inizio di ogni turno piuttosto che cercare di attivare/disattivare a metà turno.

L'attivazione/disattivazione delle modalità di pensiero invalida anche la memorizzazione nella cache dei prompt per la cronologia dei messaggi. Per ulteriori dettagli, consulta la sezione Pensiero esteso con memorizzazione nella cache dei prompt.

Attivazione/disattivazione delle modalità di pensiero nelle conversazioni

Non puoi attivare/disattivare il pensiero nel mezzo di un turno dell'assistente, incluso durante i cicli di utilizzo degli strumenti. L'intero turno dell'assistente deve operare in una singola modalità di pensiero:

Se il pensiero è abilitato, il turno finale dell'assistente deve iniziare con un blocco di pensiero.
Se il pensiero è disabilitato, il turno finale dell'assistente non deve contenere alcun blocco di pensiero

Dal punto di vista del modello, i cicli di utilizzo degli strumenti fanno parte del turno dell'assistente. Un turno dell'assistente non si completa finché Claude non termina la sua risposta completa, che può includere più chiamate di strumenti e risultati.

Ad esempio, questa sequenza fa parte di un singolo turno dell'assistente:

User: "What's the weather in Paris?"
Assistant: [thinking] + [tool_use: get_weather]
User: [tool_result: "20°C, sunny"]
Assistant: [text: "The weather in Paris is 20°C and sunny"]

Anche se ci sono più messaggi API, il ciclo di utilizzo degli strumenti è concettualmente parte di una risposta dell'assistente continua.

Scenari di errore comuni

Potresti incontrare questo errore:

Expected `thinking` or `redacted_thinking`, but found `tool_use`.
When `thinking` is enabled, a final `assistant` message must start
with a thinking block (preceding the lastmost set of `tool_use` and
`tool_result` blocks).

Questo si verifica tipicamente quando:

Avevi il pensiero disabilitato durante una sequenza di utilizzo degli strumenti
Vuoi abilitare di nuovo il pensiero
Il tuo ultimo messaggio dell'assistente contiene blocchi di utilizzo degli strumenti ma nessun blocco di pensiero

Guida pratica

✗ Non valido: Attivazione/disattivazione del pensiero immediatamente dopo l'utilizzo dello strumento

User: "What's the weather?"
Assistant: [tool_use] (thinking disabled)
User: [tool_result]
// Cannot enable thinking here - still in the same assistant turn

✓ Valido: Completa prima il turno dell'assistente

User: "What's the weather?"
Assistant: [tool_use] (thinking disabled)
User: [tool_result]
Assistant: [text: "It's sunny"] 
User: "What about tomorrow?" (thinking disabled)
Assistant: [thinking] + [text: "..."] (thinking enabled - new turn)

Best practice: Pianifica la tua strategia di pensiero all'inizio di ogni turno piuttosto che cercare di attivare/disattivare a metà turno.

Preservazione dei blocchi di pensiero

Durante l'utilizzo degli strumenti, devi passare i blocchi di thinking all'API e devi includere il blocco completo e non modificato all'API. Questo è critico per mantenere il flusso di ragionamento del modello e l'integrità della conversazione.

Anche se puoi omettere i blocchi di thinking dai turni precedenti del ruolo assistant, ti suggeriamo di passare sempre tutti i blocchi di pensiero all'API per qualsiasi conversazione multi-turno. L'API:

Filtrerà automaticamente i blocchi di pensiero forniti
Utilizzerà i blocchi di pensiero rilevanti necessari per preservare il ragionamento del modello
Fatturerà solo per i token di input per i blocchi mostrati a Claude

Quando attivi/disattivi le modalità di pensiero durante una conversazione, ricorda che l'intero turno dell'assistente (inclusi i cicli di utilizzo degli strumenti) deve operare in una singola modalità di pensiero. Per ulteriori dettagli, consulta Toggling thinking modes in conversations.

Quando Claude richiama gli strumenti, sta mettendo in pausa la costruzione di una risposta per attendere informazioni esterne. Quando i risultati degli strumenti vengono restituiti, Claude continuerà a costruire quella risposta esistente. Questo rende necessaria la preservazione dei blocchi di pensiero durante l'utilizzo degli strumenti, per un paio di motivi:

Continuità del ragionamento: I blocchi di pensiero catturano il ragionamento passo dopo passo di Claude che ha portato alle richieste di strumenti. Quando pubblichi i risultati degli strumenti, includere il pensiero originale assicura che Claude possa continuare il suo ragionamento da dove l'ha lasciato.
Mantenimento del contesto: Anche se i risultati degli strumenti appaiono come messaggi utente nella struttura dell'API, fanno parte di un flusso di ragionamento continuo. Preservare i blocchi di pensiero mantiene questo flusso concettuale attraverso più chiamate API. Per ulteriori informazioni sulla gestione del contesto, consulta la nostra guida sulle finestre di contesto.

Importante: Quando fornisci blocchi di thinking, l'intera sequenza di blocchi di thinking consecutivi deve corrispondere agli output generati dal modello durante la richiesta originale; non puoi riordinare o modificare la sequenza di questi blocchi.

Pensiero intercalato

Il pensiero esteso con l'uso di strumenti nei modelli Claude 4 supporta il pensiero intercalato, che consente a Claude di pensare tra le chiamate di strumenti e di fare ragionamenti più sofisticati dopo aver ricevuto i risultati degli strumenti.

Con il pensiero intercalato, Claude può:

Ragionare sui risultati di una chiamata di strumento prima di decidere cosa fare dopo
Concatenare più chiamate di strumenti con passaggi di ragionamento intermedi
Prendere decisioni più sfumate basate sui risultati intermedi

Per abilitare il pensiero intercalato, aggiungi l'intestazione beta interleaved-thinking-2025-05-14 alla tua richiesta API.

Ecco alcune considerazioni importanti per il pensiero intercalato:

Con il pensiero intercalato, il budget_tokens può superare il parametro max_tokens, poiché rappresenta il budget totale su tutti i blocchi di pensiero all'interno di un turno dell'assistente.
Il pensiero intercalato è supportato solo per strumenti utilizzati tramite l'API Messages.
Il pensiero intercalato è supportato solo per i modelli Claude 4, con l'intestazione beta interleaved-thinking-2025-05-14.
Le chiamate dirette all'API Claude ti consentono di passare interleaved-thinking-2025-05-14 nelle richieste a qualsiasi modello, senza alcun effetto.
Su piattaforme di terze parti (ad es., Amazon Bedrock e Vertex AI), se passi interleaved-thinking-2025-05-14 a qualsiasi modello diverso da Claude Opus 4.5, Claude Opus 4.1, Opus 4 o Sonnet 4, la tua richiesta avrà esito negativo.

Pensiero esteso con caching dei prompt

Il caching dei prompt con il pensiero ha diverse considerazioni importanti:

I compiti di pensiero esteso spesso richiedono più di 5 minuti per essere completati. Considera di utilizzare la durata della cache di 1 ora per mantenere i cache hit su sessioni di pensiero più lunghe e flussi di lavoro multi-step.

Rimozione del contesto dei blocchi di pensiero

I blocchi di pensiero dai turni precedenti vengono rimossi dal contesto, il che può influire sui punti di interruzione della cache
Quando si continuano conversazioni con l'uso di strumenti, i blocchi di pensiero vengono memorizzati nella cache e contano come token di input quando letti dalla cache
Questo crea un compromesso: mentre i blocchi di pensiero non consumano spazio nella finestra di contesto visivamente, contano comunque verso l'utilizzo dei token di input quando memorizzati nella cache
Se il pensiero viene disabilitato, le richieste avranno esito negativo se passi contenuto di pensiero nel turno di utilizzo dello strumento corrente. In altri contesti, il contenuto di pensiero passato all'API viene semplicemente ignorato

Modelli di invalidazione della cache

Le modifiche ai parametri di pensiero (abilitato/disabilitato o allocazione del budget) invalidano i punti di interruzione della cache dei messaggi
Il pensiero intercalato amplifica l'invalidazione della cache, poiché i blocchi di pensiero possono verificarsi tra più chiamate di strumenti
I prompt di sistema e gli strumenti rimangono memorizzati nella cache nonostante i cambiamenti dei parametri di pensiero o la rimozione dei blocchi

Mentre i blocchi di pensiero vengono rimossi per il caching e i calcoli del contesto, devono essere preservati quando si continuano conversazioni con l'uso di strumenti, specialmente con il pensiero intercalato.

Pensiero esteso con prompt caching

Prompt caching con pensiero ha diverse considerazioni importanti:

I compiti di pensiero esteso spesso richiedono più di 5 minuti per essere completati. Considera di utilizzare la durata della cache di 1 ora per mantenere i cache hit durante sessioni di pensiero più lunghe e flussi di lavoro multi-step.

Rimozione del contesto del blocco di pensiero

I blocchi di pensiero dai turni precedenti vengono rimossi dal contesto, il che può influire sui punti di interruzione della cache
Quando si continuano conversazioni con l'uso di strumenti, i blocchi di pensiero vengono memorizzati nella cache e contano come token di input quando letti dalla cache
Questo crea un compromesso: mentre i blocchi di pensiero non consumano spazio nella finestra di contesto visivamente, contano comunque verso l'utilizzo dei token di input quando memorizzati nella cache
Se il pensiero viene disabilitato, le richieste falliranno se passi contenuto di pensiero nel turno di uso dello strumento corrente. In altri contesti, il contenuto di pensiero passato all'API viene semplicemente ignorato

Modelli di invalidazione della cache

Le modifiche ai parametri di pensiero (abilitato/disabilitato o allocazione del budget) invalidano i punti di interruzione della cache dei messaggi
Il pensiero intercalato amplifica l'invalidazione della cache, poiché i blocchi di pensiero possono verificarsi tra più chiamate di strumenti
I prompt di sistema e gli strumenti rimangono memorizzati nella cache nonostante le modifiche ai parametri di pensiero o la rimozione dei blocchi

Mentre i blocchi di pensiero vengono rimossi per il caching e i calcoli del contesto, devono essere preservati quando si continuano conversazioni con uso di strumenti, specialmente con pensiero intercalato.

Comprensione del comportamento del caching dei blocchi di pensiero

Quando si utilizza il pensiero esteso con l'uso di strumenti, i blocchi di pensiero mostrano un comportamento di caching specifico che influisce sul conteggio dei token:

Come funziona:

Il caching si verifica solo quando effettui una richiesta successiva che include i risultati dello strumento
Quando viene effettuata la richiesta successiva, la cronologia della conversazione precedente (inclusi i blocchi di pensiero) può essere memorizzata nella cache
Questi blocchi di pensiero memorizzati nella cache contano come token di input nelle metriche di utilizzo quando letti dalla cache
Quando viene incluso un blocco utente non-tool-result, tutti i blocchi di pensiero precedenti vengono ignorati e rimossi dal contesto

Flusso di esempio dettagliato:

Richiesta 1:

User: "What's the weather in Paris?"

Risposta 1:

[thinking_block_1] + [tool_use block 1]

Richiesta 2:

User: ["What's the weather in Paris?"], 
Assistant: [thinking_block_1] + [tool_use block 1], 
User: [tool_result_1, cache=True]

Risposta 2:

[thinking_block_2] + [text block 2]

La richiesta 2 scrive una cache del contenuto della richiesta (non della risposta). La cache include il messaggio utente originale, il primo blocco di pensiero, il blocco di uso dello strumento e il risultato dello strumento.

Richiesta 3:

User: ["What's the weather in Paris?"],
Assistant: [thinking_block_1] + [tool_use block 1],
User: [tool_result_1, cache=True],
Assistant: [thinking_block_2] + [text block 2],
User: [Text response, cache=True]

Per Claude Opus 4.5 e versioni successive, tutti i blocchi di pensiero precedenti vengono mantenuti per impostazione predefinita. Per i modelli più vecchi, poiché è stato incluso un blocco utente non-tool-result, tutti i blocchi di pensiero precedenti vengono ignorati. Questa richiesta verrà elaborata come:

User: ["What's the weather in Paris?"],
Assistant: [tool_use block 1],
User: [tool_result_1, cache=True],
Assistant: [text block 2],
User: [Text response, cache=True]

Punti chiave:

Questo comportamento di caching avviene automaticamente, anche senza marcatori cache_control espliciti
Questo comportamento è coerente sia quando si utilizza il pensiero regolare che il pensiero intercalato

Max tokens e dimensione della finestra di contesto con pensiero esteso

Nei modelli Claude più vecchi (precedenti a Claude Sonnet 3.7), se la somma dei token di prompt e max_tokens superava la finestra di contesto del modello, il sistema regolava automaticamente max_tokens per adattarsi al limite di contesto. Questo significava che potevi impostare un valore max_tokens grande e il sistema lo avrebbe silenziosamente ridotto secondo le necessità.

Con i modelli Claude 3.7 e 4, max_tokens (che include il tuo budget di pensiero quando il pensiero è abilitato) viene applicato come limite rigoroso. Il sistema ora restituirà un errore di convalida se i token di prompt + max_tokens superano la dimensione della finestra di contesto.

Puoi leggere la nostra guida sulle finestre di contesto per un approfondimento più completo.

Max tokens e dimensione della finestra di contesto con pensiero esteso

Puoi leggere la nostra guida sulle finestre di contesto per un approfondimento più completo.

La finestra di contesto con pensiero esteso

Quando si calcola l'utilizzo della finestra di contesto con il pensiero abilitato, ci sono alcune considerazioni di cui essere consapevoli:

I blocchi di pensiero dai turni precedenti vengono rimossi e non contano verso la tua finestra di contesto
Il pensiero del turno corrente conta verso il tuo limite max_tokens per quel turno

Il diagramma sottostante dimostra la gestione specializzata dei token quando il pensiero esteso è abilitato:

Context window diagram with extended thinking

La finestra di contesto effettiva viene calcolata come:

context window =
  (current input tokens - previous thinking tokens) +
  (thinking tokens + encrypted thinking tokens + text output tokens)

Consigliamo di utilizzare l'API di conteggio dei token per ottenere conteggi dei token accurati per il tuo caso d'uso specifico, specialmente quando si lavora con conversazioni multi-turno che includono il pensiero.

Max tokens e dimensione della finestra di contesto con pensiero esteso

Puoi leggere la nostra guida sulle finestre di contesto per un approfondimento più completo.

La finestra di contesto con pensiero esteso

Quando si calcola l'utilizzo della finestra di contesto con il pensiero abilitato, ci sono alcune considerazioni di cui essere consapevoli:

I blocchi di pensiero dai turni precedenti vengono rimossi e non contano verso la tua finestra di contesto
Il pensiero del turno corrente conta verso il tuo limite max_tokens per quel turno

Il diagramma sottostante dimostra la gestione specializzata dei token quando il pensiero esteso è abilitato:

Context window diagram with extended thinking

La finestra di contesto effettiva viene calcolata come:

context window =
  (current input tokens - previous thinking tokens) +
  (thinking tokens + encrypted thinking tokens + text output tokens)

La finestra di contesto con pensiero esteso e uso di strumenti

Quando si utilizza il pensiero esteso con l'uso di strumenti, i blocchi di pensiero devono essere esplicitamente preservati e restituiti con i risultati dello strumento.

Il calcolo della finestra di contesto effettiva per il pensiero esteso con l'uso di strumenti diventa:

context window =
  (current input tokens + previous thinking tokens + tool use tokens) +
  (thinking tokens + encrypted thinking tokens + text output tokens)

Il diagramma sottostante illustra la gestione dei token per il pensiero esteso con l'uso di strumenti:

Context window diagram with extended thinking and tool use

Max tokens e dimensione della finestra di contesto con pensiero esteso

Puoi leggere la nostra guida sulle finestre di contesto per un approfondimento più completo.

La finestra di contesto con pensiero esteso

Quando si calcola l'utilizzo della finestra di contesto con il pensiero abilitato, ci sono alcune considerazioni di cui essere consapevoli:

I blocchi di pensiero dai turni precedenti vengono rimossi e non contano verso la tua finestra di contesto
Il pensiero del turno corrente conta verso il tuo limite max_tokens per quel turno

Il diagramma sottostante dimostra la gestione specializzata dei token quando il pensiero esteso è abilitato:

Context window diagram with extended thinking

La finestra di contesto effettiva viene calcolata come:

context window =
  (current input tokens - previous thinking tokens) +
  (thinking tokens + encrypted thinking tokens + text output tokens)

La finestra di contesto con pensiero esteso e uso di strumenti

Quando si utilizza il pensiero esteso con l'uso di strumenti, i blocchi di pensiero devono essere esplicitamente preservati e restituiti con i risultati dello strumento.

Il calcolo della finestra di contesto effettiva per il pensiero esteso con l'uso di strumenti diventa:

context window =
  (current input tokens + previous thinking tokens + tool use tokens) +
  (thinking tokens + encrypted thinking tokens + text output tokens)

Il diagramma sottostante illustra la gestione dei token per il pensiero esteso con l'uso di strumenti:

Context window diagram with extended thinking and tool use

Gestione dei token con pensiero esteso

Data la finestra di contesto e il comportamento di max_tokens con il pensiero esteso nei modelli Claude 3.7 e 4, potrebbe essere necessario:

Monitorare e gestire più attivamente l'utilizzo dei token
Regolare i valori di max_tokens man mano che la lunghezza del prompt cambia
Potenzialmente utilizzare gli endpoint di conteggio dei token più frequentemente
Essere consapevoli che i blocchi di pensiero precedenti non si accumulano nella tua finestra di contesto

Questo cambiamento è stato apportato per fornire un comportamento più prevedibile e trasparente, specialmente poiché i limiti di token massimi sono aumentati significativamente.

Token massimi e dimensione della finestra di contesto con il pensiero esteso

Nei modelli Claude più vecchi (precedenti a Claude Sonnet 3.7), se la somma dei token di prompt e max_tokens superava la finestra di contesto del modello, il sistema regolava automaticamente max_tokens per adattarsi al limite di contesto. Ciò significava che potevi impostare un valore max_tokens grande e il sistema lo avrebbe silenziosamente ridotto secondo le necessità.

Puoi leggere la nostra guida sulle finestre di contesto per un approfondimento più completo.

La finestra di contesto con il pensiero esteso

Quando si calcola l'utilizzo della finestra di contesto con il pensiero abilitato, ci sono alcune considerazioni di cui essere consapevoli:

I blocchi di pensiero dai turni precedenti vengono rimossi e non conteggiati verso la tua finestra di contesto
Il pensiero del turno attuale conta verso il tuo limite max_tokens per quel turno

Il diagramma sottostante dimostra la gestione specializzata dei token quando il pensiero esteso è abilitato:

Diagramma della finestra di contesto con il pensiero esteso

La finestra di contesto effettiva viene calcolata come:

context window =
  (current input tokens - previous thinking tokens) +
  (thinking tokens + encrypted thinking tokens + text output tokens)

Ti consigliamo di utilizzare l'API di conteggio dei token per ottenere conteggi dei token accurati per il tuo caso d'uso specifico, soprattutto quando lavori con conversazioni multi-turno che includono il pensiero.

La finestra di contesto con il pensiero esteso e l'uso degli strumenti

Quando si utilizza il pensiero esteso con l'uso degli strumenti, i blocchi di pensiero devono essere esplicitamente preservati e restituiti con i risultati dello strumento.

Il calcolo della finestra di contesto effettiva per il pensiero esteso con l'uso degli strumenti diventa:

context window =
  (current input tokens + previous thinking tokens + tool use tokens) +
  (thinking tokens + encrypted thinking tokens + text output tokens)

Il diagramma sottostante illustra la gestione dei token per il pensiero esteso con l'uso degli strumenti:

Diagramma della finestra di contesto con il pensiero esteso e l'uso degli strumenti

Gestione dei token con il pensiero esteso

Dato il comportamento della finestra di contesto e max_tokens con il pensiero esteso nei modelli Claude 3.7 e 4, potrebbe essere necessario:

Monitorare e gestire più attivamente l'utilizzo dei token
Regolare i valori max_tokens man mano che cambia la lunghezza del prompt
Potenzialmente utilizzare gli endpoint di conteggio dei token più frequentemente
Essere consapevole che i blocchi di pensiero precedenti non si accumulano nella tua finestra di contesto

Questo cambiamento è stato apportato per fornire un comportamento più prevedibile e trasparente, soprattutto poiché i limiti massimi di token sono aumentati significativamente.

Crittografia del pensiero

Il contenuto completo del pensiero viene crittografato e restituito nel campo signature. Questo campo viene utilizzato per verificare che i blocchi di pensiero siano stati generati da Claude quando vengono passati di nuovo all'API.

È strettamente necessario inviare di nuovo i blocchi di pensiero solo quando si utilizzano strumenti con il pensiero esteso. Altrimenti puoi omettere i blocchi di pensiero dai turni precedenti, o lasciare che l'API li rimuova per te se li passi di nuovo.

Se invii di nuovo i blocchi di pensiero, ti consigliamo di passare tutto di nuovo così come l'hai ricevuto per coerenza e per evitare potenziali problemi.

Ecco alcune considerazioni importanti sulla crittografia del pensiero:

Quando si trasmettono risposte in streaming, la firma viene aggiunta tramite un signature_delta all'interno di un evento content_block_delta poco prima dell'evento content_block_stop.
I valori signature sono significativamente più lunghi nei modelli Claude 4 rispetto ai modelli precedenti.
Il campo signature è un campo opaco e non deve essere interpretato o analizzato - esiste esclusivamente per scopi di verifica.
I valori signature sono compatibili tra le piattaforme (API Claude, Amazon Bedrock e Vertex AI). I valori generati su una piattaforma saranno compatibili con un'altra.

Redazione del pensiero

Occasionalmente il ragionamento interno di Claude verrà contrassegnato dai nostri sistemi di sicurezza. Quando ciò accade, crittografiamo parte o tutto il blocco thinking e lo restituiamo come blocco redacted_thinking. I blocchi redacted_thinking vengono decrittografati quando vengono passati di nuovo all'API, consentendo a Claude di continuare la sua risposta senza perdere il contesto.

Quando costruisci applicazioni rivolte ai clienti che utilizzano il pensiero esteso:

Sii consapevole che i blocchi di pensiero redatto contengono contenuto crittografato che non è leggibile dall'uomo
Considera di fornire una semplice spiegazione come: "Parte del ragionamento interno di Claude è stata automaticamente crittografata per motivi di sicurezza. Questo non influisce sulla qualità delle risposte."
Se mostri i blocchi di pensiero agli utenti, puoi filtrare i blocchi redatti mentre preservi i blocchi di pensiero normali
Sii trasparente sul fatto che l'utilizzo delle funzioni di pensiero esteso può occasionalmente risultare in una crittografia di parte del ragionamento
Implementa una gestione degli errori appropriata per gestire con eleganza il pensiero redatto senza interrompere la tua interfaccia utente

Ecco un esempio che mostra sia i blocchi di pensiero normali che quelli redatti:

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "Let me analyze this step by step...",
      "signature": "WaUjzkypQ2mUEVM36O2TxuC06KN8xyfbJwyem2dw3URve/op91XWHOEBLLqIOMfFG/UvLEczmEsUjavL...."
    },
    {
      "type": "redacted_thinking",
      "data": "EmwKAhgBEgy3va3pzix/LafPsn4aDFIT2Xlxh0L5L8rLVyIwxtE3rAFBa8cr3qpPkNRj2YfWXGmKDxH4mPnZ5sQ7vB9URj2pLmN3kF8/dW5hR7xJ0aP1oLs9yTcMnKVf2wRpEGjH9XZaBt4UvDcPrQ..."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "Based on my analysis..."
    }
  ]
}

Vedere i blocchi di pensiero redatto nel tuo output è un comportamento previsto. Il modello può comunque utilizzare questo ragionamento redatto per informare le sue risposte mantenendo i guardrail di sicurezza.

Se hai bisogno di testare la gestione del pensiero redatto nella tua applicazione, puoi utilizzare questa stringa di test speciale come prompt: ANTHROPIC_MAGIC_STRING_TRIGGER_REDACTED_THINKING_46C9A13E193C177646C7398A98432ECCCE4C1253D5E2D82641AC0E52CC2876CB

Quando passi i blocchi thinking e redacted_thinking di nuovo all'API in una conversazione multi-turno, devi includere il blocco completo e non modificato di nuovo all'API per l'ultimo turno dell'assistente. Questo è critico per mantenere il flusso di ragionamento del modello. Ti suggeriamo di passare sempre di nuovo tutti i blocchi di pensiero all'API. Per ulteriori dettagli, consulta la sezione Preservazione dei blocchi di pensiero sopra.

Redazione del pensiero

Quando costruisci applicazioni rivolte ai clienti che utilizzano il pensiero esteso:

Sii consapevole che i blocchi di pensiero redatto contengono contenuto crittografato che non è leggibile dall'uomo
Considera di fornire una semplice spiegazione come: "Parte del ragionamento interno di Claude è stata automaticamente crittografata per motivi di sicurezza. Questo non influisce sulla qualità delle risposte."
Se mostri i blocchi di pensiero agli utenti, puoi filtrare i blocchi redatti mentre preservi i blocchi di pensiero normali
Sii trasparente sul fatto che l'utilizzo delle funzioni di pensiero esteso può occasionalmente risultare in una crittografia di parte del ragionamento
Implementa una gestione degli errori appropriata per gestire con eleganza il pensiero redatto senza interrompere la tua interfaccia utente

Ecco un esempio che mostra sia i blocchi di pensiero normali che quelli redatti:

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "Let me analyze this step by step...",
      "signature": "WaUjzkypQ2mUEVM36O2TxuC06KN8xyfbJwyem2dw3URve/op91XWHOEBLLqIOMfFG/UvLEczmEsUjavL...."
    },
    {
      "type": "redacted_thinking",
      "data": "EmwKAhgBEgy3va3pzix/LafPsn4aDFIT2Xlxh0L5L8rLVyIwxtE3rAFBa8cr3qpPkNRj2YfWXGmKDxH4mPnZ5sQ7vB9URj2pLmN3kF8/dW5hR7xJ0aP1oLs9yTcMnKVf2wRpEGjH9XZaBt4UvDcPrQ..."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "Based on my analysis..."
    }
  ]
}

Differenze nel pensiero tra le versioni dei modelli

L'API Messages gestisce il pensiero diversamente tra i modelli Claude Sonnet 3.7 e Claude 4, principalmente nel comportamento di redazione e riassunto.

Vedi la tabella sottostante per un confronto condensato:

Funzione	Claude Sonnet 3.7	Modelli Claude 4 (pre-Opus 4.5)	Claude Opus 4.5 e successivi
Output del pensiero	Restituisce l'output completo del pensiero	Restituisce il pensiero riassunto	Restituisce il pensiero riassunto
Pensiero intercalato	Non supportato	Supportato con l'intestazione beta `interleaved-thinking-2025-05-14`	Supportato con l'intestazione beta `interleaved-thinking-2025-05-14`
Preservazione dei blocchi di pensiero	Non preservato tra i turni	Non preservato tra i turni	Preservato per impostazione predefinita (abilita l'ottimizzazione della cache, risparmio di token)

Preservazione dei blocchi di pensiero in Claude Opus 4.5

Claude Opus 4.5 introduce un nuovo comportamento predefinito: i blocchi di pensiero dai turni dell'assistente precedenti vengono preservati nel contesto del modello per impostazione predefinita. Questo differisce dai modelli precedenti, che rimuovono i blocchi di pensiero dai turni precedenti.

Vantaggi della preservazione dei blocchi di pensiero:

Ottimizzazione della cache: Quando si utilizza l'uso degli strumenti, i blocchi di pensiero preservati abilitano i hit della cache poiché vengono passati di nuovo con i risultati dello strumento e memorizzati nella cache in modo incrementale nel turno dell'assistente, risultando in risparmi di token nei flussi di lavoro multi-step
Nessun impatto sull'intelligenza: La preservazione dei blocchi di pensiero non ha alcun effetto negativo sulle prestazioni del modello

Considerazioni importanti:

Utilizzo del contesto: Le conversazioni lunghe consumeranno più spazio di contesto poiché i blocchi di pensiero vengono mantenuti nel contesto
Comportamento automatico: Questo è il comportamento predefinito per Claude Opus 4.5—non sono richiesti cambiamenti di codice o intestazioni beta
Compatibilità all'indietro: Per sfruttare questa funzione, continua a passare i blocchi di pensiero completi e non modificati di nuovo all'API come faresti per l'uso degli strumenti

Per i modelli precedenti (Claude Sonnet 4.5, Opus 4.1, ecc.), i blocchi di pensiero dai turni precedenti continuano a essere rimossi dal contesto. Il comportamento esistente descritto nella sezione Pensiero esteso con la memorizzazione nella cache del prompt si applica a quei modelli.

Redazione del pensiero

Occasionalmente il ragionamento interno di Claude sarà contrassegnato dai nostri sistemi di sicurezza. Quando ciò accade, crittografiamo parte o tutto il blocco thinking e lo restituiamo come blocco redacted_thinking. I blocchi redacted_thinking vengono decrittografati quando passati di nuovo all'API, consentendo a Claude di continuare la sua risposta senza perdere il contesto.

Quando costruisci applicazioni rivolte ai clienti che utilizzano il pensiero esteso:

Sii consapevole che i blocchi di pensiero redatto contengono contenuti crittografati che non sono leggibili dall'uomo
Considera di fornire una semplice spiegazione come: "Parte del ragionamento interno di Claude è stato automaticamente crittografato per motivi di sicurezza. Questo non influisce sulla qualità delle risposte."
Se mostri i blocchi di pensiero agli utenti, puoi filtrare i blocchi redatti preservando i blocchi di pensiero normali
Sii trasparente sul fatto che l'utilizzo delle funzioni di pensiero esteso può occasionalmente comportare la crittografia di parte del ragionamento
Implementa una gestione degli errori appropriata per gestire con eleganza il pensiero redatto senza interrompere l'interfaccia utente

Ecco un esempio che mostra sia i blocchi di pensiero normali che quelli redatti:

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "Let me analyze this step by step...",
      "signature": "WaUjzkypQ2mUEVM36O2TxuC06KN8xyfbJwyem2dw3URve/op91XWHOEBLLqIOMfFG/UvLEczmEsUjavL...."
    },
    {
      "type": "redacted_thinking",
      "data": "EmwKAhgBEgy3va3pzix/LafPsn4aDFIT2Xlxh0L5L8rLVyIwxtE3rAFBa8cr3qpPkNRj2YfWXGmKDxH4mPnZ5sQ7vB9URj2pLmN3kF8/dW5hR7xJ0aP1oLs9yTcMnKVf2wRpEGjH9XZaBt4UvDcPrQ..."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "Based on my analysis..."
    }
  ]
}

Vedere blocchi di pensiero redatto nel tuo output è un comportamento previsto. Il modello può comunque utilizzare questo ragionamento redatto per informare le sue risposte mantenendo i guardrail di sicurezza.

Quando passi i blocchi thinking e redacted_thinking di nuovo all'API in una conversazione multi-turno, devi includere il blocco completo e non modificato di nuovo all'API per l'ultimo turno dell'assistente. Questo è critico per mantenere il flusso di ragionamento del modello. Suggeriamo di passare sempre tutti i blocchi di pensiero all'API. Per ulteriori dettagli, consulta la sezione Preservazione dei blocchi di pensiero sopra.

Differenze nel pensiero tra le versioni del modello

L'API Messages gestisce il pensiero diversamente tra i modelli Claude Sonnet 3.7 e Claude 4, principalmente nel comportamento di redazione e riassunto.

Vedi la tabella sottostante per un confronto condensato:

Funzione	Claude Sonnet 3.7	Modelli Claude 4 (pre-Opus 4.5)	Claude Opus 4.5 e successivi
Output di pensiero	Restituisce l'output di pensiero completo	Restituisce il pensiero riassunto	Restituisce il pensiero riassunto
Pensiero intercalato	Non supportato	Supportato con intestazione beta `interleaved-thinking-2025-05-14`	Supportato con intestazione beta `interleaved-thinking-2025-05-14`
Preservazione del blocco di pensiero	Non preservato tra i turni	Non preservato tra i turni	Preservato per impostazione predefinita (abilita l'ottimizzazione della cache, risparmio di token)

Preservazione del blocco di pensiero in Claude Opus 4.5

Claude Opus 4.5 introduce un nuovo comportamento predefinito: i blocchi di pensiero dai turni dell'assistente precedenti sono preservati nel contesto del modello per impostazione predefinita. Questo differisce dai modelli precedenti, che rimuovono i blocchi di pensiero dai turni precedenti.

Vantaggi della preservazione del blocco di pensiero:

Ottimizzazione della cache: Quando si utilizza l'uso di strumenti, i blocchi di pensiero preservati abilitano i hit della cache poiché vengono passati di nuovo con i risultati dello strumento e memorizzati nella cache in modo incrementale nel turno dell'assistente, risultando in risparmi di token nei flussi di lavoro multi-step
Nessun impatto sull'intelligenza: La preservazione dei blocchi di pensiero non ha effetti negativi sulle prestazioni del modello

Considerazioni importanti:

Utilizzo del contesto: Le conversazioni lunghe consumeranno più spazio di contesto poiché i blocchi di pensiero vengono mantenuti nel contesto
Comportamento automatico: Questo è il comportamento predefinito per Claude Opus 4.5—non sono richiesti cambiamenti di codice o intestazioni beta
Compatibilità all'indietro: Per sfruttare questa funzione, continua a passare i blocchi di pensiero completi e non modificati all'API come faresti per l'uso di strumenti

Prezzi

Per informazioni complete sui prezzi, inclusi i tassi base, le scritture della cache, i hit della cache e i token di output, consulta la pagina dei prezzi.

Il processo di pensiero comporta addebiti per:

Token utilizzati durante il pensiero (token di output)
Blocchi di pensiero dall'ultimo turno dell'assistente inclusi nelle richieste successive (token di input)
Token di output di testo standard

Quando il pensiero esteso è abilitato, un prompt di sistema specializzato viene automaticamente incluso per supportare questa funzione.

Quando si utilizza il pensiero riassunto:

Token di input: Token nella tua richiesta originale (esclude i token di pensiero dai turni precedenti)
Token di output (fatturati): I token di pensiero originali che Claude ha generato internamente
Token di output (visibili): I token di pensiero riassunti che vedi nella risposta
Nessun addebito: Token utilizzati per generare il riassunto

Il conteggio dei token di output fatturati non corrisponderà al conteggio dei token visibili nella risposta. Sei fatturato per l'intero processo di pensiero, non per il riassunto che vedi.

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Lavorare con i budget di pensiero

Ottimizzazione del budget: Il budget minimo è di 1.024 token. Suggeriamo di iniziare con il minimo e aumentare il budget di pensiero in modo incrementale per trovare l'intervallo ottimale per il tuo caso d'uso. Conteggi di token più elevati consentono un ragionamento più completo ma con rendimenti decrescenti a seconda dell'attività. L'aumento del budget può migliorare la qualità della risposta al costo di una latenza aumentata. Per attività critiche, testa diverse impostazioni per trovare il miglior equilibrio. Nota che il budget di pensiero è un obiettivo piuttosto che un limite rigoroso—l'utilizzo effettivo dei token può variare in base all'attività.
Punti di partenza: Inizia con budget di pensiero più grandi (16k+ token) per attività complesse e regola in base alle tue esigenze.
Budget grandi: Per budget di pensiero superiori a 32k, consigliamo di utilizzare l'elaborazione batch per evitare problemi di rete. Le richieste che spingono il modello a pensare al di sopra di 32k token causano richieste a lunga esecuzione che potrebbero scontrarsi con timeout di sistema e limiti di connessione aperta.
Tracciamento dell'utilizzo dei token: Monitora l'utilizzo dei token di pensiero per ottimizzare i costi e le prestazioni.

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Lavorare con i budget di pensiero

Ottimizzazione del budget: Il budget minimo è di 1.024 token. Suggeriamo di iniziare con il minimo e aumentare il budget di pensiero in modo incrementale per trovare l'intervallo ottimale per il tuo caso d'uso. Conteggi di token più elevati consentono un ragionamento più completo ma con rendimenti decrescenti a seconda dell'attività. L'aumento del budget può migliorare la qualità della risposta al costo di una latenza aumentata. Per attività critiche, testa diverse impostazioni per trovare il miglior equilibrio. Nota che il budget di pensiero è un obiettivo piuttosto che un limite rigoroso—l'utilizzo effettivo dei token può variare in base all'attività.
Punti di partenza: Inizia con budget di pensiero più grandi (16k+ token) per attività complesse e regola in base alle tue esigenze.
Budget grandi: Per budget di pensiero superiori a 32k, consigliamo di utilizzare l'elaborazione batch per evitare problemi di rete. Le richieste che spingono il modello a pensare al di sopra di 32k token causano richieste a lunga esecuzione che potrebbero scontrarsi con timeout di sistema e limiti di connessione aperta.
Tracciamento dell'utilizzo dei token: Monitora l'utilizzo dei token di pensiero per ottimizzare i costi e le prestazioni.

Considerazioni sulle prestazioni

Tempi di risposta: Sii preparato per potenziali tempi di risposta più lunghi a causa dell'elaborazione aggiuntiva richiesta per il processo di ragionamento. Tieni conto del fatto che la generazione di blocchi di pensiero può aumentare il tempo di risposta complessivo.
Requisiti di streaming: Lo streaming è richiesto quando max_tokens è maggiore di 21.333. Quando si esegue lo streaming, sii preparato a gestire sia i blocchi di contenuto di pensiero che di testo man mano che arrivano.

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Lavorare con i budget di pensiero

Ottimizzazione del budget: Il budget minimo è di 1.024 token. Suggeriamo di iniziare con il minimo e aumentare il budget di pensiero in modo incrementale per trovare l'intervallo ottimale per il tuo caso d'uso. Conteggi di token più elevati consentono un ragionamento più completo ma con rendimenti decrescenti a seconda dell'attività. L'aumento del budget può migliorare la qualità della risposta al costo di una latenza aumentata. Per attività critiche, testa diverse impostazioni per trovare il miglior equilibrio. Nota che il budget di pensiero è un obiettivo piuttosto che un limite rigoroso—l'utilizzo effettivo dei token può variare in base all'attività.
Punti di partenza: Inizia con budget di pensiero più grandi (16k+ token) per attività complesse e regola in base alle tue esigenze.
Budget grandi: Per budget di pensiero superiori a 32k, consigliamo di utilizzare l'elaborazione batch per evitare problemi di rete. Le richieste che spingono il modello a pensare al di sopra di 32k token causano richieste a lunga esecuzione che potrebbero scontrarsi con timeout di sistema e limiti di connessione aperta.
Tracciamento dell'utilizzo dei token: Monitora l'utilizzo dei token di pensiero per ottimizzare i costi e le prestazioni.

Considerazioni sulle prestazioni

Tempi di risposta: Sii preparato per potenziali tempi di risposta più lunghi a causa dell'elaborazione aggiuntiva richiesta per il processo di ragionamento. Tieni conto del fatto che la generazione di blocchi di pensiero può aumentare il tempo di risposta complessivo.
Requisiti di streaming: Lo streaming è richiesto quando max_tokens è maggiore di 21.333. Quando si esegue lo streaming, sii preparato a gestire sia i blocchi di contenuto di pensiero che di testo man mano che arrivano.

Compatibilità delle funzioni

Il pensiero non è compatibile con le modifiche temperature o top_k così come con l'uso forzato dello strumento.
Quando il pensiero è abilitato, puoi impostare top_p su valori tra 1 e 0,95.
Non puoi pre-compilare le risposte quando il pensiero è abilitato.
Le modifiche al budget di pensiero invalidano i prefissi dei prompt memorizzati nella cache che includono messaggi. Tuttavia, i prompt di sistema memorizzati nella cache e le definizioni degli strumenti continueranno a funzionare quando i parametri di pensiero cambiano.

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Lavorare con i budget di pensiero

Ottimizzazione del budget: Il budget minimo è di 1.024 token. Suggeriamo di iniziare con il minimo e aumentare il budget di pensiero in modo incrementale per trovare l'intervallo ottimale per il tuo caso d'uso. Conteggi di token più elevati consentono un ragionamento più completo ma con rendimenti decrescenti a seconda dell'attività. L'aumento del budget può migliorare la qualità della risposta al costo di una latenza aumentata. Per attività critiche, testa diverse impostazioni per trovare il miglior equilibrio. Nota che il budget di pensiero è un obiettivo piuttosto che un limite rigoroso—l'utilizzo effettivo dei token può variare in base all'attività.
Punti di partenza: Inizia con budget di pensiero più grandi (16k+ token) per attività complesse e regola in base alle tue esigenze.
Budget grandi: Per budget di pensiero superiori a 32k, consigliamo di utilizzare l'elaborazione batch per evitare problemi di rete. Le richieste che spingono il modello a pensare al di sopra di 32k token causano richieste a lunga esecuzione che potrebbero scontrarsi con timeout di sistema e limiti di connessione aperta.
Tracciamento dell'utilizzo dei token: Monitora l'utilizzo dei token di pensiero per ottimizzare i costi e le prestazioni.

Considerazioni sulle prestazioni

Tempi di risposta: Sii preparato per potenziali tempi di risposta più lunghi a causa dell'elaborazione aggiuntiva richiesta per il processo di ragionamento. Tieni conto del fatto che la generazione di blocchi di pensiero può aumentare il tempo di risposta complessivo.
Requisiti di streaming: Lo streaming è richiesto quando max_tokens è maggiore di 21.333. Quando si esegue lo streaming, sii preparato a gestire sia i blocchi di contenuto di pensiero che di testo man mano che arrivano.

Compatibilità delle funzioni

Il pensiero non è compatibile con le modifiche temperature o top_k così come con l'uso forzato dello strumento.
Quando il pensiero è abilitato, puoi impostare top_p su valori tra 1 e 0,95.
Non puoi pre-compilare le risposte quando il pensiero è abilitato.
Le modifiche al budget di pensiero invalidano i prefissi dei prompt memorizzati nella cache che includono messaggi. Tuttavia, i prompt di sistema memorizzati nella cache e le definizioni degli strumenti continueranno a funzionare quando i parametri di pensiero cambiano.

Linee guida sull'utilizzo

Selezione dell'attività: Utilizza il pensiero esteso per attività particolarmente complesse che beneficiano del ragionamento passo dopo passo come matematica, codifica e analisi.
Gestione del contesto: Non è necessario rimuovere tu stesso i blocchi di pensiero precedenti. L'API Claude ignora automaticamente i blocchi di pensiero dai turni precedenti e non sono inclusi nel calcolo dell'utilizzo del contesto.
Ingegneria dei prompt: Consulta i nostri suggerimenti per il prompt di pensiero esteso se desideri massimizzare le capacità di pensiero di Claude.

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Lavorare con i budget di pensiero

Ottimizzazione del budget: Il budget minimo è di 1.024 token. Suggeriamo di iniziare con il minimo e aumentare il budget di pensiero in modo incrementale per trovare l'intervallo ottimale per il tuo caso d'uso. Conteggi di token più elevati consentono un ragionamento più completo ma con rendimenti decrescenti a seconda dell'attività. L'aumento del budget può migliorare la qualità della risposta al costo di una latenza aumentata. Per attività critiche, testa diverse impostazioni per trovare il miglior equilibrio. Nota che il budget di pensiero è un obiettivo piuttosto che un limite rigoroso—l'utilizzo effettivo dei token può variare in base all'attività.
Punti di partenza: Inizia con budget di pensiero più grandi (16k+ token) per attività complesse e regola in base alle tue esigenze.
Budget grandi: Per budget di pensiero superiori a 32k, consigliamo di utilizzare l'elaborazione batch per evitare problemi di rete. Le richieste che spingono il modello a pensare al di sopra di 32k token causano richieste a lunga esecuzione che potrebbero scontrarsi con timeout di sistema e limiti di connessione aperta.
Tracciamento dell'utilizzo dei token: Monitora l'utilizzo dei token di pensiero per ottimizzare i costi e le prestazioni.

Considerazioni sulle prestazioni

Tempi di risposta: Sii preparato per potenziali tempi di risposta più lunghi a causa dell'elaborazione aggiuntiva richiesta per il processo di ragionamento. Tieni conto del fatto che la generazione di blocchi di pensiero può aumentare il tempo di risposta complessivo.
Requisiti di streaming: Lo streaming è richiesto quando max_tokens è maggiore di 21.333. Quando si esegue lo streaming, sii preparato a gestire sia i blocchi di contenuto di pensiero che di testo man mano che arrivano.

Compatibilità delle funzioni

Il pensiero non è compatibile con le modifiche temperature o top_k così come con l'uso forzato dello strumento.
Quando il pensiero è abilitato, puoi impostare top_p su valori tra 1 e 0,95.
Non puoi pre-compilare le risposte quando il pensiero è abilitato.
Le modifiche al budget di pensiero invalidano i prefissi dei prompt memorizzati nella cache che includono messaggi. Tuttavia, i prompt di sistema memorizzati nella cache e le definizioni degli strumenti continueranno a funzionare quando i parametri di pensiero cambiano.

Linee guida sull'utilizzo

Selezione dell'attività: Utilizza il pensiero esteso per attività particolarmente complesse che beneficiano del ragionamento passo dopo passo come matematica, codifica e analisi.
Gestione del contesto: Non è necessario rimuovere tu stesso i blocchi di pensiero precedenti. L'API Claude ignora automaticamente i blocchi di pensiero dai turni precedenti e non sono inclusi nel calcolo dell'utilizzo del contesto.
Ingegneria dei prompt: Consulta i nostri suggerimenti per il prompt di pensiero esteso se desideri massimizzare le capacità di pensiero di Claude.

Passaggi successivi

Prova il cookbook di pensiero esteso

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" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 16000,
    "thinking": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?"
        }
    ]
}'

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" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 16000,
    "thinking": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?"
        }
    ]
}'

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" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 16000,
    "thinking": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?"
        }
    ]
}'

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" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 16000,
    "stream": true,
    "thinking": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "What is 27 * 453?"
        }
    ]
}'

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" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 16000,
    "thinking": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?"
        }
    ]
}'

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" \
     --data \
'{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 16000,
    "stream": true,
    "thinking": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "What is 27 * 453?"
        }
    ]
}'

Modelli supportati

Modelli supportati

Come funziona il pensiero esteso

Modelli supportati

Come funziona il pensiero esteso

Come utilizzare il pensiero esteso

Modelli supportati

Come funziona il pensiero esteso

Come utilizzare il pensiero esteso

Pensiero riassunto

Modelli supportati

Come funziona il pensiero esteso

Come utilizzare il pensiero esteso

Pensiero riassunto

Streaming del pensiero

title: "Pensiero esteso" description: "Il pensiero esteso offre a Claude capacità di ragionamento migliorate per compiti complessi, fornendo vari livelli di trasparenza nel suo processo di pensiero passo dopo passo prima di fornire la risposta finale."

Modelli supportati

Come funziona il pensiero esteso

Come utilizzare il pensiero esteso

Pensiero riassunto

Pensiero in streaming

Pensiero esteso con uso di strumenti

Attivazione/disattivazione delle modalità di pensiero nelle conversazioni

Scenari di errore comuni

Guida pratica

Esempio: Passaggio di blocchi di pensiero con risultati di strumenti

Attivazione/disattivazione delle modalità di pensiero nelle conversazioni

Scenari di errore comuni

Guida pratica

Example: Passing thinking blocks with tool results

Preservazione dei blocchi di pensiero

Pensiero intercalato

Uso di strumenti senza pensiero intercalato

Pensiero esteso con caching dei prompt

Pensiero esteso con prompt caching

Comprensione del comportamento del caching dei blocchi di pensiero

System prompt caching (preserved when thinking changes)

Max tokens e dimensione della finestra di contesto con pensiero esteso

Max tokens e dimensione della finestra di contesto con pensiero esteso

La finestra di contesto con pensiero esteso

Max tokens e dimensione della finestra di contesto con pensiero esteso

La finestra di contesto con pensiero esteso

La finestra di contesto con pensiero esteso e uso di strumenti

Max tokens e dimensione della finestra di contesto con pensiero esteso

La finestra di contesto con pensiero esteso

La finestra di contesto con pensiero esteso e uso di strumenti

Gestione dei token con pensiero esteso

Token massimi e dimensione della finestra di contesto con il pensiero esteso

La finestra di contesto con il pensiero esteso

La finestra di contesto con il pensiero esteso e l'uso degli strumenti

Gestione dei token con il pensiero esteso

Crittografia del pensiero

Redazione del pensiero

Esempio: Lavorare con i blocchi di pensiero redatto

Redazione del pensiero

Esempio: Lavorare con i blocchi di pensiero redatto

Differenze nel pensiero tra le versioni dei modelli

Preservazione dei blocchi di pensiero in Claude Opus 4.5

Redazione del pensiero

Esempio: Lavorare con blocchi di pensiero redatto

Differenze nel pensiero tra le versioni del modello

Preservazione del blocco di pensiero in Claude Opus 4.5

Prezzi

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Lavorare con i budget di pensiero

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Lavorare con i budget di pensiero

Considerazioni sulle prestazioni

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Lavorare con i budget di pensiero

Considerazioni sulle prestazioni

Compatibilità delle funzioni

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Lavorare con i budget di pensiero

Considerazioni sulle prestazioni

Compatibilità delle funzioni

Linee guida sull'utilizzo

Migliori pratiche e considerazioni per il pensiero esteso

Lavorare con i budget di pensiero