Effort

effortパラメータを使用すると、Claudeがリクエストに応答する際にトークンをどれだけ積極的に消費するかを制御できます。単一のモデルで、応答の徹底度とトークン効率のバランスを調整できます。effortパラメータは、ベータヘッダーなしで、サポートされているすべてのモデルで利用可能です。

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effortの仕組み

デフォルトでは、Claudeはhigh effortを使用し、優れた結果を得るために必要なだけのトークンを消費します。effortレベルをmaxに上げて絶対的に最高の能力を引き出すことも、下げてトークン使用をより控えめにし、能力の若干の低下を受け入れながら速度とコストを最適化することもできます。

effortパラメータは、以下を含む応答内のすべてのトークンに影響します。

• テキスト応答と説明
• ツール呼び出しと関数の引数
• 拡張思考（有効な場合）

このアプローチには2つの大きな利点があります。

1. 思考を有効にする必要がありません。
2. ツール呼び出しを含むすべてのトークン消費に影響を与えることができます。たとえば、effortを下げると、Claudeが行うツール呼び出しの数が減ります。これにより、効率性をはるかに細かく制御できます。

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Effortレベル

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Claude Sonnet 5の推奨effortレベル

Claude Sonnet 5のデフォルトはhigh effortです。

• High effort（デフォルト）： 速度やコストよりも品質が重要な、複雑な推論、コーディング、エージェント型タスクに適しています。
• Xhigh effort： 最も難しいコーディングおよびエージェント型タスク向け。Claude Sonnet 5のプロンプト作成を参照してください。
• Medium effort： デフォルトからコストを節約するための一段階下のレベル。high effortのClaude Sonnet 4.6と同等です。
• Low effort： 大量処理またはレイテンシに敏感なワークロード向け。より速い応答が優先されるチャットや非コーディングのユースケースに適しています。
• Max effort： トークン消費に制約なく、絶対的に最高の能力を必要とするタスク向け。

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Sonnet 4.6の推奨effortレベル

Sonnet 4.6のデフォルトはhigh effortです。予期しないレイテンシを避けるため、Sonnet 4.6を使用する際はeffortを明示的に設定してください。

• Medium effort（推奨デフォルト）：ほとんどのアプリケーションにおいて、速度、コスト、パフォーマンスの最良のバランス。エージェント型コーディング、ツールを多用するワークフロー、コード生成に適しています。
• Low effort： 大量処理またはレイテンシに敏感なワークロード向け。より速い応答が優先されるチャットや非コーディングのユースケースに適しています。
• High effort： 速度やコストよりも品質が重要な複雑な推論やタスク向け。
• Max effort： トークン消費に制約なく、絶対的に最高の能力を必要とするタスク向け。

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Claude Opus 4.7の推奨effortレベル

コーディングおよびエージェント型ユースケースではxhighから始め、ほとんどのインテリジェンスに敏感なワークロードでは最低でもhighを使用してください。コストに敏感なワークロードではmediumに下げ、評価でxhighに測定可能な余裕がある場合にのみmaxに上げてください。

APIのデフォルトはhighです。xhighを使用するには、effortを明示的に設定してください。渡した値がデフォルトを上書きします。

Claude Opus 4.7は、特にlowおよびmediumにおいて、Claude Opus 4.6よりもeffortレベルをより厳密に尊重します。より低いeffortレベルでは、モデルは求められた以上のことをするのではなく、求められた範囲に作業を限定します。Claude Opus 4.7で複雑な問題に対して浅い推論が見られる場合は、プロンプトで回避しようとするのではなく、effortを上げてください。レイテンシのためにeffortを低く保つ必要がある場合は、「このタスクには多段階の推論が含まれます。応答する前に慎重に考えてください。」のような的を絞ったガイダンスを追加してください。

Claude Opus 4.7をxhighまたはmax effortで実行する場合は、モデルがサブエージェントやツール呼び出しにわたって思考し行動する余地を持てるように、大きなmax_tokensを設定してください。64kトークンから始めて調整するのが妥当なデフォルトです。

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Claude Opus 4.8の推奨effortレベル

Claude Opus 4.7のガイダンスはClaude Opus 4.8にも適用されます。コーディングおよびエージェント型ユースケースではxhighから始め、その他のほとんどのインテリジェンスに敏感なワークロードではhighを使用し、評価で低いレベルでも品質が維持されることを測定した場合にのみmediumまたはlowに下げてください。

APIのデフォルトはhighです。異なるレベルを使用するにはeffortを明示的に設定してください。渡した値がデフォルトを上書きします。

Claude Opus 4.8をxhighまたはmax effortで実行する場合は、モデルがサブエージェントやツール呼び出しにわたって思考し行動する余地を持てるように、大きなmax_tokensを設定してください。64kトークンから始めて調整するのが妥当なデフォルトです。

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Claude Fable 5の推奨effortレベル

Effortは、Claude Fable 5でインテリジェンス、レイテンシ、コストのバランスを調整するための主要な制御手段です。ほとんどのタスクではデフォルトのhighから始め、最も能力に敏感なワークロードにはxhighを使用し、日常的な作業にはmediumまたはlowに下げてください。Claude Fable 5では、より低いeffort設定でも良好なパフォーマンスを発揮し、多くの場合、以前のモデルのxhighパフォーマンスを上回ります。highおよびxhighでは、大きなmax_tokensを設定してください。これは思考と応答テキストを合わせた総出力のハードリミットです。コスト制御を参照してください。

タスクが完了するものの必要以上に時間がかかる場合、またはより速くインタラクティブな作業スタイルを望む場合は、effortを下げてください。同じ推奨事項がClaude Mythos 5にも適用されます。より詳細なガイダンスについては、Claude Fable 5のプロンプト作成を参照してください。

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基本的な使用方法

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Analyze the trade-offs between microservices and monolithic architectures",
        }
    ],
    output_config={"effort": "medium"},
)

print(response.content[0].text)

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effortパラメータを調整すべきタイミング

• 制約なしで絶対的に最高の能力、つまり最も徹底的な推論と最も深い分析が必要な場合は、max effortを使用してください。Claude Fable 5、Claude Mythos 5、Claude Opus 4.8、Claude Mythos Preview、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 5、Claude Sonnet 4.6で利用可能です。
• 繰り返しのツール呼び出しや詳細な検索など、拡張された探索を必要とする高度なコーディングや複雑なエージェント型作業には、xhigh effortを使用してください。Claude Fable 5、Claude Mythos 5、Claude Opus 4.8、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 5で利用可能です。
• 複雑な推論、微妙な分析、難しいコーディング問題、または速度やコストよりも品質が重要なタスクには、high effort（デフォルト）を使用してください。
• high effortの完全なトークン消費なしで堅実なパフォーマンスを得たい場合は、バランスの取れたオプションとしてmedium effortを使用してください。
• 速度（Claudeがより少ないトークンで応答するため）またはコストを最適化する場合は、low effortを使用してください。たとえば、単純な分類タスク、クイックルックアップ、またはわずかな品質向上が追加のレイテンシや支出を正当化しない大量処理のユースケースなどです。

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ツール使用でのeffort

ツールを使用する場合、effortパラメータはツール呼び出しに関する説明とツール呼び出し自体の両方に影響します。より低いeffortレベルでは、以下の傾向があります。

• 複数の操作をより少ないツール呼び出しにまとめる
• ツール呼び出しの回数を減らす
• 前置きなしで直接アクションに進む
• 完了後に簡潔な確認メッセージを使用する

より高いeffortレベルでは、以下の場合があります。

• より多くのツール呼び出しを行う
• アクションを実行する前に計画を説明する
• 変更の詳細な要約を提供する
• より包括的なコードコメントを含める

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拡張思考でのeffort

effortパラメータは拡張思考と併用できます。その動作はモデルによって異なります。

• Claude Fable 5およびClaude Mythos 5はadaptive thinking（適応的思考）を使用し、常に有効です（thinking設定は不要）。thinking: {type: "disabled"}は拒否されます。EffortはOpus 4.8およびOpus 4.7と同じ方法で思考の深さを制御します。
• Claude Opus 4.8はadaptive thinking（適応的思考）（thinking: {type: "adaptive"}）を使用し、effortが思考の深さの推奨制御手段です。手動の拡張思考（thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}）はサポートされておらず、400エラーを返します。モデルは各リクエストに基づいていつ、どれだけ思考するかを決定するため、必要な場合にのみ思考をトリガーします。high、xhigh、max effortでは、Claudeはほぼ常に深く思考します。より低いレベルでは、より単純な問題に対しては思考をスキップする場合があります。思考を有効にするにはthinking: {type: "adaptive"}を設定してください。これがない場合、リクエストは思考なしで実行されます。
• Claude Mythos Previewはデフォルトでadaptive thinking（適応的思考）を使用します（thinking設定は不要）。thinking: {type: "disabled"}は拒否されます。EffortはOpus 4.7およびOpus 4.6と同じ方法で思考の深さを制御します。
• Claude Opus 4.7はadaptive thinking（適応的思考）（thinking: {type: "adaptive"}）を使用し、effortが思考の深さの推奨制御手段です。手動の拡張思考（thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}）はOpus 4.7ではサポートされなくなりました。代わりにeffortを使用したadaptive thinkingを使用してください。high、xhigh、max effortでは、Claudeはほぼ常に深く思考します。より低いレベルでは、より単純な問題に対しては思考をスキップする場合があります。
• Claude Opus 4.6はadaptive thinking（適応的思考）（thinking: {type: "adaptive"}）を使用し、effortが思考の深さの推奨制御手段です。budget_tokensはOpus 4.6で引き続き受け付けられますが、非推奨であり、将来のリリースで削除される予定です。highおよびmax effortでは、Claudeはほぼ常に深く思考します。より低いレベルでは、より単純な問題に対しては思考をスキップする場合があります。
• Claude Sonnet 5はadaptive thinking（適応的思考）を使用し、デフォルトで有効です（thinking設定は不要）。effortが思考の深さの推奨制御手段です。手動の拡張思考（thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}）はサポートされておらず、400エラーを返します。思考をオフにするにはthinking: {type: "disabled"}を渡してください。high（デフォルト）、xhigh、max effortでは、Claudeはほぼ常に深く思考します。より低いレベルでは、より単純な問題に対しては思考をスキップする場合があります。
• Claude Sonnet 4.6はadaptive thinking（適応的思考）を使用します（effortが思考の深さを制御）。interleavedモードでの手動思考（thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}）は引き続き機能しますが、非推奨です。
• Claude Opus 4.5は手動思考（thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}）を使用し、effortは思考トークン予算と併用されます。タスクに応じてeffortレベルを設定し、タスクの複雑さに基づいて思考トークン予算を設定してください。

effortパラメータは、拡張思考を有効にしてもしなくても使用できます。思考なしで使用する場合でも、テキスト応答とツール呼び出しの全体的なトークン消費を制御します。

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ベストプラクティス

1. effortを明示的に設定する： APIのデフォルトはhighですが、適切な開始点はモデルとワークロードによって異なります。
2. 速度に敏感なタスクや単純なタスクにはlowを使用する： レイテンシが重要な場合やタスクが単純な場合、low effortは応答時間とコストを大幅に削減できます。
3. ユースケースをテストする： effortレベルの影響はタスクの種類によって異なります。デプロイする前に、特定のユースケースでパフォーマンスを評価してください。
4. 動的なeffortを検討する： タスクの複雑さに基づいてeffortを調整してください。単純なクエリにはlow effortが適している一方、エージェント型コーディングや複雑な推論にはhigh effortが有益です。

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