Edição de contexto

Visão geral

A edição de contexto permite que você limpe seletivamente conteúdo específico do histórico de conversas conforme ele cresce. Além de otimizar custos e permanecer dentro dos limites, trata-se de curar ativamente o que Claude vê: o contexto é um recurso finito com retornos decrescentes, e conteúdo irrelevante degrada o foco do modelo. A edição de contexto oferece controle granular em tempo de execução sobre essa curadoria. Para os princípios mais amplos por trás do gerenciamento de contexto, consulte Engenharia de contexto eficaz. Esta página aborda:

• Limpeza de resultados de ferramentas - Melhor para fluxos de trabalho agênticos com uso intenso de ferramentas onde os resultados antigos de ferramentas não são mais necessários
• Limpeza de blocos de pensamento - Para gerenciar blocos de pensamento ao usar o pensamento estendido, com opções para preservar o pensamento recente para continuidade de contexto
• Compactação no lado do cliente com SDK - Uma alternativa baseada em SDK para gerenciamento de contexto baseado em resumo (a compactação no lado do servidor é geralmente preferida)

Estratégias no lado do servidor

Limpeza de resultados de ferramentas

A estratégia clear_tool_uses_20250919 limpa os resultados de ferramentas quando o contexto da conversa cresce além do limite configurado. Isso é particularmente útil para fluxos de trabalho agênticos com uso intenso de ferramentas. Resultados mais antigos de ferramentas (como conteúdos de arquivos ou resultados de pesquisa) não são mais necessários depois que Claude os processou.

Quando ativada, a API limpa automaticamente os resultados de ferramentas mais antigos em ordem cronológica. Cada resultado limpo é substituído por texto de espaço reservado para que Claude saiba que foi removido. Por padrão, apenas os resultados de ferramentas são limpos. Você pode opcionalmente limpar tanto os resultados de ferramentas quanto as chamadas de ferramentas (os parâmetros de uso de ferramentas) definindo clear_tool_inputs como true.

Limpeza de blocos de pensamento

A estratégia clear_thinking_20251015 gerencia blocos de thinking em conversas quando o pensamento estendido está habilitado. Esta estratégia oferece controle sobre a preservação do pensamento: você pode escolher manter mais blocos de pensamento para manter a continuidade do raciocínio, ou limpá-los de forma mais agressiva para economizar espaço de contexto.

Um turno de conversa do assistente pode incluir múltiplos blocos de conteúdo (por exemplo, ao usar ferramentas) e múltiplos blocos de pensamento (por exemplo, com pensamento intercalado).

A edição de contexto acontece no lado do servidor

A edição de contexto é aplicada no lado do servidor antes que o prompt chegue ao Claude. Sua aplicação cliente mantém o histórico completo e não modificado da conversa. Você não precisa sincronizar o estado do seu cliente com a versão editada. Continue gerenciando seu histórico completo de conversas localmente como faria normalmente.

Edição de contexto e cache de prompt

A interação da edição de contexto com o cache de prompt varia por estratégia:

• Limpeza de resultados de ferramentas: Invalida prefixos de prompt em cache quando o conteúdo é limpo. Para compensar isso, limpe tokens suficientes para tornar a invalidação do cache válida. Use o parâmetro clear_at_least para garantir que um número mínimo de tokens seja limpo a cada vez. Você incorrerá em custos de escrita de cache cada vez que o conteúdo for limpo, mas solicitações subsequentes podem reutilizar o prefixo recém-armazenado em cache.

• Limpeza de blocos de pensamento: Quando os blocos de pensamento são mantidos no contexto (não limpos), o cache de prompt é preservado, permitindo acertos de cache e reduzindo os custos de tokens de entrada. Quando os blocos de pensamento são limpos, o cache é invalidado no ponto onde a limpeza ocorre. Configure o parâmetro keep com base em se você deseja priorizar o desempenho do cache ou a disponibilidade da janela de contexto.

Modelos suportados

A edição de contexto está disponível em:

• Claude Opus 4.6 (claude-opus-4-6)
• 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)
• Claude Sonnet 4.6 (claude-sonnet-4-6)
• Claude Sonnet 4.5 (claude-sonnet-4-5-20250929)
• Claude Sonnet 4 (claude-sonnet-4-20250514)
• Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001)

Uso da limpeza de resultados de ferramentas

A maneira mais simples de habilitar a limpeza de resultados de ferramentas é especificar apenas o tipo de estratégia. Todas as outras opções de configuração usam seus valores padrão:

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-opus-4-6",
        "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"}
            ]
        }
    }'

Configuração avançada

Você pode personalizar o comportamento de limpeza de resultados de ferramentas com parâmetros adicionais:

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-opus-4-6",
        "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"]
                }
            ]
        }
    }'

Uso da limpeza de blocos de pensamento

Habilite a limpeza de blocos de pensamento para gerenciar o contexto e o cache de prompt de forma eficaz quando o pensamento estendido estiver habilitado:

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-opus-4-6",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [/* ... */],
        "thinking": {
            "type": "enabled",
            "budget_tokens": 10000
        },
        "context_management": {
            "edits": [
                {
                    "type": "clear_thinking_20251015",
                    "keep": {
                        "type": "thinking_turns",
                        "value": 2
                    }
                }
            ]
        }
    }'

Opções de configuração para limpeza de blocos de pensamento

A estratégia clear_thinking_20251015 suporta a seguinte configuração:

Exemplos de configurações:

Manter blocos de pensamento dos últimos 3 turnos do assistente:

{
  "type": "clear_thinking_20251015",
  "keep": {
    "type": "thinking_turns",
    "value": 3
  }
}

Manter todos os blocos de pensamento (maximiza os acertos de cache):

{
  "type": "clear_thinking_20251015",
  "keep": "all"
}

Combinando estratégias

Você pode usar tanto a limpeza de blocos de pensamento quanto a limpeza de resultados de ferramentas juntas:

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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},
            },
        ]
    },
)

Opções de configuração para limpeza de resultados de ferramentas

Resposta de edição de contexto

Você pode ver quais edições de contexto foram aplicadas à sua solicitação usando o campo de resposta context_management, juntamente com estatísticas úteis sobre o conteúdo e os tokens de entrada limpos.

{
  "id": "msg_013Zva2CMHLNnXjNJJKqJ2EF",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    // ...
  ],
  "usage": {
    // ...
  },
  "context_management": {
    "applied_edits": [
      // Ao usar `clear_thinking_20251015`
      {
        "type": "clear_thinking_20251015",
        "cleared_thinking_turns": 3,
        "cleared_input_tokens": 15000
      },
      // Ao usar `clear_tool_uses_20250919`
      {
        "type": "clear_tool_uses_20250919",
        "cleared_tool_uses": 8,
        "cleared_input_tokens": 50000
      }
    ]
  }
}

Para respostas em streaming, as edições de contexto serão incluídas no evento final message_delta:

{
  "type": "message_delta",
  "delta": {
    "stop_reason": "end_turn",
    "stop_sequence": null
  },
  "usage": {
    "output_tokens": 1024
  },
  "context_management": {
    "applied_edits": [
      // ...
    ]
  }
}

Contagem de tokens

O endpoint de contagem de tokens suporta gerenciamento de contexto, permitindo que você visualize quantos tokens seu prompt usará após a edição de contexto ser aplicada.

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-opus-4-6",
        "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
  }
}

A resposta mostra tanto a contagem final de tokens após o gerenciamento de contexto ser aplicado (input_tokens) quanto a contagem original de tokens antes de qualquer limpeza ocorrer (original_input_tokens).

Usando com a Ferramenta de Memória

A edição de contexto pode ser combinada com a ferramenta de memória. Quando o contexto da sua conversa se aproxima do limite de limpeza configurado, Claude recebe um aviso automático para preservar informações importantes. Isso permite que Claude salve resultados de ferramentas ou contexto em seus arquivos de memória antes que sejam limpos do histórico de conversas.

Esta combinação permite que você:

• Preserve contexto importante: Claude pode escrever informações essenciais dos resultados de ferramentas em arquivos de memória antes que esses resultados sejam limpos
• Mantenha fluxos de trabalho de longa duração: Habilite fluxos de trabalho agênticos que de outra forma excederiam os limites de contexto, descarregando informações para armazenamento persistente
• Acesse informações sob demanda: Claude pode consultar informações previamente limpas dos arquivos de memória quando necessário, em vez de manter tudo na janela de contexto ativa

Por exemplo, em um fluxo de trabalho de edição de arquivos onde Claude realiza muitas operações, Claude pode resumir as alterações concluídas em arquivos de memória conforme o contexto cresce. Quando os resultados de ferramentas são limpos, Claude mantém acesso a essas informações através de seu sistema de memória e pode continuar trabalhando de forma eficaz.

Para usar ambos os recursos juntos, habilite-os em sua solicitação de API:

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    messages=[...],
    tools=[
        {"type": "memory_20250818", "name": "memory"},
        # Suas outras ferramentas
    ],
    betas=["context-management-2025-06-27"],
    context_management={"edits": [{"type": "clear_tool_uses_20250919"}]},
)

Compactação no lado do cliente (SDK)

A compactação é um recurso do SDK que gerencia automaticamente o contexto da conversa gerando resumos quando o uso de tokens fica muito grande. Ao contrário das estratégias de edição de contexto no lado do servidor que limpam conteúdo, a compactação instrui Claude a resumir o histórico de conversas e, em seguida, substitui o histórico completo por esse resumo. Isso permite que Claude continue trabalhando em tarefas de longa duração que de outra forma excederiam a janela de contexto.

Como a compactação funciona

Quando a compactação está habilitada, o SDK monitora o uso de tokens após cada resposta do modelo:

1. Verificação de limite: O SDK calcula o total de tokens como input_tokens + cache_creation_input_tokens + cache_read_input_tokens + output_tokens.
2. Geração de resumo: Quando o limite é excedido, um prompt de resumo é injetado como um turno do usuário, e Claude gera um resumo estruturado envolvido em tags <summary></summary>.
3. Substituição de contexto: O SDK extrai o resumo e substitui todo o histórico de mensagens por ele.
4. Continuação: A conversa é retomada a partir do resumo, com Claude continuando de onde parou.

Usando a compactação

Adicione compaction_control à sua chamada tool_runner:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

runner = client.beta.messages.tool_runner(
    model="claude-opus-4-6",
    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()

O que acontece durante a compactação

Conforme a conversa cresce, o histórico de mensagens se acumula:

Antes da compactação (aproximando-se de 100k tokens):

[
  { "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..." }
  // ... mais 50 trocas como esta ...
]

Quando os tokens excedem o limite, o SDK injeta uma solicitação de resumo e Claude gera um resumo. Todo o histórico é então substituído:

Após a compactação (de volta a ~2-3k tokens):

[
  {
    "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 trabalhando a partir deste resumo como se fosse o histórico de conversas original.

Opções de configuração

Escolhendo um limite de tokens

O limite determina quando a compactação ocorre. Um limite menor significa compactações mais frequentes com janelas de contexto menores. Um limite maior permite mais contexto, mas arrisca atingir os limites.

# Compactação mais frequente para cenários com restrição de memória
compaction_control = {"enabled": True, "context_token_threshold": 50000}

# Compactação menos frequente quando você precisa de mais contexto
compaction_control = {"enabled": True, "context_token_threshold": 150000}

Usando um modelo diferente para resumos

Você pode usar um modelo mais rápido ou mais barato para gerar resumos:

compaction_control = {
    "enabled": True,
    "context_token_threshold": 100000,
    "model": "claude-haiku-4-5",
}

Prompts de resumo personalizados

Você pode fornecer um prompt personalizado para necessidades específicas do domínio. Seu prompt deve instruir Claude a envolver seu resumo em tags <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.""",
}

Prompt de resumo padrão

O prompt de resumo integrado instrui Claude a criar um resumo de continuação estruturado que inclui:

1. Visão Geral da Tarefa: A solicitação principal do usuário, critérios de sucesso e restrições.
2. Estado Atual: O que foi concluído, arquivos modificados e artefatos produzidos.
3. Descobertas Importantes: Restrições técnicas, decisões tomadas, erros resolvidos e abordagens que falharam.
4. Próximos Passos: Ações específicas necessárias, bloqueadores e ordem de prioridade.
5. Contexto a Preservar: Preferências do usuário, detalhes específicos do domínio e compromissos assumidos.

Essa estrutura permite que Claude retome o trabalho de forma eficiente sem perder contexto importante ou repetir erros.

Limitações

Ferramentas do lado do servidor

Ao usar ferramentas do lado do servidor, o SDK pode calcular incorretamente o uso de tokens, fazendo com que a compactação seja acionada no momento errado.

Por exemplo, após uma operação de pesquisa na web, a resposta da API pode mostrar:

{
  "usage": {
    "input_tokens": 63000,
    "cache_read_input_tokens": 270000,
    "output_tokens": 1400
  }
}

O SDK calcula o uso total como 63.000 + 270.000 = 333.000 tokens. No entanto, o valor cache_read_input_tokens inclui leituras acumuladas de múltiplas chamadas internas à API feitas pela ferramenta do lado do servidor, não o contexto real da sua conversa. O comprimento real do seu contexto pode ser apenas os 63.000 input_tokens, mas o SDK vê 333k e aciona a compactação prematuramente.

Soluções alternativas:

• Use o endpoint de contagem de tokens para obter o comprimento preciso do contexto
• Evite a compactação ao usar ferramentas do lado do servidor extensivamente

Casos extremos de uso de ferramentas

Quando a compactação é acionada enquanto uma resposta de uso de ferramenta está pendente, o SDK remove o bloco de uso de ferramenta do histórico de mensagens antes de gerar o resumo. Claude irá reemitir a chamada de ferramenta após retomar a partir do resumo, se ainda necessário.

Monitorando a compactação

Ative o registro de logs para rastrear quando a compactação ocorre:

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.getLogger("anthropic.lib.tools").setLevel(logging.INFO)

# Os logs mostrarão:
# INFO: Token usage 105000 has exceeded the threshold of 100000. Performing compaction.
# INFO: Compaction complete. New token usage: 2500

Quando usar a compactação

Bons casos de uso:

• Tarefas de agente de longa duração que processam muitos arquivos ou fontes de dados
• Fluxos de trabalho de pesquisa que acumulam grandes quantidades de informações
• Tarefas de múltiplas etapas com progresso claro e mensurável
• Tarefas que produzem artefatos (arquivos, relatórios) que persistem fora da conversa

Casos de uso menos ideais:

• Tarefas que exigem recordação precisa de detalhes de conversas anteriores
• Fluxos de trabalho que usam ferramentas do lado do servidor extensivamente
• Tarefas que precisam manter o estado exato em muitas variáveis