Esforço

O parâmetro effort permite que você controle o quanto Claude está disposto a gastar tokens ao responder a solicitações. Isso oferece a capacidade de equilibrar entre a completude da resposta e a eficiência de tokens, tudo com um único modelo.

Como o esforço funciona

Por padrão, Claude usa esforço máximo—gastando quantos tokens forem necessários para o melhor resultado possível. Ao reduzir o nível de esforço, você pode instruir Claude a ser mais conservador com o uso de tokens, otimizando para velocidade e custo enquanto aceita alguma redução em capacidade.

O parâmetro effort afeta todos os tokens na resposta, incluindo:

• Respostas de texto e explicações
• Chamadas de ferramentas e argumentos de função
• Pensamento estendido (quando ativado)

Esta abordagem tem duas grandes vantagens:

1. Não requer que o pensamento esteja ativado para usá-lo.
2. Pode afetar todo o gasto de tokens, incluindo chamadas de ferramentas. Por exemplo, esforço menor significaria que Claude faz menos chamadas de ferramentas. Isso oferece um grau muito maior de controle sobre eficiência.

Níveis de esforço

Uso básico

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    betas=["effort-2025-11-24"],
    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)

Quando devo ajustar o parâmetro effort?

• Use esforço alto (o padrão) quando você precisa do melhor trabalho de Claude—raciocínio complexo, análise nuançada, problemas de codificação difíceis, ou qualquer tarefa onde a qualidade é a prioridade máxima.
• Use esforço médio como uma opção equilibrada quando você quer um desempenho sólido sem o gasto total de tokens do esforço alto.
• Use esforço baixo quando você está otimizando para velocidade (porque Claude responde com menos tokens) ou custo—por exemplo, tarefas simples de classificação, buscas rápidas, ou casos de uso de alto volume onde melhorias marginais de qualidade não justificam latência adicional ou gasto.

Esforço com uso de ferramentas

Ao usar ferramentas, o parâmetro effort afeta tanto as explicações em torno das chamadas de ferramentas quanto as próprias chamadas de ferramentas. Níveis de esforço mais baixos tendem a:

• Combinar múltiplas operações em menos chamadas de ferramentas
• Fazer menos chamadas de ferramentas
• Proceder diretamente à ação sem preâmbulo
• Usar mensagens de confirmação concisas após a conclusão

Níveis de esforço mais altos podem:

• Fazer mais chamadas de ferramentas
• Explicar o plano antes de tomar ação
• Fornecer resumos detalhados de mudanças
• Incluir comentários de código mais abrangentes

Esforço com pensamento estendido

O parâmetro effort funciona junto com o orçamento de tokens de pensamento quando o pensamento estendido está ativado. Esses dois controles servem a propósitos diferentes:

• Parâmetro effort: Controla como Claude gasta todos os tokens—incluindo tokens de pensamento, respostas de texto e chamadas de ferramentas
• Orçamento de tokens de pensamento: Define um limite máximo em tokens de pensamento especificamente

O parâmetro effort pode ser usado com ou sem pensamento estendido ativado. Quando ambos estão configurados:

1. Primeiro determine o nível de esforço apropriado para sua tarefa
2. Depois defina o orçamento de tokens de pensamento com base na complexidade da tarefa

Para melhor desempenho em tarefas de raciocínio complexo, use esforço alto (o padrão) com um orçamento de tokens de pensamento alto. Isso permite que Claude pense profundamente e forneça respostas abrangentes.

Melhores práticas

1. Comece com alto: Use níveis de esforço mais baixos para equilibrar desempenho com eficiência de tokens.
2. Use baixo para tarefas sensíveis à velocidade ou simples: Quando a latência importa ou as tarefas são diretas, esforço baixo pode reduzir significativamente os tempos de resposta e custos.
3. Teste seu caso de uso: O impacto dos níveis de esforço varia por tipo de tarefa. Avalie o desempenho em seus casos de uso específicos antes de implantar.
4. Considere esforço dinâmico: Ajuste o esforço com base na complexidade da tarefa. Consultas simples podem justificar esforço baixo enquanto codificação de agentes e raciocínio complexo se beneficiam de esforço alto.