Esforço

O parâmetro effort permite que você controle o quanto Claude está disposto a gastar tokens ao responder a solicitações. Isso lhe dá a capacidade de equilibrar entre a profundidade 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 fornecer respostas completas. Ao reduzir o nível de esforço, você pode instruir Claude a ser mais conservador com o uso de tokens, tratando tokens como um recurso mais caro.

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)

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)

Comportamento por nível de esforço

O parâmetro effort controla principalmente a verbosidade da saída e a profundidade da explicação, não a correção da resposta. Claude realiza raciocínio interno similar independentemente do nível de esforço, mas ajusta quanto desse raciocínio aparece na saída.

Respostas com baixo esforço

• Resposta declarada diretamente com explicação mínima
• Respostas concisas e eficientes (1-2 frases de contexto)
• Fórmulas mostradas mas não derivadas
• Assume que o leitor pode verificar a resposta
• Confirmações tersas para uso de ferramentas ("Pronto.", "Corrigido.")

Respostas com esforço médio

• Breve contexto antes da resposta
• Justificativa concisa com etapas intermediárias principais
• Pode incluir um exemplo trabalhado
• Ainda focado em eficiência

Respostas com alto esforço

• Estruturado com cabeçalhos de seção
• Configuração do problema e definições de variáveis
• Processo de solução passo a passo
• Verificação e verificações de sanidade
• Formatação markdown rica

Casos de uso

Quando usar baixo esforço

• Otimização de velocidade: Contagens de tokens mais baixas significam tempos de resposta mais rápidos, benéficos para aplicações sensíveis à latência
• Pipelines automatizados: Quando respostas são processadas por código em vez de lidas por humanos
• Aplicações de alto volume: Reduza custos em consultas rotineiras e simples
• Usuários experientes: Quando usuários não precisam de explicações detalhadas
• Confirmações rápidas: Respostas simples sim/não ou de status

Quando usar esforço médio

• APIs de produção: Equilíbrio de clareza e eficiência de custo
• Aplicações voltadas para o usuário: Contexto suficiente sem verbosidade excessiva
• Implantações conscientes de custo: Economias significativas com impacto mínimo na qualidade

Quando usar alto esforço (ou nenhum parâmetro effort)

• Análise complexa: Quando a profundidade é crítica
• Conteúdo educacional: Quando usuários precisam entender o raciocínio
• Documentação: Quando respostas servem como material de referência
• Depuração: Quando explicações detalhadas ajudam a identificar problemas

Esforço com uso de ferramentas

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

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

Níveis de esforço mais altos podem:

• 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. Então defina o orçamento de tokens de pensamento com base na complexidade da tarefa

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

Melhores práticas

1. Comece com médio: Para a maioria das aplicações, esforço médio fornece um bom equilíbrio de qualidade e eficiência.

2. Use baixo para automação: Quando respostas são consumidas por código em vez de humanos, baixo esforço pode reduzir significativamente os custos sem afetar a correção.

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. Monitore a qualidade: Embora a correção seja geralmente preservada entre níveis de esforço, a qualidade da explicação varia. Certifique-se de que o nível que você escolher atenda às necessidades de seus usuários.

5. Considere esforço dinâmico: Ajuste o esforço com base na complexidade da tarefa ou preferência do usuário. Consultas simples podem justificar baixo esforço enquanto análise complexa se beneficia de alto esforço.