Лучшие практики промптинга

Это единственный справочник по инженерии промптов для последних моделей Claude, включая Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6 и Claude Haiku 4.5. Он охватывает фундаментальные методы, контроль вывода, использование инструментов, мышление и агентские системы. Перейдите к разделу, который соответствует вашей ситуации.

Промптинг Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 — это наша самая мощная общедоступная модель с особыми сильными сторонами в долгосрочной агентской работе, работе со знаниями, зрении и задачах памяти. Она хорошо работает с существующими промптами Claude Opus 4.6. Приведённые ниже паттерны охватывают поведение, которое чаще всего требует настройки.

Длина ответа и многословность

Claude Opus 4.7 калибрует длину ответа в зависимости от того, насколько сложной она считает задачу, а не придерживается фиксированной многословности. Это обычно означает более короткие ответы на простые запросы и намного более длинные на открытый анализ.

Если ваш продукт зависит от определённого стиля или многословности вывода, вам может потребоваться настроить ваши промпты. Например, чтобы уменьшить многословность, вы можете добавить:

Предоставляйте краткие, сфокусированные ответы. Пропускайте несущественный контекст и держите примеры минимальными.

Если вы видите конкретные примеры видов многословности (например, чрезмерное объяснение), вы можете добавить дополнительные инструкции в ваш промпт, чтобы их предотвратить. Положительные примеры, показывающие, как Claude может общаться с надлежащим уровнем краткости, обычно более эффективны, чем отрицательные примеры или инструкции, которые говорят модели, что не делать.

Калибровка усилий и глубины мышления

Параметр усилия позволяет вам настроить интеллект Claude в сравнении с расходом токенов, обменивая возможность на более быструю скорость и более низкие затраты. Начните с нового уровня усилия xhigh для кодирования и агентских вариантов использования и используйте минимум high для большинства случаев, чувствительных к интеллекту. Экспериментируйте с другими уровнями усилий для дальнейшей настройки использования токенов и интеллекта:

• max: Максимальное усилие может обеспечить прирост производительности в некоторых вариантах использования, но может показать убывающую отдачу от увеличенного использования токенов. Этот параметр также иногда может быть подвержен чрезмерному размышлению. Мы рекомендуем тестировать максимальное усилие для задач, требующих высокого интеллекта.
• xhigh (новое): Очень высокое усилие — это лучший параметр для большинства случаев кодирования и агентского использования.
• high: Этот параметр балансирует использование токенов и интеллект. Для большинства случаев, чувствительных к интеллекту, мы рекомендуем минимум high усилие.
• medium: Хорошо для случаев, чувствительных к затратам, которым нужно снизить использование токенов, обменивая интеллект.
• low: Зарезервируйте для коротких, ограниченных задач и рабочих нагрузок, чувствительных к задержкам, которые не требуют высокого интеллекта.

Значительно отличаясь от Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.7 строго соблюдает уровни усилий, особенно на нижнем конце. При low и medium модель ограничивает свою работу тем, что было запрошено, а не выходит за рамки. Это хорошо для задержки и затрат, но на умеренно сложных задачах, работающих с low усилием, существует некоторый риск недостаточного размышления.

Если вы наблюдаете поверхностное рассуждение на сложных проблемах, повысьте усилие до high или xhigh вместо того, чтобы обходить это промптингом. Если вам нужно сохранить усилие на low для задержки, добавьте целевое руководство:

Эта задача включает многошаговое рассуждение. Тщательно обдумайте проблему перед ответом.

Мы ожидаем, что усилие будет более важным для этой модели, чем для любого предыдущего Opus, и рекомендуем активно экспериментировать с ним при обновлении.

Поведение срабатывания адаптивного мышления можно направлять. Если вы обнаружите, что модель думает чаще, чем вам хотелось бы — что может произойти с большими или сложными системными промптами — добавьте руководство для её направления. Как всегда, измеряйте эффект любых изменений промптинга на производительность. Пример:

Мышление добавляет задержку и должно использоваться только когда оно значительно улучшит качество ответа — обычно для проблем, требующих многошагового рассуждения. В случае сомнений отвечайте напрямую.

И наоборот, если вы запускаете сложные рабочие нагрузки на medium и видите недостаточное размышление, первый рычаг — повысить усилие. Если вам нужен более точный контроль, запросите его напрямую.

Срабатывание использования инструментов

Claude Opus 4.7 имеет тенденцию использовать инструменты реже, чем Claude Opus 4.6, и использовать рассуждение больше. Это дает лучшие результаты в большинстве случаев. Однако увеличение параметра усилия — это полезный рычаг для увеличения уровня использования инструментов, особенно в работе со знаниями. Параметры усилия high или xhigh показывают значительно больше использования инструментов в агентском поиске и кодировании. Для сценариев, где вы хотите больше использования инструментов, вы также можете отрегулировать ваш промпт, чтобы явно инструктировать модель о том, когда и как правильно использовать её инструменты. Например, если вы обнаружите, что модель не использует ваши инструменты веб-поиска, чётко опишите почему и как она должна.

Обновления прогресса, видимые пользователю

Claude Opus 4.7 предоставляет более регулярные, высокого качества обновления пользователю на протяжении длинных агентских трассировок. Если вы добавили каркас для принудительных промежуточных сообщений о статусе ("После каждых 3 вызовов инструментов подведите итоги прогресса"), попробуйте удалить его. Если вы обнаружите, что длина или содержание обновлений Claude Opus 4.7, видимых пользователю, не хорошо откалиброваны для вашего варианта использования, явно опишите, как должны выглядеть эти обновления в промпте, и предоставьте примеры.

Более буквальное следование инструкциям

Claude Opus 4.7 интерпретирует промпты более буквально и явно, чем Claude Opus 4.6, особенно на более низких уровнях усилий. Она не будет молча обобщать инструкцию с одного элемента на другой и не будет выводить запросы, которые вы не делали. Положительная сторона этого буквализма — точность и меньше суеты, и она обычно работает лучше для случаев использования API с тщательно настроенными промптами, структурированной экстракцией и конвейерами, где вы хотите предсказуемое поведение. Если вам нужно, чтобы Claude применила инструкцию широко, явно укажите область (например, "Применяйте это форматирование к каждому разделу, а не только к первому").

Тон и стиль письма

Как и с любой новой моделью, стиль прозы в длинной форме письма может измениться. Claude Opus 4.7 более прямолинейна и категорична, с меньшей фразировкой, ориентированной на валидацию, и меньшим количеством эмодзи, чем более тёплый стиль Claude Opus 4.6. Если ваш продукт полагается на определённый голос, переоцените стилевые промпты в сравнении с новой базовой линией.

Например, если голос вашего продукта более тёплый или более разговорный, добавьте:

Используйте тёплый, совместный тон. Признайте фреймворк пользователя перед ответом.

Контроль порождения подагентов

Claude Opus 4.7 имеет тенденцию порождать меньше подагентов по умолчанию. Однако это поведение можно направлять через промптинг; дайте Claude Opus 4.7 явное руководство о том, когда подагенты желательны. Игрушечный пример для варианта использования кодирования:

Не порождайте подагента для работы, которую вы можете выполнить непосредственно в одном ответе (например, рефакторинг функции, которую вы уже можете видеть).

Порождайте несколько подагентов в одном ходу при распределении по элементам или чтении нескольких файлов.

Дизайн и стандарты фронтенда

Claude Opus 4.7 имеет более сильные инстинкты дизайна, чем Claude Opus 4.6, с последовательным стилем дома по умолчанию: тёплые кремовые/белые фоны (~#F4F1EA), шрифт дисплея с засечками (Georgia, Fraunces, Playfair), курсивные акценты слов и терракотовый/янтарный акцент. Это хорошо читается для редакционных, гостеприимных и портфельных брифов, но будет выглядеть неправильно для панелей управления, инструментов разработки, финтеха, здравоохранения или корпоративных приложений — и это появляется как в слайд-шоу, так и в веб-интерфейсах.

Этот стандарт является постоянным. Общие инструкции ("не используйте кремовый", "сделайте это чистым и минимальным") обычно переводят модель на другую фиксированную палитру, а не производят разнообразие. Два подхода работают надёжно:

1. Укажите конкретную альтернативу. Модель следует явным спецификациям точно:

Разработайте целевую страницу рабочего стола для бренда добавок под названием AEFRM.

Визуальное направление должно исходить из холодной монохромной атмосферы, используя бледные серебристо-серые тона, которые постепенно переходят в сине-серый и почти чёрный, похожие на туманную металлическую поверхность.

Страница должна ощущаться острой и контролируемой, с сильным чувством структуры и сдержанности.

Используйте эту тональную систему по всей странице вместо введения ярких акцентных цветов.

Используйте загруженное изображение в дизайне героя в чёрно-белом.

Макет должен быть построен с чёткими горизонтальными разделами и центрированным контейнером максимальной ширины. Используйте радиус угла 4px последовательно по картам, кнопкам, входам и кадрам мультимедиа. Поля должны ощущаться щедро, с достаточным пустым пространством вокруг каждого раздела, чтобы страница дышала.

Типография должна использовать квадратный, угловатый без засечек с более широким интервалом букв, чем обычно, особенно в заголовках и навигации, чтобы текст ощущался более инженерным и менее сжатым. Текст заголовка может быть большим и прописным, в то время как вспомогательная копия остаётся короткой и редкой. Подтексты должны быть написаны с Alumni Sans SC в 4-6px, как крошечные маленькие тексты в углах внизу в центре, вот так.

Для структуры начните с раздела героя, содержащего сильное заявление о продукте, один короткий поддерживающий абзац и чистый заполнитель продукта или кадр упаковки. Ниже добавьте сетку преимуществ с тремя или четырьмя блоками, затем раздел формулировки или ингредиентов и, наконец, cta.

Кнопки должны быть плоскими и точными, с тонкими изменениями при наведении, используя transition: all 160ms ease out, где яркость и контраст границы немного смещаются, а не используя драматическое движение.

Цветовая палитра должна оставаться в этом диапазоне:
#E9ECEC, #C9D2D4, #8C9A9E, #44545B, #11171B.

2. Попросьте модель предложить варианты перед построением. Это нарушает стандарт и даёт пользователям контроль. Если вы ранее полагались на temperature для разнообразия дизайна, используйте этот подход — он производит значительно различающиеся направления по запускам. Пример промпта:

Перед построением предложите 4 различных визуальных направления, адаптированных к этому брифу (каждое как: bg hex / accent hex / typeface — однострочное обоснование). Попросьте пользователя выбрать один, затем реализуйте только это направление.

Кроме того, Claude Opus 4.7 требует меньше промптинга дизайна фронтенда, чем предыдущие модели, чтобы избежать общих паттернов, которые пользователи называют эстетикой "AI slop". С более ранними моделями мы рекомендовали более длинный фрагмент промпта в нашем навыке дизайна фронтенда. Однако Claude Opus 4.7 генерирует отличительные, творческие фронтенды с более минимальным руководством промптинга. Этот фрагмент промпта хорошо работает с приведённым выше советом промптинга для разнообразия:

<frontend_aesthetics>
НИКОГДА не используйте общие эстетики, созданные ИИ, такие как чрезмерно используемые семейства шрифтов (Inter, Roboto, Arial, системные шрифты), избитые цветовые схемы (особенно фиолетовые градиенты на белом или тёмных фонах), предсказуемые макеты и паттерны компонентов, а также шаблонный дизайн, которому не хватает контекстного характера. Используйте уникальные шрифты, согласованные цвета и темы, а также анимации для эффектов и микровзаимодействий.
</frontend_aesthetics>

Интерактивные продукты кодирования

Использование токенов Claude Opus 4.7 и поведение могут отличаться между автономными, асинхронными агентами кодирования с одним ходом пользователя и интерактивными, синхронными агентами кодирования с несколькими ходами пользователя. В частности, она имеет тенденцию использовать больше токенов в интерактивных параметрах, в основном потому, что она больше рассуждает после ходов пользователя. Это может улучшить долгосрочную согласованность, следование инструкциям и возможности кодирования в длинных интерактивных сеансах кодирования, но также приходит с большим использованием токенов. Чтобы максимизировать как производительность, так и эффективность токенов в продуктах кодирования, мы рекомендуем использовать xhigh или high усилие, добавлять автономные функции, такие как режим авто, и снижать количество требуемых взаимодействий человека.

Конечно, при ограничении количества требуемых взаимодействий человека важно указать задачу, намерение и соответствующие ограничения в начале в первом ходе человека. Предоставление хорошо указанных, чётких и точных описаний задач в начале может помочь максимизировать автономию и интеллект, минимизируя дополнительное использование токенов после ходов пользователя. Мы обнаруживаем, что, поскольку Claude Opus 4.7 более автономна, чем предыдущие модели, этот паттерн использования помогает максимизировать производительность. В отличие от этого, неоднозначные или недостаточно указанные промпты, передаваемые прогрессивно по нескольким ходам пользователя, имеют тенденцию относительно снижать эффективность токенов и иногда производительность.

Каркасы проверки кода

Claude Opus 4.7 значительно лучше находит ошибки, чем предыдущие модели, и имеет как более высокий отзыв, так и точность в наших оценках — на 11pp лучший отзыв в одной из наших самых сложных оценок поиска ошибок на основе реальных PR Anthropic. Однако, если ваш каркас проверки кода был настроен для более ранней модели, вы можете изначально увидеть более низкий отзыв. Это, вероятно, эффект каркаса, а не регрессия возможностей. Когда промпт проверки говорит такие вещи, как "только сообщайте о проблемах высокой серьёзности", "будьте консервативны" или "не придирайтесь", Claude Opus 4.7 может следовать этой инструкции более верно, чем более ранние модели — она может исследовать код так же тщательно, определить ошибки и затем не сообщить о находках, которые она судит ниже вашего указанного порога. Это может проявиться как модель, выполняющая ту же глубину исследования, но преобразующая меньше исследований в сообщённые находки, особенно на ошибках более низкой серьёзности. Точность обычно растёт, но измеренный отзыв может упасть, даже если базовая способность модели находить ошибки улучшилась.

Некоторый рекомендуемый язык промпта:

Сообщайте о каждой найденной проблеме, включая те, в которых вы не уверены или считаете низкой серьёзностью. Не фильтруйте по важности или уверенности на этом этапе — отдельный этап проверки сделает это. Ваша цель здесь — охват: лучше выявить находку, которая позже будет отфильтрована, чем молча отбросить реальную ошибку. Для каждой находки включите ваш уровень уверенности и предполагаемую серьёзность, чтобы нижестоящий фильтр мог их ранжировать.

Этот промпт можно использовать без наличия фактического второго этапа, но перемещение фильтрации уверенности из этапа поиска часто помогает. Если ваш каркас имеет отдельный этап проверки, дедупликации или ранжирования, явно скажите модели, что её работа на этапе поиска — это охват, а не фильтрация.

Если вы действительно хотите, чтобы модель самофильтровалась в одном проходе, будьте конкретны о том, где находится порог, а не используйте качественные термины, такие как "важный" — например, "сообщайте о любых ошибках, которые могут вызвать неправильное поведение, отказ теста или вводящий в заблуждение результат; только пропускайте придирки, такие как чистые стилевые или предпочтения именования".

Мы рекомендуем итерировать промпты в сравнении с подмножеством ваших оценок или тестовых случаев, чтобы проверить прирост отзыва или оценку F1.

Использование компьютера

Возможность использования компьютера работает по разрешениям, вплоть до нового максимального разрешения 2576px / 3.75MP. В нашем тестировании использования компьютера мы обнаруживаем, что отправка изображений при 1080p обеспечивает хороший баланс производительности и затрат.

Для особенно чувствительных к затратам рабочих нагрузок мы рекомендуем 720p или 1366×768 как более дешёвые варианты с сильной производительностью. Мы рекомендуем вам провести собственное тестирование, чтобы найти идеальные параметры для вашего варианта использования; экспериментирование с параметрами усилия также может помочь настроить поведение модели.

Общие принципы

Будьте ясны и прямолинейны

Claude хорошо реагирует на ясные, явные инструкции. Конкретность в отношении желаемого вывода может помочь улучшить результаты. Если вы хотите поведение "выше и дальше", явно запросите его, а не полагайтесь на то, что модель выведет это из неясных промптов.

Думайте о Claude как о блестящем, но новом сотруднике, которому не хватает контекста о ваших нормах и рабочих процессах. Чем точнее вы объясняете, что вы хотите, тем лучше результат.

Золотое правило: Покажите ваш промпт коллеге с минимальным контекстом о задаче и попросьте его следовать ему. Если они будут в замешательстве, Claude тоже будет.

• Будьте конкретны о желаемом формате вывода и ограничениях.
• Предоставляйте инструкции как последовательные шаги, используя нумерованные списки или маркеры, когда порядок или полнота шагов имеют значение.

Добавьте контекст для улучшения производительности

Предоставление контекста или мотивации за вашими инструкциями, такими как объяснение Claude, почему такое поведение важно, может помочь Claude лучше понять ваши цели и предоставить более целевые ответы.

Claude достаточно умна, чтобы обобщить из объяснения.

Используйте примеры эффективно

Примеры — один из самых надёжных способов направить формат вывода, тон и структуру Claude. Несколько хорошо подготовленных примеров (известные как few-shot или multishot промптинг) могут драматически улучшить точность и согласованность.

При добавлении примеров делайте их:

• Релевантными: Зеркально отражайте ваш фактический вариант использования близко.
• Разнообразными: Охватывайте граничные случаи и варьируйте достаточно, чтобы Claude не подхватила непредусмотренные паттерны.
• Структурированными: Оберните примеры в теги <example> (несколько примеров в теги <examples>), чтобы Claude могла отличить их от инструкций.

Структурируйте промпты с тегами XML

Теги XML помогают Claude однозначно разбирать сложные промпты, особенно когда ваш промпт смешивает инструкции, контекст, примеры и переменные входы. Обёртывание каждого типа содержимого в его собственный тег (например, <instructions>, <context>, <input>) снижает неправильное толкование.

Лучшие практики:

• Используйте последовательные, описательные имена тегов по вашим промптам.
• Вложите теги, когда содержимое имеет естественную иерархию (документы внутри <documents>, каждый внутри <document index="n">).

Дайте Claude роль

Установка роли в системном промпте фокусирует поведение и тон Claude для вашего варианта использования. Даже одного предложения достаточно:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=1024,
    system="Вы полезный помощник по кодированию, специализирующийся на Python.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Как мне отсортировать список словарей по ключу?"}
    ],
)
print(message.content)

Промптинг с длинным контекстом

При работе с большими документами или богатыми данными входами (20k+ токенов) тщательно структурируйте ваш промпт, чтобы получить лучшие результаты:

• Поместите длинные данные в начало: Поместите ваши длинные документы и входы в начало вашего промпта, выше вашего запроса, инструкций и примеров. Это может значительно улучшить производительность по всем моделям.

  Запросы в конце могут улучшить качество ответа на 30% в тестах, особенно со сложными, многодокументными входами.

• Структурируйте содержимое документа и метаданные с тегами XML: При использовании нескольких документов оберните каждый документ в теги <document> с подтегами <document_content> и <source> (и другие метаданные) для ясности.

  Пример структуры многодокумента

Самопознание модели

Если вы хотите, чтобы Claude правильно идентифицировала себя в вашем приложении или использовала определённые строки API:

Помощник — это Claude, созданный Anthropic. Текущая модель — Claude Opus 4.7.

Для приложений на основе LLM, которым нужно указать строки модели:

Когда требуется LLM, пожалуйста, по умолчанию используйте Claude Opus 4.7, если пользователь не запросит иное. Точная строка модели для Claude Opus 4.7 — claude-opus-4-7.

Вывод и форматирование

Стиль общения и многословность

Последние модели Claude имеют более краткий и естественный стиль общения по сравнению с предыдущими моделями:

• Более прямолинейны и обоснованы: Предоставляют отчёты о прогрессе на основе фактов, а не самовосхваляющиеся обновления
• Более разговорны: Немного более беглы и разговорны, менее машинообразны
• Менее многословны: Могут пропустить подробные резюме для эффективности, если не запрошено иное

Это означает, что Claude может пропустить словесные резюме после вызовов инструментов, переходя непосредственно к следующему действию. Если вы предпочитаете больше видимости в её рассуждения:

После завершения задачи, которая включает использование инструментов, предоставьте краткое резюме проделанной работы.

Контролируйте формат ответов

Есть несколько особенно эффективных способов направить форматирование вывода:

1. Скажите Claude, что делать, вместо того, что не делать

   • Вместо: "Не используйте markdown в вашем ответе"
   • Попробуйте: "Ваш ответ должен состоять из плавно текущих абзацев прозы."

2. Используйте индикаторы формата XML

   • Попробуйте: "Напишите разделы прозы вашего ответа в тегах <smoothly_flowing_prose_paragraphs>."

3. Сопоставьте стиль вашего промпта с желаемым стилем вывода

   Стиль форматирования, используемый в вашем промпте, может повлиять на стиль ответа Claude. Если вы всё ещё испытываете проблемы с управляемостью форматирования вывода, попробуйте сопоставить стиль вашего промпта с желаемым стилем вывода как можно ближе. Например, удаление markdown из вашего промпта может снизить объём markdown в выводе.

4. Используйте подробные промпты для конкретных предпочтений форматирования

<avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>
При написании отчётов, документов, технических объяснений, анализов или любого содержимого в длинной форме пишите ясной, текущей прозой, используя полные абзацы и предложения. Используйте стандартные разрывы абзацев для организации и зарезервируйте markdown в основном для `встроенного кода`, блоков кода (```...```), и простых заголовков (###, и ###). Избегайте использования **жирного** и *курсива*.

НЕ используйте упорядоченные списки (1. ...) или неупорядоченные списки (*), если только: a) вы представляете действительно дискретные элементы, где формат списка — лучший вариант, или b) пользователь явно запросил список или ранжирование

Вместо перечисления элементов с маркерами или номерами, включите их естественно в предложения. Это руководство особенно применяется к техническому письму. Использование прозы вместо чрезмерного форматирования улучшит удовлетворённость пользователя. НИКОГДА не выводите серию чрезмерно коротких маркеров.

Ваша цель — читаемый, текущий текст, который естественно направляет читателя через идеи, а не фрагментирует информацию на изолированные точки.
</avoid_excessive_markdown_and_bullet_points>

Вывод LaTeX

Claude Opus 4.6 по умолчанию использует LaTeX для математических выражений, уравнений и технических объяснений. Если вы предпочитаете простой текст, добавьте следующие инструкции в ваш промпт:

Форматируйте ваш ответ только в простом тексте. Не используйте LaTeX, MathJax или любую нотацию разметки, такую как \( \), $, или \frac{}{}. Напишите все математические выражения, используя стандартные текстовые символы (например, "/" для деления, "*" для умножения и "^" для показателей степени).

Создание документов

Последние модели Claude отлично справляются с созданием презентаций, анимаций и визуальных документов с впечатляющей творческой находчивостью и сильным следованием инструкциям. Модели производят отполированный, пригодный для использования вывод с первой попытки в большинстве случаев.

Для лучших результатов с созданием документов:

Создайте профессиональную презентацию на [тему]. Включите продуманные элементы дизайна, визуальную иерархию и привлекательные анимации, где уместно.

Миграция от предзаполненных ответов

Начиная с моделей Claude 4.6 и Claude Mythos Preview, предзаполненные ответы на последнем ходе помощника больше не поддерживаются. На Mythos Preview запросы с предзаполненными сообщениями помощника возвращают ошибку 400. Интеллект модели и следование инструкциям продвинулись так, что большинство вариантов использования предзаполнения больше не требуют его. Существующие модели будут продолжать поддерживать предзаполнения, и добавление сообщений помощника в другом месте в разговоре не затронуто.

Вот распространённые сценарии предзаполнения и как от них мигрировать:

Использование инструментов

Использование инструментов

Последние модели Claude обучены точному следованию инструкциям и выигрывают от явного направления на использование определённых инструментов. Если вы скажете "можешь ли ты предложить некоторые изменения", Claude иногда будет только предлагать изменения, а не реализовывать их, даже если внесение изменений может быть тем, что вы имели в виду.

Чтобы Claude предприняла действие, будьте более явны:

Чтобы сделать Claude более проактивной в отношении принятия действий по умолчанию, вы можете добавить это в ваш системный промпт:

<default_to_action>
По умолчанию реализуйте изменения, а не только предлагайте их. Если намерение пользователя неясно, выведите наиболее вероятное полезное действие и продолжайте, используя инструменты для обнаружения любых отсутствующих деталей вместо угадывания. Попробуйте вывести намерение пользователя о том, предназначен ли вызов инструмента (например, редактирование или чтение файла) или нет, и действуйте соответственно.
</default_to_action>

С другой стороны, если вы хотите, чтобы модель была более нерешительной по умолчанию, менее склонной к прямому переходу к реализациям и только предприняла действие, если запрошено, вы можете направить это поведение с помощью промпта, подобного приведённому ниже:

<do_not_act_before_instructions>
Не прыгайте в реализацию или изменение файлов, если не указано явно внести изменения. Когда намерение пользователя неоднозначно, по умолчанию предоставляйте информацию, проводите исследования и предоставляйте рекомендации, а не предпринимайте действия. Только продолжайте с правками, модификациями или реализациями, когда пользователь явно их запросит.
</do_not_act_before_instructions>

Claude Opus 4.5 и Claude Opus 4.6 также более отзывчивы к системному промпту, чем предыдущие модели. Если ваши промпты были разработаны для снижения недостаточного срабатывания на инструментах или навыках, эти модели могут теперь чрезмерно срабатывать. Исправление — смягчить любой агрессивный язык. Где вы могли бы сказать "КРИТИЧНО: Вы ДОЛЖНЫ использовать этот инструмент, когда...", вы можете использовать более нормальный промптинг, такой как "Используйте этот инструмент, когда...".

Оптимизация параллельного вызова инструментов

Последние модели Claude отлично справляются с параллельным выполнением инструментов. Эти модели будут:

• Выполнять несколько спекулятивных поисков во время исследования
• Читать несколько файлов одновременно для более быстрого построения контекста
• Выполнять команды bash параллельно (что может даже создать узкое место в производительности системы)

Это поведение легко управляемо. Хотя модель имеет высокий процент успеха при параллельном вызове инструментов без подсказок, вы можете повысить это до ~100% или отрегулировать уровень агрессивности:

<use_parallel_tool_calls>
Если вы намереваетесь вызвать несколько инструментов и между вызовами инструментов нет зависимостей, выполните все независимые вызовы инструментов параллельно. Приоритизируйте одновременный вызов инструментов всякий раз, когда действия можно выполнять параллельно, а не последовательно. Например, при чтении 3 файлов выполните 3 вызова инструментов параллельно, чтобы прочитать все 3 файла в контекст одновременно. Максимизируйте использование параллельных вызовов инструментов, где это возможно, чтобы увеличить скорость и эффективность. Однако если некоторые вызовы инструментов зависят от предыдущих вызовов для информирования зависимых значений, таких как параметры, НЕ вызывайте эти инструменты параллельно, а вместо этого вызывайте их последовательно. Никогда не используйте заполнители и не угадывайте отсутствующие параметры в вызовах инструментов.
</use_parallel_tool_calls>

Выполняйте операции последовательно с короткими паузами между каждым шагом для обеспечения стабильности.

Мышление и рассуждение

Чрезмерное обдумывание и чрезмерная тщательность

Claude Opus 4.6 выполняет значительно больше предварительного исследования, чем предыдущие модели, особенно при более высоких настройках effort. Эта начальная работа часто помогает оптимизировать окончательные результаты, но модель может собирать обширный контекст или преследовать несколько потоков исследования без подсказки. Если ваши подсказки ранее побуждали модель быть более тщательной, вы должны настроить это руководство для Claude Opus 4.6:

• Замените общие значения по умолчанию более целевыми инструкциями. Вместо "По умолчанию используйте [tool]" добавьте руководство вроде "Используйте [tool], когда это улучшит ваше понимание проблемы."
• Удалите чрезмерные подсказки. Инструменты, которые недостаточно срабатывали в предыдущих моделях, вероятно, будут срабатывать надлежащим образом сейчас. Инструкции вроде "Если сомневаетесь, используйте [tool]" вызовут чрезмерное срабатывание.
• Используйте effort как резервный вариант. Если Claude продолжает быть чрезмерно агрессивным, используйте более низкую настройку для effort.

В некоторых случаях Claude Opus 4.6 может думать обширно, что может увеличить токены мышления и замедлить ответы. Если это поведение нежелательно, вы можете добавить явные инструкции для ограничения его рассуждений или снизить настройку effort для снижения общего мышления и использования токенов.

Когда вы решаете, как подойти к проблеме, выберите подход и придерживайтесь его. Избегайте пересмотра решений, если вы не столкнетесь с новой информацией, которая прямо противоречит вашему рассуждению. Если вы взвешиваете два подхода, выберите один и доведите его до конца. Вы всегда можете изменить курс позже, если выбранный подход не сработает.

Если вам нужен жесткий потолок на затраты мышления, расширенное мышление с ограничением budget_tokens все еще функционально на Opus 4.6 и Sonnet 4.6, но устарело. Предпочитайте снижение настройки effort или использование max_tokens как жесткого ограничения с адаптивным мышлением.

Используйте возможности мышления и чередующегося мышления

Последние модели Claude предлагают возможности мышления, которые могут быть особенно полезны для задач, включающих размышление после использования инструментов или сложное многошаговое рассуждение. Вы можете направить его начальное или чередующееся мышление для лучших результатов.

Claude Opus 4.6 и Claude Sonnet 4.6 используют адаптивное мышление (thinking: {type: "adaptive"}), где Claude динамически решает, когда и сколько думать. Claude калибрует свое мышление на основе двух факторов: параметра effort и сложности запроса. Более высокий effort вызывает больше мышления, и более сложные запросы делают то же самое. На более простых запросах, которые не требуют мышления, модель отвечает напрямую. Во внутренних оценках адаптивное мышление надежно обеспечивает лучшую производительность, чем расширенное мышление. Рассмотрите переход на адаптивное мышление, чтобы получить наиболее интеллектуальные ответы.

Используйте адаптивное мышление для рабочих нагрузок, требующих агентного поведения, таких как многошаговое использование инструментов, сложные задачи кодирования и долгосрочные циклы агентов. Старые модели используют ручной режим мышления с budget_tokens.

Вы можете направить поведение мышления Claude:

После получения результатов инструментов тщательно отразите их качество и определите оптимальные следующие шаги перед продолжением. Используйте свое мышление для планирования и итерации на основе этой новой информации, а затем предпримите лучший следующий шаг.

Поведение срабатывания для адаптивного мышления можно подсказать. Если вы обнаружите, что модель думает чаще, чем вам хотелось бы, что может произойти с большими или сложными системными подсказками, добавьте руководство для управления ею:

Расширенное мышление добавляет задержку и должно использоваться только тогда, когда оно значительно улучшит качество ответа - обычно для проблем, требующих многошагового рассуждения. Если сомневаетесь, отвечайте напрямую.

Если вы переходите с расширенного мышления с budget_tokens, замените конфигурацию мышления и переместите управление бюджетом на effort:

До (расширенное мышление, старые модели):

client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 32000},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

После (адаптивное мышление):

client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "high"},  # or "max", "xhigh", "medium", "low"
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Если вы не используете расширенное мышление, никаких изменений не требуется. Мышление отключено по умолчанию, когда вы опускаете параметр thinking.

• Предпочитайте общие инструкции предписывающим шагам. Подсказка вроде "думайте тщательно" часто дает лучшее рассуждение, чем написанный вручную пошаговый план. Рассуждение Claude часто превосходит то, что человек бы предписал.
• Примеры с несколькими выстрелами работают с мышлением. Используйте теги <thinking> внутри ваших примеров с несколькими выстрелами, чтобы показать Claude образец рассуждения. Он обобщит этот стиль на свои собственные блоки расширенного мышления.
• Ручной CoT как резервный вариант. Когда мышление отключено, вы все еще можете поощрять пошаговое рассуждение, попросив Claude обдумать проблему. Используйте структурированные теги вроде <thinking> и <answer> для чистого разделения рассуждения от окончательного вывода.
• Попросите Claude самопроверку. Добавьте что-то вроде "Перед завершением проверьте ваш ответ против [критериев тестирования]." Это надежно ловит ошибки, особенно для кодирования и математики.

Агентные системы

Долгосрочное рассуждение и отслеживание состояния

Последние модели Claude отлично справляются с задачами долгосрочного рассуждения с исключительными возможностями отслеживания состояния. Claude сохраняет ориентацию в расширенных сеансах, сосредотачиваясь на постепенном прогрессе, делая устойчивые успехи в нескольких вещах одновременно, а не пытаясь сделать все сразу. Эта возможность особенно проявляется в нескольких окнах контекста или итерациях задач, где Claude может работать над сложной задачей, сохранять состояние и продолжать с новым окном контекста.

Осведомленность о контексте и рабочие процессы с несколькими окнами

Модели Claude 4.6 и Claude 4.5 имеют осведомленность о контексте, позволяя модели отслеживать оставшееся окно контекста (т.е. "бюджет токенов") на протяжении всего разговора. Это позволяет Claude выполнять задачи и более эффективно управлять контекстом, понимая, сколько места у него есть для работы.

Управление ограничениями контекста:

Если вы используете Claude в агентском инструменте, который компактирует контекст или позволяет сохранять контекст во внешние файлы (как в Claude Code), рассмотрите добавление этой информации в вашу подсказку, чтобы Claude мог действовать соответственно. В противном случае Claude может иногда естественно попытаться завершить работу по мере приближения к ограничению контекста. Ниже приведен пример подсказки:

Ваше окно контекста будет автоматически компактировано по мере приближения к его ограничению, позволяя вам продолжать работу неопределенно долго с того места, где вы остановились. Поэтому не прекращайте задачи рано из-за проблем с бюджетом токенов. По мере приближения к ограничению бюджета токенов сохраняйте свой текущий прогресс и состояние в памяти перед обновлением окна контекста. Всегда будьте максимально настойчивы и автономны и полностью выполняйте задачи, даже если конец вашего бюджета приближается. Никогда не прекращайте искусственно никакую задачу рано, независимо от оставшегося контекста.

Инструмент памяти естественно сочетается с осведомленностью о контексте для беспрепятственных переходов контекста.

Рабочие процессы с несколькими окнами контекста

Для задач, охватывающих несколько окон контекста:

1. Используйте другую подсказку для самого первого окна контекста: Используйте первое окно контекста для установки структуры (написание тестов, создание скриптов установки), затем используйте будущие окна контекста для итерации по списку дел.

2. Попросите модель написать тесты в структурированном формате: Попросите Claude создать тесты перед началом работы и отслеживать их в структурированном формате (например, tests.json). Это приводит к лучшей долгосрочной способности к итерации. Напомните Claude о важности тестов: "Недопустимо удалять или редактировать тесты, так как это может привести к отсутствию или ошибочной функциональности."

3. Установите инструменты для улучшения качества жизни: Поощряйте Claude создавать скрипты установки (например, init.sh) для корректного запуска серверов, запуска наборов тестов и линтеров. Это предотвращает повторную работу при продолжении с новым окном контекста.

4. Начало заново в сравнении с компактированием: Когда окно контекста очищается, рассмотрите начало с совершенно новым окном контекста, а не использование компактирования. Последние модели Claude чрезвычайно эффективны в обнаружении состояния из локальной файловой системы. В некоторых случаях вы можете захотеть воспользоваться этим вместо компактирования. Будьте предписывающими о том, как это должно начинаться:

   • "Вызовите pwd; вы можете только читать и писать файлы в этом каталоге."

Это очень длинная задача, поэтому может быть полезно четко спланировать вашу работу. Рекомендуется потратить весь выходной контекст на задачу - просто убедитесь, что вы не исчерпаете контекст со значительной незафиксированной работой. Продолжайте работать систематически, пока не завершите эту задачу.

Лучшие практики управления состоянием

• Используйте структурированные форматы для данных состояния: При отслеживании структурированной информации (например, результатов тестов или статуса задачи) используйте JSON или другие структурированные форматы, чтобы помочь Claude понять требования схемы
• Используйте неструктурированный текст для заметок о прогрессе: Свободные заметки о прогрессе хорошо работают для отслеживания общего прогресса и контекста
• Используйте git для отслеживания состояния: Git предоставляет журнал того, что было сделано, и контрольные точки, которые можно восстановить. Последние модели Claude особенно хорошо справляются с использованием git для отслеживания состояния в нескольких сеансах.
• Подчеркивайте постепенный прогресс: Явно попросите Claude отслеживать свой прогресс и сосредоточиться на постепенной работе

Балансирование автономии и безопасности

Без руководства Claude Opus 4.6 может предпринять действия, которые сложно отменить или которые влияют на общие системы, такие как удаление файлов, force-push или публикация во внешние сервисы. Если вы хотите, чтобы Claude Opus 4.6 подтвердил перед выполнением потенциально рискованных действий, добавьте руководство в вашу подсказку:

Рассмотрите обратимость и потенциальное влияние ваших действий. Вам рекомендуется предпринимать локальные, обратимые действия, такие как редактирование файлов или запуск тестов, но для действий, которые сложно отменить, влияют на общие системы или могут быть деструктивными, попросите пользователя перед продолжением.

Примеры действий, которые требуют подтверждения:
- Деструктивные операции: удаление файлов или веток, удаление таблиц базы данных, rm -rf
- Сложно отменяемые операции: git push --force, git reset --hard, изменение опубликованных коммитов
- Операции, видимые другим: push кода, комментирование PR/issues, отправка сообщений, изменение общей инфраструктуры

При возникновении препятствий не используйте деструктивные действия как ярлык. Например, не обходите проверки безопасности (например, --no-verify) и не отбрасывайте незнакомые файлы, которые могут быть текущей работой.

Исследование и сбор информации

Последние модели Claude демонстрируют исключительные возможности агентского поиска и могут эффективно находить и синтезировать информацию из нескольких источников. Для оптимальных результатов исследования:

1. Предоставьте четкие критерии успеха: Определите, что представляет собой успешный ответ на ваш исследовательский вопрос

2. Поощряйте проверку источников: Попросите Claude проверить информацию в нескольких источниках

3. Для сложных исследовательских задач используйте структурированный подход:

Ищите эту информацию структурированным образом. По мере сбора данных разработайте несколько конкурирующих гипотез. Отслеживайте уровни вашей уверенности в заметках о прогрессе для улучшения калибровки. Регулярно критикуйте свой подход и план. Обновляйте файл дерева гипотез или заметок исследования для сохранения информации и обеспечения прозрачности. Разбейте эту сложную исследовательскую задачу систематически.

Этот структурированный подход позволяет Claude находить и синтезировать практически любую информацию и итеративно критиковать свои выводы, независимо от размера корпуса.

Оркестрация подагентов

Последние модели Claude демонстрируют значительно улучшенные встроенные возможности оркестрации подагентов. Эти модели могут распознавать, когда задачи выиграют от делегирования работы специализированным подагентам, и делают это проактивно без явной инструкции.

Чтобы воспользоваться этим поведением:

1. Убедитесь в хорошо определенных инструментах подагентов: Имейте доступные инструменты подагентов и описанные в определениях инструментов
2. Позвольте Claude естественно оркестрировать: Claude будет делегировать надлежащим образом без явной инструкции
3. Следите за чрезмерным использованием: Claude Opus 4.6 имеет сильную предрасположенность к подагентам и может порождать их в ситуациях, где более простой, прямой подход был бы достаточным. Например, модель может порождать подагентов для исследования кода, когда прямой вызов grep быстрее и достаточен.

Если вы видите чрезмерное использование подагентов, добавьте явное руководство о том, когда подагенты уместны и когда нет:

Используйте подагентов, когда задачи могут выполняться параллельно, требуют изолированного контекста или включают независимые рабочие потоки, которые не должны делиться состоянием. Для простых задач, последовательных операций, редактирования одного файла или задач, где вам нужно сохранить контекст между шагами, работайте напрямую, а не делегируйте.

Цепочка сложных подсказок

С адаптивным мышлением и оркестрацией подагентов Claude обрабатывает большинство многошагового рассуждения внутренне. Явная цепочка подсказок (разбиение задачи на последовательные вызовы API) все еще полезна, когда вам нужно проверить промежуточные выходы или обеспечить определенную структуру конвейера.

Наиболее распространенный паттерн цепочки - это самокоррекция: создать черновик → попросить Claude проверить его против критериев → попросить Claude уточнить на основе проверки. Каждый шаг - это отдельный вызов API, поэтому вы можете логировать, оценивать или ветвиться в любой точке.

Снижение создания файлов в агентском кодировании

Последние модели Claude могут иногда создавать новые файлы для целей тестирования и итерации, особенно при работе с кодом. Этот подход позволяет Claude использовать файлы, особенно скрипты python, как "временный блокнот" перед сохранением окончательного вывода. Использование временных файлов может улучшить результаты, особенно для случаев использования агентского кодирования.

Если вы предпочитаете минимизировать создание новых файлов, вы можете инструктировать Claude очищать после себя:

Если вы создаете какие-либо временные новые файлы, скрипты или вспомогательные файлы для итерации, очистите эти файлы, удалив их в конце задачи.

Чрезмерная рвение

Claude Opus 4.5 и Claude Opus 4.6 имеют тенденцию к переинженерингу путем создания дополнительных файлов, добавления ненужных абстракций или создания гибкости, которая не была запрошена. Если вы видите это нежелательное поведение, добавьте конкретное руководство для сохранения минимальных решений.

Например:

Избегайте переинженерства. Делайте только изменения, которые прямо запрошены или явно необходимы. Сохраняйте решения простыми и сосредоточенными:

- Область: Не добавляйте функции, не рефакторьте код и не делайте "улучшения" за пределами того, что было запрошено. Исправление ошибки не требует очистки окружающего кода. Простая функция не требует дополнительной конфигурируемости.

- Документация: Не добавляйте docstrings, комментарии или аннотации типов к коду, который вы не изменили. Добавляйте комментарии только там, где логика не очевидна.

- Защитное кодирование: Не добавляйте обработку ошибок, резервные варианты или валидацию для сценариев, которые не могут произойти. Доверяйте внутреннему коду и гарантиям фреймворка. Валидируйте только на границах системы (пользовательский ввод, внешние API).

- Абстракции: Не создавайте помощники, утилиты или абстракции для одноразовых операций. Не проектируйте для гипотетических будущих требований. Правильное количество сложности - это минимум, необходимый для текущей задачи.

Избегайте сосредоточения на прохождении тестов и жесткого кодирования

Claude может иногда сосредоточиться слишком сильно на прохождении тестов за счет более общих решений или может использовать обходные пути, такие как вспомогательные скрипты для сложного рефакторинга, вместо использования стандартных инструментов напрямую. Чтобы предотвратить это поведение и обеспечить надежные, обобщаемые решения:

Пожалуйста, напишите высококачественное, универсальное решение, используя доступные стандартные инструменты. Не создавайте вспомогательные скрипты или обходные пути для более эффективного выполнения задачи. Реализуйте решение, которое работает правильно для всех допустимых входов, а не только для тестовых случаев. Не жестко кодируйте значения и не создавайте решения, которые работают только для конкретных тестовых входов. Вместо этого реализуйте фактическую логику, которая решает проблему в целом.

Сосредоточьтесь на понимании требований проблемы и реализации правильного алгоритма. Тесты предназначены для проверки правильности, а не для определения решения. Предоставьте принципиальную реализацию, которая следует лучшим практикам и принципам проектирования программного обеспечения.

Если задача неразумна или невыполнима, или если какие-либо из тестов неправильны, пожалуйста, сообщите мне об этом, а не работайте вокруг них. Решение должно быть надежным, поддерживаемым и расширяемым.

Минимизация галлюцинаций в агентском кодировании

Последние модели Claude менее подвержены галлюцинациям и дают более точные, обоснованные, интеллектуальные ответы на основе кода. Чтобы поощрить это поведение еще больше и минимизировать галлюцинации:

<investigate_before_answering>
Никогда не спекулируйте о коде, который вы не открыли. Если пользователь ссылается на конкретный файл, вы ДОЛЖНЫ прочитать файл перед ответом. Убедитесь, что вы исследуете и читаете соответствующие файлы ПЕРЕД ответом на вопросы о кодовой базе. Никогда не делайте никаких утверждений о коде перед исследованием, если вы не уверены в правильном ответе - давайте обоснованные и свободные от галлюцинаций ответы.
</investigate_before_answering>

Советы по конкретным возможностям

Улучшенные возможности зрения

Claude Opus 4.5 и Claude Opus 4.6 имеют улучшенные возможности зрения по сравнению с предыдущими моделями Claude. Они лучше справляются с задачами обработки изображений и извлечения данных, особенно когда в контексте присутствуют несколько изображений. Эти улучшения переносятся на использование компьютера, где модели могут более надежно интерпретировать скриншоты и элементы пользовательского интерфейса. Вы также можете использовать эти модели для анализа видео, разбивая их на кадры.

Один метод, который доказал свою эффективность для дальнейшего повышения производительности, - это дать Claude инструмент обрезки или навык. Тестирование показало постоянное улучшение при оценке изображений, когда Claude может "увеличить" релевантные области изображения. Anthropic создала cookbook для инструмента обрезки.

Дизайн фронтенда

Claude Opus 4.5 и Claude Opus 4.6 отлично справляются с созданием сложных, реальных веб-приложений с сильным дизайном фронтенда. Однако без руководства модели могут по умолчанию использовать общие паттерны, которые создают то, что пользователи называют эстетикой "AI slop". Чтобы создать отличительные, творческие фронтенды, которые удивляют и восхищают:

Вот фрагмент системной подсказки, который вы можете использовать для поощрения лучшего дизайна фронтенда:

<frontend_aesthetics>
Вы склонны сходиться к общим, "распределенным" выходам. В дизайне фронтенда это создает то, что пользователи называют эстетикой "AI slop". Избегайте этого: создавайте творческие, отличительные фронтенды, которые удивляют и восхищают.

Сосредоточьтесь на:
- Типография: Выбирайте шрифты, которые красивы, уникальны и интересны. Избегайте общих шрифтов вроде Arial и Inter; вместо этого выбирайте отличительные варианты, которые повышают эстетику фронтенда.
- Цвет и тема: Придерживайтесь согласованной эстетики. Используйте переменные CSS для согласованности. Доминирующие цвета с острыми акцентами превосходят робкие, равномерно распределенные палитры. Черпайте вдохновение из тем IDE и культурной эстетики.
- Движение: Используйте анимации для эффектов и микровзаимодействий. Приоритизируйте решения только на CSS для HTML. Используйте библиотеку Motion для React, когда доступна. Сосредоточьтесь на высокоэффективных моментах: одна хорошо организованная загрузка страницы с поэтапными раскрытиями (animation-delay) создает больше восхищения, чем разбросанные микровзаимодействия.
- Фоны: Создавайте атмосферу и глубину, а не по умолчанию используйте сплошные цвета. Слоистые градиенты CSS, используйте геометрические паттерны или добавляйте контекстные эффекты, которые соответствуют общей эстетике.

Избегайте общей эстетики, созданной ИИ:
- Переиспользованные семейства шрифтов (Inter, Roboto, Arial, системные шрифты)
- Клишированные цветовые схемы (особенно фиолетовые градиенты на белых фонах)
- Предсказуемые макеты и паттерны компонентов
- Шаблонный дизайн, лишенный контекстного характера

Интерпретируйте творчески и делайте неожиданные выборы, которые кажутся подлинно спроектированными для контекста. Варьируйте между светлыми и темными темами, разными шрифтами, разными эстетиками. Вы все еще склонны сходиться на общих выборах (Space Grotesk, например) в разных поколениях. Избегайте этого: критически важно, чтобы вы думали нестандартно!
</frontend_aesthetics>

Вы также можете обратиться к полному определению навыка.

Рассмотрения миграции

При миграции на модели Claude 4.6 с более ранних поколений:

1. Будьте конкретны в отношении желаемого поведения: Рассмотрите описание ровно того, что вы хотели бы видеть в выводе.

2. Оформляйте ваши инструкции с модификаторами: Добавление модификаторов, которые поощряют Claude повышать качество и детальность вывода, может помочь лучше сформировать производительность Claude. Например, вместо "Создайте панель аналитики" используйте "Создайте панель аналитики. Включите как можно больше релевантных функций и взаимодействий. Выходите за рамки основ, чтобы создать полнофункциональную реализацию."

3. Запрашивайте конкретные функции явно: Анимации и интерактивные элементы должны запрашиваться явно, когда они желательны.

4. Обновите конфигурацию мышления: Модели Claude 4.6 используют адаптивное мышление (thinking: {type: "adaptive"}) вместо ручного мышления с budget_tokens. Используйте параметр effort для управления глубиной мышления.

5. Перейдите от предварительно заполненных ответов: Предварительно заполненные ответы на последнем ходе помощника устарели, начиная с моделей Claude 4.6. См. для подробного руководства по альтернативам.

Для подробных шагов миграции см. Руководство по миграции.

Миграция с Claude Sonnet 4.5 на Claude Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6 по умолчанию имеет уровень effort high, в отличие от Claude Sonnet 4.5, который не имел параметра effort. Рассмотрите регулировку параметра effort при миграции с Claude Sonnet 4.5 на Claude Sonnet 4.6. Если не установлено явно, вы можете испытать более высокую задержку с уровнем effort по умолчанию.

Рекомендуемые настройки effort:

• Medium для большинства приложений
• Low для высокообъемных или чувствительных к задержке рабочих нагрузок
• Установите большой бюджет максимальных выходных токенов (рекомендуется 64k токенов) при среднем или высоком effort, чтобы дать модели место для мышления и действия

Когда использовать Opus 4.7 вместо этого: Для самых сложных, долгосрочных проблем (крупномасштабные миграции кода, глубокие исследования, расширенная автономная работа) Opus 4.7 остается правильным выбором. Sonnet 4.6 оптимизирован для рабочих нагрузок, где быстрое выполнение и эффективность затрат имеют наибольшее значение.

Если вы не используете расширенное мышление

Если вы не используете расширенное мышление на Claude Sonnet 4.5, вы можете продолжить без него на Claude Sonnet 4.6. Вы должны явно установить effort на уровень, подходящий для вашего случая использования. При low effort с отключенным мышлением вы можете ожидать аналогичную или лучшую производительность по сравнению с Claude Sonnet 4.5 без расширенного мышления.

client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=8192,
    thinking={"type": "disabled"},
    output_config={"effort": "low"},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Если вы используете расширенное мышление

Если вы используете расширенное мышление с budget_tokens на Claude Sonnet 4.5, оно все еще функционально на Claude Sonnet 4.6, но устарело. Перейдите на адаптивное мышление с параметром effort.

Миграция на адаптивное мышление

Адаптивное мышление особенно хорошо подходит для следующих паттернов рабочей нагрузки:

• Автономные многошаговые агенты: агенты кодирования, которые превращают требования в рабочее программное обеспечение, конвейеры анализа данных и поиск ошибок, где модель работает независимо в течение многих шагов. Адаптивное мышление позволяет модели калибровать свое рассуждение на каждом шаге, оставаясь на пути на более длинных траекториях. Для этих рабочих нагрузок начните с high effort. Если задержка или использование токенов вызывает беспокойство, масштабируйте вниз до medium.
• Агенты использования компьютера: Claude Sonnet 4.6 достиг лучшей в своем классе точности при оценке использования компьютера, используя адаптивный режим.
• Двухмодальные рабочие нагрузки: смесь простых и сложных задач, где адаптивное пропускает мышление на простых запросах и рассуждает глубоко на сложных.

При использовании адаптивного мышления оцените medium и high effort на ваших задачах. Правильный уровень зависит от компромисса вашей рабочей нагрузки между качеством, задержкой и использованием токенов.

client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=64000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    output_config={"effort": "high"},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Сохранение budget_tokens во время миграции

Если вам нужно временно сохранить budget_tokens во время миграции, бюджет около 16k токенов обеспечивает место для более сложных проблем без риска неконтролируемого использования токенов. Эта конфигурация устарела и будет удалена в будущем выпуске модели.

Для случаев использования кодирования (агентское кодирование, рабочие нагрузки, интенсивные по инструментам, генерация кода), начните с medium effort:

client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=16384,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 16384},
    output_config={"effort": "medium"},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Для чата и случаев использования без кодирования (чат, генерация контента, поиск, классификация), начните с low effort:

client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=8192,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 16384},
    output_config={"effort": "low"},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

Для большего контроля над использованием markdown и форматирования предоставьте явное руководство: