Составление подсказок для Claude Fable 5.1

О возможностях модели, изменениях API, ценах и доступности см. Что нового в Claude Fable 5.1. О техниках, применимых ко всем моделям Claude, см. Лучшие практики составления подсказок.

Ваши существующие подсказки для Claude Fable 5 должны хорошо работать на Claude Fable 5.1 без изменений, но стоит знать о нескольких поведенческих различиях. Начните с раздела, который соответствует тому, что вы наблюдаете:

• Вы не уверены, какой уровень «effort» (усилий) выбрать, или «latency» (задержка) и стоимость выше, чем того требует задача: Рассмотрите все уровни усилий
• Между «tool calls» (вызовами инструментов) мало текста или его нет совсем: Запросите обновления о ходе работы для пользователя
• Один вызов инструмента за ход в агентных циклах: Объединяйте независимые вызовы инструментов в пакеты в агентных циклах
• Запросы завершаются ошибкой bound to a different conversation, или ваша «harness» (обвязка) редактирует более ранние ходы между запросами: Ведите историю разговора в режиме только добавления
• Текст получается длинным и плотным: Плотность текста
• Ответы в чате менее структурированы, чем требует содержание: Форматирование в чате
• Сводки воспроизводят формулировки источника, не помечая их как цитаты: Цитирование полученных источников
• Ход завершается до окончания работы, или модель спрашивает разрешения на работу, которую вы уже запросили: Доводите задачу до конца
• Сводки «compaction» (сжатия) на стороне клиента теряют ограничения, решения или точные детали: Укажите модели, что сохранять в сводках сжатия
• Незапрошенные исправления или расширения, или больше закоммиченных тестовых файлов, чем требовала задача: Ограничивайте изменения и тесты тем, что требует задача
• Ответы по памяти вместо поиска при низком уровне усилий: Запуск поиска при низком уровне усилий
• Безобидные запросы на программирование возвращают stop_reason: "refusal": Сокращение ложных срабатываний защитных механизмов
• Целые файлы переписываются ради небольших изменений: Предпочитайте точечные правки перезаписи целых файлов
• Длинные результаты при уровне усилий xhigh или max создаются долго или упираются в max_tokens: Оставляйте место для длинных выводов при уровнях усилий xhigh и max
• Ведущий агент простаивает, пока работают «subagents» (субагенты): Позвольте ведущему агенту продолжать работу, пока выполняются субагенты
• Ответы о диаграммах и насыщенных изображениях упускают детали: Дайте модели инструменты для обрезки и масштабирования при работе со зрением

Рассмотрите все уровни усилий

Начните с уровня усилий по умолчанию, high, затем протестируйте другие уровни (low, medium, xhigh и max) на собственных «evals» (оценках). Уровень усилий — основной рычаг для поиска баланса между интеллектом, задержкой и стоимостью в Claude Fable 5.1. Повторите перебор уровней, даже если вы уже проводили его на Claude Fable 5: одинаковые названия уровней усилий не означают одинаковый объём размышлений в разных моделях.

Прирост возможностей Claude Fable 5.1 по сравнению с Claude Fable 5 проявляется на всех уровнях усилий и наиболее велик на высоких настройках. На medium результаты примерно соответствуют Claude Fable 5 при меньшей стоимости, поэтому переходите на medium или low там, где ваши оценки показывают, что качество сохраняется. На low Claude Fable 5.1 часто конкурирует с моделями Claude Opus и Claude Sonnet по стоимости одной задачи, показывая при этом более высокие результаты, поэтому включайте его в сравнение везде, где иначе вы бы запускали меньшую модель на более высоком уровне усилий.

Двум особенностям поведения, связанным с уровнем усилий, посвящены отдельные разделы: на low Claude Fable 5.1 реже вызывает инструменты поиска и извлечения (см. Запуск поиска при низком уровне усилий), а на xhigh и max он может дольше размышлять перед написанием длинного результата (см. Оставляйте место для длинных выводов при уровнях усилий xhigh и max).

Запросите обновления о ходе работы для пользователя

По умолчанию Claude Fable 5.1 пишет меньше обновлений для пользователя во время длинных ходов с вызовами инструментов, чем Claude Fable 5. Это становится заметнее при более высоком уровне усилий и в более длинных цепочках инструментов. Пользователи видят, как агент замолкает на несколько минут, или получают итоговое сообщение, охватывающее только последний шаг, а не всю задачу.

Во-первых, проверьте, получает ли ваш клиент обновления о ходе работы вообще. Короткие заметки модели между вызовами инструментов — что она только что обнаружила и что делает дальше — возвращаются как блоки thinking с обновлениями о ходе работы, и эти блоки пусты при значении thinking.display по умолчанию, "omitted". Установите display: "updates" (бета, заголовок thinking-display-updates-2026-08-18) и отображайте каждый непустой блок thinking как строку состояния, либо установите "summarized", чтобы получать их вместе с кратким изложением рассуждений. Если вы их не запрашиваете, обновления модели могут просто не доходить до ваших пользователей.

Во-вторых, проверьте свою подсказку на наличие инструкций, подавляющих комментарии о ходе работы. Некоторые более ранние модели охотно давали обновления во время работы, из-за чего в системных подсказках появлялись строки вроде «hold all findings for the final response». Удалите такие строки, прежде чем что-либо добавлять.

Если вам всё ещё нужно больше обновлений, например при парном программировании или в другой работе в режиме «human-in-the-loop» (с участием человека), добавьте в системную подсказку короткую строку, указывающую, когда вы хотите получать от модели текст для пользователя и что должно содержать каждое обновление:

Before you start, say in a line what you're about to do; brief updates while you work help the user follow along. Close with a short recap that stands on its own — what you found, what you did, and what's next — so a reader who only sees the last message has the full picture.

Если ваш продукт сворачивает или скрывает вывод инструментов, сообщите об этом модели. Иначе она может запускать команды, чтобы «показать» пользователю вывод, который ваш интерфейс никогда не отображает. Передайте это примечание в «turn-scoped system message» (системном сообщении с областью действия хода) (clear_at: "next_user_message", бета):

Only you see that command's output — the user's terminal shows at most a few lines of it. If the user needs to read any of it, put it in your reply.

Объединяйте независимые вызовы инструментов в пакеты в агентных циклах

Claude Fable 5.1 обычно выполняет параллельные вызовы инструментов, как и ожидается: когда в запросе названо несколько вещей, которые нужно получить, он выполняет эти вызовы параллельно. Исключение составляют циклы программирования и «computer use» (использования компьютера), где следующие независимые вызовы подразумеваются задачей, а не запрошены явно (пользовательские агенты для программирования, обвязки с bash и редактором, использование компьютера): там он может выполнять их по одному за ход. Это не влияет на качество ответа, но каждый дополнительный ход стоит токенов, лишнего цикла запроса и ответа и реального времени. Решить это помогает короткое напоминание из одного предложения в конце текущего запроса:

First privately list what you need next; then request every item that doesn't depend on another's result in this one response.

Каждый раз, когда вы отправляете результаты инструментов обратно, добавляйте его после этого пользовательского сообщения как системное сообщение с областью действия хода: запись role: "system" в messages с clear_at: "next_user_message". Как только появляется более позднее пользовательское сообщение, API очищает более ранние копии, поэтому модель читает только самую новую. Системные сообщения с областью действия хода находятся в бета-версии и требуют бета-заголовка mid-conversation-system-clear-at-2026-08-21. Без бета-версии вместо этого поместите предложение в текстовый блок после блоков tool_result в том же пользовательском сообщении.

Добавляйте свежую копию на каждом ходе и оставляйте более ранние копии на своих местах, байт в байт. Они остаются в массиве, но после очистки модель их не видит, и они не расходуют входные токены. Удаление или перезапись этих копий — это правка более ранних ходов: она перезапускает кэш подсказок с этой точки и делает недействительными «thinking blocks» (блоки размышлений), идущие после них (см. Ведите историю разговора в режиме только добавления).

Следующий цикл демонстрирует такое размещение. Каждый ход ассистента отправляется обратно точно в том виде, в каком был возвращён, каждый пользовательский ход содержит только результаты инструментов, а за ним следует свежая копия напоминания с областью действия хода.

import anthropic
from anthropic.types.beta import (
    BetaMessageParam,
    BetaToolParam,
    BetaToolResultBlockParam,
)

client = anthropic.Anthropic()

BATCH_NUDGE = (
    "First privately list what you need next; then request every item "
    "that doesn't depend on another's result in this one response."
)
# Файлы в памяти заменяют рабочий каталог, чтобы пример запускался где угодно.
FILES = {
    "pyproject.toml": """\
[project]
name = "demo"
version = "0.1.0"
description = "Demo project for the batching example"
""",
    "README.md": """\
# demo

A small demo project. Run `demo --help` for usage.
""",
}
tools: list[BetaToolParam] = [
    {
        "name": "read_file",
        "description": "Read a UTF-8 text file from the working directory.",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {"path": {"type": "string"}},
            "required": ["path"],
        },
    }
]
messages: list[BetaMessageParam] = [
    {"role": "user", "content": "Summarize pyproject.toml and README.md."}
]

while True:
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-fable-5-1",
        max_tokens=16000,
        betas=["mid-conversation-system-clear-at-2026-08-21"],
        tools=tools,
        messages=messages,
    )
    # Добавляем ход ассистента точно в том виде, в каком он возвращён, включая блоки размышлений.
    messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
    if response.stop_reason != "tool_use":
        break
    tool_results: list[BetaToolResultBlockParam] = []
    for block in response.content:
        if block.type == "tool_use":
            raw_path = block.input.get("path")
            path = raw_path if isinstance(raw_path, str) else ""
            if path in FILES:
                tool_results.append(
                    {
                        "type": "tool_result",
                        "tool_use_id": block.id,
                        "content": FILES[path],
                    }
                )
            else:
                tool_results.append(
                    {
                        "type": "tool_result",
                        "tool_use_id": block.id,
                        "content": f"File not found: {path}",
                        "is_error": True,
                    }
                )
    # Отправляем результаты инструментов как ход пользователя, затем свежую копию подталкивания как
    # системное сообщение с областью действия в пределах хода. Прежние копии оставляем на месте: API их очищает,
    # поэтому модель видит только самую новую.
    messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
    messages.append(
        {"role": "system", "content": BATCH_NUDGE, "clear_at": "next_user_message"}
    )

print(next((block.text for block in response.content if block.type == "text"), ""))

Ведите историю разговора в режиме только добавления

Добавляйте каждый ход ассистента в историю точно в том виде, в каком его вернул API, включая блоки размышлений, и не редактируйте более ранние ходы между запросами. Для новых аккаунтов, созданных 31 августа 2026 года или позже, блоки размышлений Claude Fable 5.1 действительны только в том самом разговоре, в котором они были созданы: запрос, который повторно передаёт блок размышлений после того, как изменился его префикс (системная подсказка, список инструментов или любое более раннее сообщение), возвращает ошибку 400 или отбрасывает затронутые блоки, если вы установили thinking.block_binding.prefix_mismatch_behavior: "drop_block" (бета, заголовок thinking-binding-controls-2026-08-01). Применяйте этот шаблон, даже если для вашего аккаунта проверка не применяется, чтобы один и тот же код работал на любом аккаунте.

Правки истории, из-за которых срабатывает проверка, — те же, что перезапускают кэш подсказок: вставка и удаление напоминаний на каждом ходе, суммирование старых ходов на месте или изменение системной подсказки посреди сеанса. Отправляйте напоминания для каждого хода как системные сообщения с областью действия хода, изменяйте инструкции или инструменты с помощью системного сообщения посреди разговора вместо перезаписи system или tools, а любое сокращение истории доверьте серверному сжатию или редактированию контекста. Если вы выполняете сжатие на клиенте, простейший вариант — заменить всю историю одним сообщением со сводкой плюс новым пользовательским ходом и больше ничего повторно не передавать: никакие блоки размышлений не переносятся, поэтому ничего не ломается, и модель размышляет заново над сжатым разговором (см. Пользовательское сжатие на клиенте). Поскольку чтение из кэша теперь дешевле (см. Цены), раннее сжатие ради экономии может больше не быть оптимальным компромиссом между стоимостью и интеллектом в Claude Fable 5.1, поэтому экспериментируйте с более поздними точками сжатия.

Чтобы найти правки, которые ваша обвязка уже вносит, запустите сеанс с prefix_mismatch_behavior: "drop_block" и записывайте в журнал input_transformations, как описано в разделе Как определить, затронута ли ваша интеграция, либо перехватите точные запросы, которые она отправляет в течение нескольких обычных ходов, и убедитесь, что последовательные запросы побайтово идентичны вплоть до добавленных ходов.

Плотность текста

В текстах Claude Fable 5.1 мало шаблонных фраз и необъяснённого жаргона. Однако в некоторых случаях его проза плотнее, чем у Claude Fable 5: предложения длиннее, а разбиений на абзацы меньше. Помогает инструкция, которая описывает этот антипаттерн — вычурную прозу. Добавьте её в пользовательское сообщение (предпочтительно) или в системную подсказку:

Mannered prose substitutes metaphor and flourish for direct statement. Instead of "a parameter worth varying," the mannered writer produces "a dial worth turning." Instead of "this point still matters," they write "this point earns its keep." The phrases exist to display the writer, not to convey the idea, and readers can tell. That is why mannered prose irritates: it makes the reader work harder so the writer can perform. It is also imprecise. Metaphors drag in connotations the writer did not choose and cannot control. The fix is to say what you mean. When a literal phrase is available, use it.

Краткая версия тоже обычно работает:

Please remove all mannered prose.

Форматирование в чате

Более ранние модели злоупотребляли маркированными списками и полужирным шрифтом в чате, и многие подсказки содержат правила против форматирования, написанные, чтобы это сдерживать. Claude Fable 5.1 склоняется в другую сторону: он реже использует полужирный шрифт и реже прибегает к заголовкам, спискам или кавычкам. Если ваша подсказка содержит формулировки против форматирования, удалите их или замените правилом, указывающим, когда уместно конкретное форматирование, например таким:

Use lists and bullet points when asked to, or when the content is multifaceted enough that they help with clarity. If the person explicitly requests minimal formatting, always format your responses without bullet points, headers, lists, or bold emphasis, as requested. In conversational, personal, or emotional exchanges, keep to plain prose.

Цитирование полученных источников

При составлении сводок документов Claude Fable 5.1 чаще, чем Claude Fable 5, воспроизводит фрагменты исходного текста, не помечая их как цитаты. Чтобы решить эту проблему, добавьте в системную подсказку один полный пример правильного ответа: запрос пользователя, ответ и предложение, объясняющее, почему ответ правильный.

<example>
<user>look up how the Riverton Ledger and the Coast Dispatch each covered the Harbor Bridge closure and compare their reporting</user>
<response>
[web_search: Harbor Bridge closure Riverton Ledger]
[web_search: Harbor Bridge closure Coast Dispatch]
Both outlets agree on the basics: the bridge closed on March 3 after inspectors found cracked welds, and the state expects repairs to take about eight months. Where they differ is emphasis. The Ledger treats it as a local-economy story. The Dispatch frames it as a funding failure; its editorial calls the closure "entirely foreseeable." Read together, the Ledger explains who is affected now and the Dispatch explains how it came to this — neither account alone gives the whole picture.
</response>
<rationale>CORRECT: The response is organized around where the two outlets agree and differ, not as a walk through either article. Each outlet's reporting is conveyed in one or two sentences of the assistant's own indirect speech. One short marked phrase from one source; every other claim is reworded. The response is still specific and complete.</rationale>
</example>

Замените имя инструмента в двух строках [web_search: ...] на имя вашего собственного инструмента, чтобы модель воспринимала их как шаблонный вывод инструмента, а не как буквальный текст, который нужно вывести.

Доводите задачу до конца

Claude Fable 5.1 может выполнять очень длинные задачи без подробных указаний по методологии, особенно когда цель ясна. Однако при сложных асинхронных нагрузках подталкивайте его не завершать ход до окончания работы. Без такого напоминания модель иногда описывает, что сделала бы дальше, вместо того чтобы сделать это («Далее я …»), или останавливается, чтобы спросить разрешения на шаг, который уже охватывал исходный запрос («Применить это?»). Пользователям приходится отвечать «продолжай» или «давай», что подходит для парного программирования и другой работы с участием человека, но не позволяет в полной мере использовать способность модели работать над долгосрочными задачами.

Два дополнения к системной подсказке вместе смягчают эту проблему. Применяйте оба. Если нужно ограничить длину подсказки, используйте только первое — оно сохраняет большую часть эффекта. Первое указывает модели не спрашивать о работе, которая уже запрошена, и выполнять следующие шаги, которые она сама обозначила:

You are operating autonomously. The user is not watching in real time and cannot answer questions mid-task, so asking 'Want me to…?' or 'Shall I…?' will block the work. For reversible actions that follow from the original request, proceed without asking. Stop only for destructive actions or genuine scope changes the user must decide. Offering follow-ups after the task is done is fine; asking permission before doing the work is not.

Exception: when the user is describing a problem, asking a question, or thinking out loud rather than requesting a change, the deliverable is your assessment. Report your findings and stop. Don't apply a fix until they ask for one.

Before ending your turn, check your last paragraph. If it is a plan, an analysis, a question, a list of next steps, or a promise about work you have not done ('I'll…', 'let me know when…'), do that work now with tool calls. That includes retrying after errors and gathering missing information yourself. Do not stop because the context or session is long. End your turn only when the task is complete or you are blocked on input only the user can provide.

Before running a command that changes system state (such as restarts, deletes, or config edits), check that the evidence actually supports that specific action. A signal that pattern-matches to a known failure may have a different cause.

Первое предложение, сообщающее модели, что пользователь не наблюдает за работой, обеспечивает значительную часть эффекта. Оставьте его без изменений. Если вашему продукту нужно, чтобы модель останавливалась для получения определённых подтверждений, добавьте после него предложение с их перечнем. Этот блок также может снизить вероятность того, что модель будет задавать вопросы о неоднозначных запросах, поэтому проверьте этот компромисс на своих задачах.

Второе определяет запрос пользователя как границы результата:

# Delivering work
The user's request — or the plan they approved — sets the scope, and the scope is the deliverable: don't quietly narrow, widen, or swap it. Read ambiguity the way a careful colleague would: make routine judgment calls yourself, and check in only when different readings would lead to materially different work. If you see a real problem with the task as specified, say so in a sentence or two and keep building under stated assumptions; if the user hears the concern and reaffirms, that is their decision, so deliver the full request.

If a question comes up partway, first do everything that doesn't depend on the answer; then state the assumption you made, or — when going ahead on a wrong guess would be unsafe or would make the work useless — put the question at the end of a turn that also delivers that progress. If one part turns out to be blocked, complete every other part in full and say exactly what you left out and why — the whole task is the deliverable, and scaling it down is the user's call, not yours. A step you have decided on is something to run, not to announce: describing the next step and ending the turn leaves it undone until the user replies.

Keep changes to what the request needs. Something else you notice worth doing — cleanup or documentation the task didn't call for, a change to a file the task didn't require — is a suggestion to make at the end, not a change to make; actions clearly beyond what the ask implies, and risky or destructive ones, still need the user's go-ahead.

Укажите модели, что сохранять в сводках сжатия

Claude Fable 5.1 хорошо реагирует на явное указание того, что должна сохранить его сводка при сжатии длинного разговора. Серверное сжатие уже делает это. Если вы выполняете сжатие на стороне клиента, используйте следующую инструкцию для составления сводки:

Summarize the transcript inside <summary></summary> tags. Include relevant information in the summary such that this conversation will be continued by a new context window without needing to redo work or be reprovided with relevant constraints or context. Be sure to preserve: (1) any difficulties or problems that came up, and how they were handled or resolved; (2) any possibilities, options, or approaches that were raised, tried, or set aside, and why; (3) anything that was asked for, decided, agreed, ruled out, or established as a preference, constraint, or boundary — stated exactly; (4) exactly where things stand now — what has been covered, settled, or completed so far; (5) anything still open, unresolved, promised, or expected to happen next; (6) specific details that would be hard to reconstruct — names, numbers, dates, exact wording, links or references — kept exactly. Be complete on these even at the cost of length; keep everything else concise. Weight the two voices differently: keep what the user said, asked for, shared, or established carefully and close to their own words; your own explanations and reasoning can be condensed much further, to what they concluded or produced — as long as nothing in the six items above is dropped.

Ограничивайте изменения и тесты тем, что требует задача

Когда Claude Fable 5.1 просят реализовать функцию с нечётко очерченными требованиями, он выполняет то, что просили, а иногда и больше: может исправить соседний код, расширить поведение, не упомянутое в задаче, или закоммитить больше тестовых файлов, чем оправдывает изменение. Он хорошо реагирует на явные инструкции о том, чего делать не нужно. С приведённой ниже инструкцией количество незапрошенных дополнений и закоммиченного тестового кода существенно снижается без измеримого изменения успешности выполнения задач:

If, while working or testing, you find a pre-existing bug, a performance concern, or behavior the task doesn't mention, don't fix, optimize or extend it in this change unless the requested behavior cannot work without it; report it as a follow-up in your summary. Where the task is ambiguous, implement the reading its wording and the surrounding code most directly support, state that assumption in your summary, and don't build for the other readings as well. Verify your work however you like; scratch scripts and quick checks need not be kept. Commit tests only where the task asks for them or this repository already keeps tests for this kind of change, sized like the neighboring test files — roughly one focused test per stated behavior — and don't turn scratch checks into additional permanent test files. This is about extras only: implement every behavior the task asks for, completely.

Запуск поиска при низком уровне усилий

При уровне усилий low Claude Fable 5.1 реже, чем Claude Fable 5, вызывает инструмент поиска или извлечения и чаще отвечает по памяти. В некоторых случаях простейшее решение — повысить уровень усилий для затронутых ходов, а не для всего разговора. См. Изменение уровня усилий в ходе разговора.

В других случаях помогает подталкивание к проверке в подсказке. В системной подсказке укажите, что узнавание названия — не то же самое, что знание его текущего состояния, и что такие названия следует искать в том виде, в каком их написал пользователь:

When a query centers on a name you do not confidently recognize, or recognize from a fast-moving area like AI models and developer tools where the landscape shifts within months, the name itself is the thing to verify: search before answering, and include the name as the user wrote it in at least one query alongside any reformulations. This holds even when you have some background on it — partial background is exactly what makes an out-of-date answer sound authoritative, so familiarity is not a reason to skip the search.

Сокращение ложных срабатываний защитных механизмов

Классификаторы безопасности Claude Fable 5.1 дают меньше «false positives» (ложных срабатываний), чем классификаторы Claude Fable 5 на момент его запуска, а поиск уязвимостей в исходном коде разрешён. Ложные срабатывания всё же случаются, и заблокированный запрос возвращает stop_reason: "refusal" (см. Отказы, резервный вариант и выставление счетов). Их вероятность повышают три ситуации:

• Формулировки о проверке компиляции: вместо «Компилируется ли эта программа без ошибок?» спросите «Есть ли в этой программе ошибки?»
• Малоизвестные языки программирования: дайте модели контекст о том, что это за язык и как он работает, например предоставив ей доступ к документации языка.
• Base64 в выводе инструментов: инструменты, возвращающие данные в кодировке base64 в контекст модели, могут вызывать ложные срабатывания, поэтому рекомендуемое решение — убрать их.

Предпочитайте точечные правки перезаписи целых файлов

Если Claude Fable 5.1 переписывает целые файлы ради небольших изменений, добавьте следующую инструкцию в системную подсказку или в первое пользовательское сообщение. Claude Fable 5.1 чаще, чем Claude Fable 5, переписывает текстовый файл целиком вместо точечной правки. Итоговый файл обычно получается тем же, но если файл не короткий и меняется не большая его часть, перезапись обходится дороже по выходным токенам и времени. Инструкция возвращает поведение Claude Fable 5.1 к уровню Claude Fable 5 для небольших и средних изменений.

The number of tokens used to edit files is best minimized, all else being equal. Therefore, when it will not affect the end result, try to surgically edit a file rather than rewrite the entire thing.

Оставляйте место для длинных выводов при уровнях усилий xhigh и max

При уровне усилий xhigh и особенно max Claude Fable 5.1 может дольше размышлять, прежде чем начать писать ответ. Когда один запрос требует длинного результата, например полной переработки длинного документа, модель может набросать значительную часть этого результата в своих размышлениях, а затем написать его заново в качестве ответа, что означает более долгое ожидание и больше выходных токенов. Простейший подход — выполнять такие запросы на уровне high, рекомендуемой отправной точке, и переходить на xhigh или max только там, где вы измерили прирост качества (см. Рассмотрите все уровни усилий). Если вы всё же выполняете их на xhigh или max:

• Устанавливайте max_tokens так, чтобы оставалось место и для размышлений, и для ответа, а не только для ожидаемой длины ответа.
• Добавьте следующее примечание в конец пользовательского сообщения. Оно значительно сокращает размышления в запросах на прозу и код. Замените [max_tokens] фактическим значением max_tokens запроса, например 64 000.

Everything produced in one reply, including any reasoning or drafting done before the reply, counts toward a single limit of about [max_tokens] tokens. If that limit is reached before the reply is finished, the person receives a cut-off response and has to start over. Composing an entire output or deliverable in full as reasoning and then again as a reply would double the length of the turn without improving the result, so don't do that.

Instead, when the person has asked for a long or effort-intensive deliverable such as a multi-section document, a large table or dataset, or a complete code file, spend extra effort on understanding the request, checking the inputs the answer depends on, settling the structure and other difficult decisions, and otherwise using the reasoning space to reason and the output space to write an output. Usually it is not needed to draft an output multiple times.

Позвольте ведущему агенту продолжать работу, пока выполняются субагенты

Если ваш агент для программирования позволяет Claude Fable 5.1 делегировать работу субагентам, не заставляйте ведущего агента останавливаться и ждать каждого из них. В задачах программирования, если позволить ведущему агенту продолжать работу, пока выполняются субагенты, среднее время выполнения снижается при сопоставимом качестве, расходе токенов и стоимости. Чтобы настроить это:

• Сделайте так, чтобы инструмент, запускающий субагента, возвращал управление немедленно.
• Передавайте результат каждого субагента ведущему агенту в более позднем сообщении user, как только он будет готов.
• Дайте ведущему агенту отдельный инструмент, который он может вызвать, когда хочет дождаться результата.

Модель по-прежнему часто решает подождать. Экономия времени достигается за счёт тех запусков, в которых она продолжает заниматься другой работой.

Дайте модели инструменты для обрезки и масштабирования при работе со зрением

Claude Fable 5.1 изначально обладает улучшенными возможностями «vision» (компьютерного зрения), и на сложных визуальных входных данных, таких как насыщенные диаграммы, он работает лучше всего, когда может итеративно анализировать, обрезать и визуально проверять то, что видит. Чтобы получить максимальную пользу, запускайте модель как агента с доступом к контейнеру, который содержит исходные изображения или видео и в котором предустановлены базовые библиотеки обработки изображений (например, PIL и OpenCV). Если запуск контейнера требует слишком больших накладных расходов, большую часть прироста даёт один лишь инструмент обрезки изображений: инструмент, возвращающий выбранную область изображения в обрезанном и увеличенном виде, позволяет модели глубже изучать конкретные детали и масштабирует «test-time compute» (вычисления во время выполнения) за счёт токенов изображений. В рецепте инструмента обрезки приведено рабочее определение.