消息思考

工具和多轮工作流中的思考

逐步完成一个正确保留思考块的完整两轮工具使用往返流程，并了解交错思考如何改变该流程。

关于"zero data retention"（零数据保留），即 ZDR 如何适用于此功能，请参阅 API 与数据保留。

本页将逐步演示一个启用思考功能的完整两轮工具使用往返流程：Claude 进行思考、请求工具调用、接收结果并完成其回答，且在每一步都正确处理思考块。完整规则位于思考页面的工具使用中的思考和保留思考块部分；本页通过可运行的代码展示这些规则的应用。

本演练所应用的规则

每个链接都指向思考页面上的完整说明：

在手动模式下将工具选择限制为 auto 或 none：在手动扩展思考（thinking: {type: "enabled"}）下，强制工具使用的 tool_choice 选项会返回错误；自适应思考支持强制工具使用。
每个助手轮次保持一种思考配置：一个工具使用循环是一个助手轮次，因此只能在轮次之间更改配置。
完整且未经修改地传回思考块：当您返回工具结果时，助手消息中的思考块必须随之一起返回。
完全按照接收到的内容回传助手消息：重新构建消息或过滤掉 redacted_thinking 块会触发 400 错误。

示例使用自适应思考；在仅支持扩展思考的模型上，请替换为 thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}。往返规则完全相同。

逐步完成两轮工具使用往返流程

该示例定义了一个 get_weather 工具，让 Claude 思考并请求工具调用，然后返回工具结果，同时将助手轮次完全按照接收到的内容（包括思考块）回传。

发出第一个带有可用工具的请求

发送一个启用自适应思考并定义了工具的请求。除了 thinking 参数之外，这是一个标准的工具使用请求：


client = anthropic.Anthropic()

weather_tool = {
    "name": "get_weather",
    "description": "Get current weather for a location",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"location": {"type": "string", "description": "City name"}},
        "required": ["location"],
    },
}

# 第一次请求——Claude 以思考和工具请求作出响应
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    tools=[weather_tool],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Paris?"}],
)
print(response)

捕获要回传的内容数组

在 Claude 选择进行思考的运行中，您应该会在响应内容中看到 thinking、text 和 tool_use 块（对于较简单的请求，自适应模式可能会跳过思考块）。请保持此内容数组完整：下一步将原样回传它。

要看到类似此输出的思考文本，请在请求中添加 display: "summarized"。在显示默认为省略的模型上（包括 claude-opus-4-8），thinking 字段否则会以空字符串返回，仅填充 signature。无论哪种方式，都要原样回传内容数组；请参阅控制思考显示。

Output

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "The user wants to know the current weather in Paris. I have access to a function `get_weather`...",
      "signature": "BDaL4VrbR2Oj0hO4XpJxT28J5T...."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "I can help you get the current weather information for Paris. Let me check that for you"
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_01CswdEQBMshySk6Y9DFKrfq",
      "name": "get_weather",
      "input": {
        "location": "Paris"
      }
    }
  ]
}

返回工具结果，原样回传助手轮次

在您这一侧运行工具，然后发送第二个请求，向对话追加两条消息。第一条是完全按照接收到的内容回传的助手内容，这样思考块与 tool_use 块一起保持不变。第二条是携带 tool_result 的用户消息。

每个示例都是一个独立的脚本：它重复第一个请求，然后立即使用刚收到的响应发送后续请求。


client = anthropic.Anthropic()
weather_tool = {
    "name": "get_weather",
    "description": "Get current weather for a location",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"location": {"type": "string", "description": "City name"}},
        "required": ["location"],
    },
}
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    tools=[weather_tool],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Paris?"}],
)
# 提取 tool_use 块以获取其 ID，用于 tool_result
tool_use_block = next(block for block in response.content if block.type == "tool_use")

# 调用您实际的天气 API，这里是放置实际 API 调用的位置
# 假设这是我们得到的返回结果
weather_data = {"temperature": 88}

# 第二次请求——包含助手轮次和 tool_result
continuation = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    tools=[weather_tool],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What's the weather in Paris?"},
        # 原样回传收到的助手内容。当存在 thinking
        # 块时，它必须与 tool_use 块一起提供。
        {"role": "assistant", "content": response.content},
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": tool_use_block.id,
                    "content": f"Current temperature: {weather_data['temperature']}°F",
                }
            ],
        },
    ],
)
print(continuation)

阅读最终响应
您应该会看到 Claude 以文本完成该轮次。由于在自适应模式下交错思考是自动的，续写也可能在最终文本之前以一个新的思考块开始：
Output
{ "content": [ { "type": "text", "text": "Currently in Paris, the temperature is 88°F (31°C)" } ] }

交错思考如何改变流程

交错思考让 Claude 能够在工具调用之间进行思考，在对每个工具结果采取行动之前对其进行推理。其概念和各模型的可用性在思考页面的交错思考中有所介绍；交错改变的是思考块出现的位置，而不是工具调用能否链式进行。以下对比展示了交错思考在双工具工作流中带来的变化：

后续步骤

思考

概述：开启思考、阅读思考输出，并查看工具使用、缓存和流式传输的完整规则。

引导思考

通过努力程度级别和基于提示的引导来控制 Claude 思考的频率和深度。

扩展思考

旧模型上的手动思考预算：budget_tokens 机制以及向自适应模式的迁移。

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本演练所应用的规则

每个链接都指向思考页面上的完整说明：

在手动模式下将工具选择限制为 auto 或 none：在手动扩展思考（thinking: {type: "enabled"}）下，强制工具使用的 tool_choice 选项会返回错误；自适应思考支持强制工具使用。

每个助手轮次保持一种思考配置：一个工具使用循环是一个助手轮次，因此只能在轮次之间更改配置。

完整且未经修改地传回思考块：当您返回工具结果时，助手消息中的思考块必须随之一起返回。

完全按照接收到的内容回传助手消息：重新构建消息或过滤掉 redacted_thinking 块会触发 400 错误。

示例使用自适应思考；在仅支持扩展思考的模型上，请替换为 thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}。往返规则完全相同。

逐步完成两轮工具使用往返流程

该示例定义了一个 get_weather 工具，让 Claude 思考并请求工具调用，然后返回工具结果，同时将助手轮次完全按照接收到的内容（包括思考块）回传。

发出第一个带有可用工具的请求

发送一个启用自适应思考并定义了工具的请求。除了 thinking 参数之外，这是一个标准的工具使用请求：


client = anthropic.Anthropic()

weather_tool = {
    "name": "get_weather",
    "description": "Get current weather for a location",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"location": {"type": "string", "description": "City name"}},
        "required": ["location"],
    },
}

# 第一次请求——Claude 以思考和工具请求作出响应
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    tools=[weather_tool],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Paris?"}],
)
print(response)

捕获要回传的内容数组

Output

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "The user wants to know the current weather in Paris. I have access to a function `get_weather`...",
      "signature": "BDaL4VrbR2Oj0hO4XpJxT28J5T...."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "I can help you get the current weather information for Paris. Let me check that for you"
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_01CswdEQBMshySk6Y9DFKrfq",
      "name": "get_weather",
      "input": {
        "location": "Paris"
      }
    }
  ]
}

返回工具结果，原样回传助手轮次

每个示例都是一个独立的脚本：它重复第一个请求，然后立即使用刚收到的响应发送后续请求。


client = anthropic.Anthropic()
weather_tool = {
    "name": "get_weather",
    "description": "Get current weather for a location",
    "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {"location": {"type": "string", "description": "City name"}},
        "required": ["location"],
    },
}
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    tools=[weather_tool],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Paris?"}],
)
# 提取 tool_use 块以获取其 ID，用于 tool_result
tool_use_block = next(block for block in response.content if block.type == "tool_use")

# 调用您实际的天气 API，这里是放置实际 API 调用的位置
# 假设这是我们得到的返回结果
weather_data = {"temperature": 88}

# 第二次请求——包含助手轮次和 tool_result
continuation = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=16000,
    thinking={"type": "adaptive"},
    tools=[weather_tool],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What's the weather in Paris?"},
        # 原样回传收到的助手内容。当存在 thinking
        # 块时，它必须与 tool_use 块一起提供。
        {"role": "assistant", "content": response.content},
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": tool_use_block.id,
                    "content": f"Current temperature: {weather_data['temperature']}°F",
                }
            ],
        },
    ],
)
print(continuation)

阅读最终响应
您应该会看到 Claude 以文本完成该轮次。由于在自适应模式下交错思考是自动的，续写也可能在最终文本之前以一个新的思考块开始：
Output
{ "content": [ { "type": "text", "text": "Currently in Paris, the temperature is 88°F (31°C)" } ] }

交错思考如何改变流程

本演练所应用的规则

逐步完成两轮工具使用往返流程

交错思考如何改变流程

不使用交错思考的工具使用

使用交错思考的工具使用

后续步骤

本演练所应用的规则

逐步完成两轮工具使用往返流程

交错思考如何改变流程

不使用交错思考的工具使用

使用交错思考的工具使用

后续步骤

本演练所应用的规则

逐步完成两轮工具使用往返流程

交错思考如何改变流程

后续步骤

本演练所应用的规则

逐步完成两轮工具使用往返流程

交错思考如何改变流程

后续步骤