努力程度

努力程度參數允許您控制 Claude 在回應請求時花費 token 的積極程度。這使您能夠在回應的完整性和 token 效率之間進行權衡，所有這些都可以使用單一模型完成。努力程度參數通常在所有支援的模型上可用，無需 beta 標頭。

努力程度如何運作

預設情況下，Claude 使用高努力程度，花費盡可能多的 token 以獲得優異的結果。您可以將努力程度提高到 max 以獲得絕對最高的能力，或降低它以更保守地使用 token，優化速度和成本，同時接受某些能力的降低。

努力程度參數影響回應中的所有 token，包括：

• 文字回應和解釋
• 工具呼叫和函數參數
• 延伸思考（啟用時）

這種方法有兩個主要優點：

1. 它不需要啟用思考就能使用。
2. 它可以影響所有 token 支出，包括工具呼叫。例如，較低的努力程度意味著 Claude 會進行較少的工具呼叫。這提供了對效率的更大控制程度。

努力程度

Sonnet 4.6 的推薦努力程度

Sonnet 4.6 預設為 high 努力程度。使用 Sonnet 4.6 時明確設定努力程度以避免意外的延遲：

• 中等努力程度（推薦預設值）：對於大多數應用程式，速度、成本和性能的最佳平衡。適合代理編碼、工具密集型工作流程和程式碼生成。
• 低努力程度： 用於高容量或延遲敏感的工作負載。適合聊天和非編碼使用案例，其中優先考慮更快的周轉時間。
• 高努力程度： 用於需要 Sonnet 4.6 最大智能的任務。
• 最大努力程度： 用於需要絕對最高能力且對 token 支出沒有限制的任務。

Claude Opus 4.7 的推薦努力程度

從編碼和代理使用案例的 xhigh 開始，並將 high 用作大多數智能敏感工作負載的最低值。對於成本敏感的工作負載，降低到 medium，或僅當您的評估在 xhigh 時顯示可測量的餘量時才升高到 max。

API 預設值為 high。要使用 xhigh，請明確設定 effort；您傳遞的值會覆蓋預設值。

Claude Opus 4.7 也比 Claude Opus 4.6 更嚴格地遵守努力程度，特別是在 low 和 medium 時。在較低的努力程度下，模型會將其工作範圍限制在所要求的內容，而不是超越預期。如果您在使用 Claude Opus 4.7 處理複雜問題時觀察到淺層推理，請提高努力程度，而不是繞過提示。如果您必須為了延遲而保持低努力程度，請添加有針對性的指導，例如「此任務涉及多步驟推理。在回應前仔細思考。」

在 xhigh 或 max 努力程度下執行 Claude Opus 4.7 時，設定一個大的 max_tokens，以便模型有空間在子代理和工具呼叫中進行思考和行動。從 64k token 開始並從那裡進行調整是一個合理的預設值。

基本用法

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Analyze the trade-offs between microservices and monolithic architectures",
        }
    ],
    output_config={"effort": "medium"},
)

print(response.content[0].text)

何時調整努力程度參數

• 當您需要絕對最高的能力且沒有限制時，使用最大努力程度：最徹底的推理和最深入的分析。在 Claude Mythos Preview、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6 和 Claude Sonnet 4.6 上可用。
• 使用超高努力程度進行進階編碼和複雜的代理工作，需要延伸探索，例如重複工具呼叫和詳細搜尋。在 Claude Opus 4.7 上可用。
• 當您需要 Claude 的最佳工作時，使用高努力程度（預設值）：複雜推理、細緻分析、困難的編碼問題，或任何品質是首要優先事項的任務。
• 當您想要穩定的性能而不需要高努力程度的完整 token 支出時，使用中等努力程度作為平衡選項。
• 當您優化速度（因為 Claude 用較少的 token 回應）或成本時，使用低努力程度。例如，簡單的分類任務、快速查詢或高容量使用案例，其中邊際品質改進不足以證明額外的延遲或支出。

努力程度與工具使用

使用工具時，努力程度參數會影響工具呼叫周圍的解釋和工具呼叫本身。較低的努力程度傾向於：

• 將多個操作合併為較少的工具呼叫
• 進行較少的工具呼叫
• 直接進行操作而不進行前言
• 完成後使用簡潔的確認訊息

較高的努力程度可能會：

• 進行更多工具呼叫
• 在採取行動前解釋計畫
• 提供詳細的變更摘要
• 包含更全面的程式碼註解

努力程度與延伸思考

努力程度參數與延伸思考一起運作。其行為取決於模型：

• Claude Mythos Preview 預設使用自適應思考（無需 thinking 配置）。thinking: {type: "disabled"} 被拒絕。努力程度控制思考深度的方式與 Opus 4.7 和 Opus 4.6 上相同。
• Claude Opus 4.7 使用自適應思考（thinking: {type: "adaptive"}），其中努力程度是控制思考深度的推薦方式。Opus 4.7 上不再支援手動延伸思考（thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}）；改用自適應思考與努力程度。在 high、xhigh 和 max 努力程度下，Claude 幾乎總是進行深入思考。在較低的級別，它可能會跳過對較簡單問題的思考。
• Claude Opus 4.6 使用自適應思考（thinking: {type: "adaptive"}），其中努力程度是控制思考深度的推薦方式。雖然 budget_tokens 在 Opus 4.6 上仍然被接受，但它已被棄用，將在未來版本中移除。在 high 和 max 努力程度下，Claude 幾乎總是進行深入思考。在較低的級別，它可能會跳過對較簡單問題的思考。
• Claude Sonnet 4.6 使用自適應思考（其中努力程度控制思考深度）。手動思考與交錯模式（thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}）仍然可用但已棄用。
• Claude Opus 4.5 和其他 Claude 4 模型使用手動思考（thinking: {type: "enabled", budget_tokens: N}），其中努力程度與思考 token 預算一起運作。為您的任務設定努力程度，然後根據任務複雜性設定思考 token 預算。

努力程度參數可以在啟用或不啟用延伸思考的情況下使用。在不啟用思考的情況下使用時，它仍然控制文字回應和工具呼叫的整體 token 支出。

最佳實踐

1. 明確設定努力程度： API 預設為 high，但正確的起點取決於您的模型和工作負載。
2. 對速度敏感或簡單的任務使用低努力程度： 當延遲很重要或任務很簡單時，低努力程度可以顯著減少回應時間和成本。
3. 測試您的使用案例： 努力程度的影響因任務類型而異。在部署前評估您特定使用案例的性能。
4. 考慮動態努力程度： 根據任務複雜性調整努力程度。簡單查詢可能需要低努力程度，而代理編碼和複雜推理受益於高努力程度。