Effort

「effort」（エフォート）パラメータを使用すると、Claudeがリクエストに応答する際に消費するトークン数を制御できます。単一のモデルで、応答の徹底度とトークン効率のバランスを調整できます。effortパラメータは、ベータヘッダーなしですべての対応モデルで利用可能です。



effortの仕組み

デフォルトでは、Claudeは高いeffortを使用し、優れた結果を得るために必要なだけのトークンを消費します。effortレベルをmaxに上げて最高の能力を引き出すことも、下げてトークン使用をより控えめにし、能力の若干の低下を受け入れつつ速度とコストを最適化することもできます。

effortパラメータは、以下を含む応答内のすべてのトークンに影響します。

• テキスト応答と説明
• ツール呼び出しと関数の引数
• 思考（アクティブな場合）

このアプローチには2つの大きな利点があります。

1. 思考を有効にする必要がありません。
2. ツール呼び出しを含むすべてのトークン消費に影響を与えることができます。たとえば、effortを下げるとClaudeが行うツール呼び出しの数が減ります。これにより、効率性をはるかに細かく制御できます。



effortレベル

xhighは比較的新しいレベルです。maxをサポートしているモデルの一部はxhighをサポートしていません。



Claude Sonnet 5の推奨effortレベル

Claude Sonnet 5は、Claude APIおよびClaude Codeでデフォルトでhigh effortを使用します。

• High effort（デフォルト）： 速度やコストよりも品質が重要な、複雑な推論、コーディング、エージェント的タスクに適しています。
• Xhigh effort： 最も難しいコーディングおよびエージェント的タスク向け。Claude Sonnet 5のプロンプト作成を参照してください。
• Medium effort： デフォルトからコストを節約するための一段階下のレベル。high effortのClaude Sonnet 4.6と同等です。
• Low effort： 大量処理またはレイテンシ重視のワークロード向け。より速い応答が優先されるチャットや非コーディングのユースケースに適しています。
• Max effort： トークン消費に制約なく、絶対的な最高能力を必要とするタスク向け。



Claude Sonnet 4.6の推奨effortレベル

Sonnet 4.6はデフォルトでhigh effortを使用します。予期しないレイテンシを避けるため、Sonnet 4.6を使用する際はeffortを明示的に設定してください。

• Medium effort（推奨デフォルト）：ほとんどのアプリケーションにおいて、速度、コスト、パフォーマンスの最適なバランス。エージェント的コーディング、ツールを多用するワークフロー、コード生成に適しています。
• Low effort： 大量処理またはレイテンシ重視のワークロード向け。より速い応答が優先されるチャットや非コーディングのユースケースに適しています。
• High effort： 速度やコストよりも品質が重要な複雑な推論やタスク向け。
• Max effort： トークン消費に制約なく、絶対的な最高能力を必要とするタスク向け。



Claude Opus 4.7の推奨effortレベル

コーディングおよびエージェント的ユースケースではxhighから始め、ほとんどの知能重視のワークロードでは最低でもhighを使用してください。コスト重視のワークロードではmediumに下げ、評価でxhighにおいて測定可能な余地が示された場合にのみmaxに上げてください。

APIのデフォルトはhighです。xhighを使用するには、effortを明示的に設定してください。渡した値がデフォルトを上書きします。

Claude Opus 4.7は、特にlowとmediumにおいて、Claude Opus 4.6よりもeffortレベルをより厳密に尊重します。低いeffortレベルでは、モデルは要求された以上のことを行うのではなく、求められた範囲に作業を限定します。Claude Opus 4.7で複雑な問題に対して浅い推論が見られる場合は、プロンプトで回避するのではなくeffortを上げてください。レイテンシのためにeffortを低く保つ必要がある場合は、「このタスクには多段階の推論が含まれます。応答する前に慎重に考えてください。」のような的を絞ったガイダンスを追加してください。

Claude Opus 4.7をxhighまたはmax effortで実行する場合は、モデルがサブエージェントやツール呼び出しにわたって思考し行動する余地を持てるよう、大きなmax_tokensを設定してください。64kトークンから始めて調整するのが妥当なデフォルトです。



Claude Opus 4.8の推奨effortレベル

Claude Opus 4.7のガイダンスはClaude Opus 4.8にも適用されます。コーディングおよびエージェント的ユースケースではxhighから始め、その他のほとんどの知能重視のワークロードではhighを使用し、評価で低いレベルでも品質が維持されることを測定した場合にのみmediumまたはlowに下げてください。

APIのデフォルトはhighです。別のレベルを使用するにはeffortを明示的に設定してください。渡した値がデフォルトを上書きします。

Claude Opus 4.8をxhighまたはmax effortで実行する場合は、モデルがサブエージェントやツール呼び出しにわたって思考し行動する余地を持てるよう、大きなmax_tokensを設定してください。64kトークンから始めて調整するのが妥当なデフォルトです。



Claude Opus 5の推奨effortレベル

Claude Opus 5は5つのeffortレベルすべてをサポートしています。デフォルトであるhighから始め、評価に基づいて調整してください。要求の厳しいコーディングやエージェント的作業にはxhighに上げ、制約のないトークン消費が正当化されるタスクにはmaxに上げてください。また、評価で品質が維持されることが示される場合は、トークンコストと応答時間の主要な制御手段としてlowとmediumを積極的に使用してください。以前のモデルからeffort設定を引き継いだ場合は、それらを再利用するのではなく、評価で新たにeffortの範囲を試してください。

effortは思考量を制御するものであり、表示される応答の長さを制御するものではありません。Claude Opus 5では、effortを変更しても応答が確実に短くなるわけではないため、代わりに長さをプロンプトで指定してください。

APIのデフォルトはhighです。別のレベルを使用するにはeffortを明示的に設定してください。渡した値がデフォルトを上書きします。

Claude Opus 5では、xhighまたはmax effortで思考を無効にすることはできません。これらのレベルでthinking: {"type": "disabled"}を設定したリクエストは400エラーを返します。思考とeffortを参照してください。

Claude Opus 5をxhighまたはmax effortで実行する場合は、モデルがサブエージェントやツール呼び出しにわたって思考し行動する余地を持てるよう、大きなmax_tokensを設定してください。64kトークンから始めて調整するのが妥当なデフォルトです。



Claude Fable 5の推奨effortレベル

effortは、Claude Fable 5において知能、レイテンシ、コストのバランスを調整するための主要な制御手段です。ほとんどのタスクではデフォルトであるhighから始め、最も能力重視のワークロードにはxhighを使用し、日常的な作業にはmediumまたはlowに下げてください。Claude Fable 5では低いeffort設定でも良好なパフォーマンスを発揮し、多くの場合、以前のモデルのxhighパフォーマンスを上回ります。highおよびxhighでは、大きなmax_tokensを設定してください。これは思考と応答テキストを合わせた総出力のハードリミットです。コスト制御を参照してください。

タスクは完了するものの必要以上に時間がかかる場合、またはより速くインタラクティブな作業スタイルを望む場合は、effortを下げてください。同じ推奨事項がClaude Mythos 5にも適用されます。より詳細なガイダンスについては、Claude Fable 5のプロンプト作成を参照してください。



基本的な使用方法

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Analyze the trade-offs between microservices and monolithic architectures",
        }
    ],
    output_config={"effort": "medium"},
)

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



effortパラメータを調整すべきタイミング

• max effortは、制約なしで絶対的な最高能力、つまり最も徹底的な推論と最も深い分析が必要な場合に使用します。Claude 4.6以降のモデルおよびClaude Mythos Previewで利用可能です。
• xhigh effortは、繰り返しのツール呼び出しや詳細な検索など、拡張された探索を必要とする高度なコーディングや複雑なエージェント的作業に使用します。Claude Fable 5、Claude Mythos 5、Claude Opus 5、Claude Opus 4.8、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 5で利用可能です。
• high effort（デフォルト）は、複雑な推論、微妙な分析、難しいコーディング問題、または速度やコストよりも品質が重要なあらゆるタスクに使用します。
• medium effortは、high effortの完全なトークン消費なしで堅実なパフォーマンスを求める場合のバランスの取れたオプションとして使用します。
• low effortは、速度（Claudeがより少ないトークンで応答するため）またはコストを最適化する場合に使用します。たとえば、シンプルな分類タスク、クイックルックアップ、またはわずかな品質向上が追加のレイテンシや支出を正当化しない大量処理のユースケースなどです。



ツール使用とeffort

ツールを使用する場合、effortパラメータはツール呼び出しに関する説明とツール呼び出し自体の両方に影響します。低いeffortレベルでは、以下の傾向があります。

• 複数の操作をより少ないツール呼び出しにまとめる
• ツール呼び出しの回数を減らす
• 前置きなしで直接アクションに進む
• 完了後に簡潔な確認メッセージを使用する

高いeffortレベルでは、以下の可能性があります。

• より多くのツール呼び出しを行う
• アクションを実行する前に計画を説明する
• 変更の詳細な要約を提供する
• より包括的なコードコメントを含める



思考とeffort

thinkingパラメータは、Claudeが回答する前に思考ブロックで思考するかどうかを制御します。effortパラメータは、Claudeが応答全体にどれだけの労力をかけるかを制御し、adaptiveモードでは思考の頻度と深さも含まれます。effortの値としてadaptiveを渡さないでください。adaptiveは思考モードであり、effortレベルではありません。

高いeffortレベルでは、Claudeはほとんどのリクエストでより長く思考します。低いレベルでは、シンプルな問題に対しては思考を完全にスキップすることがあります。2つの制御がどのように連携するかの完全なガイダンスについては、思考とeffortを参照してください。

effortをサポートする唯一の拡張思考専用モデルであるClaude Opus 4.5では、budget_tokensと併用して動作します。タスクに応じたeffortレベルを設定し、タスクに必要な推論の深さに基づいて思考トークン予算を設定してください。

モデルごとの思考の利用可能性については、モデルごとの設定表を参照してください。effortは思考の有無にかかわらず機能します。effortの仕組みを参照してください。



会話の途中でeffortを変更する

output_config.effortはリクエストレベルの設定です。各リクエストは独自の値を持つため、会話の後半部分を異なるeffortレベルで実行するには、次のリクエストで新しい値を設定してください。effortレベルはリクエスト全体に適用されます。effortはレンダリングされるプロンプトを形成するため、リクエスト間でeffortを変更すると、以前のターンからキャッシュされたプレフィックスは保持されません。長いセッションでプロンプトキャッシングに依存している場合は、最初にeffortレベルを選択し、それを一定に保ってください。



ベストプラクティス

1. effortを明示的に設定する： APIのデフォルトはhighですが、適切な開始点はモデルとワークロードによって異なります。
2. 速度重視またはシンプルなタスクにはlowを使用する： レイテンシが重要な場合やタスクが単純な場合、low effortは応答時間とコストを大幅に削減できます。
3. ユースケースをテストする： effortレベルの影響はタスクの種類によって異なります。デプロイする前に、特定のユースケースでパフォーマンスを評価してください。
4. 動的なeffortを検討する： タスクの複雑さに基づいてeffortを調整してください。シンプルなクエリにはlow effortが適している一方、エージェント的コーディングや複雑な推論にはhigh effortが有益です。1つの会話内で変更する前に、次の項目を参照してください。
5. キャッシュされた会話内ではeffortを一定に保つ： リクエスト間でeffort値を変更するとプロンプトキャッシングが無効になるため、キャッシュヒットに依存する会話内ではなく、ワークロード間でeffortを変更してください。思考とプロンプトキャッシングを参照してください。



次のステップ