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title: Compactação que mantém turnos recentes
url: https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/compaction-keep-recent-turns
description: Resuma os turnos mais antigos de uma conversa com compactação sob demanda e envie os turnos mais recentes após o resumo, palavra por palavra.
featureMetadata:
  status: beta
  betaHeader: compact-2026-09-04
  supportedModels:
    - claude-fable-5-1
    - claude-mythos-5-1
    - claude-fable-5
    - claude-mythos-5
    - claude-mythos-preview
    - claude-opus-5-5
    - claude-opus-5
    - claude-opus-4-8
    - claude-opus-4-7
    - claude-opus-4-6
    - claude-sonnet-5-5
    - claude-sonnet-5
    - claude-sonnet-4-6
    - claude-haiku-5-5
  supportedPlatforms:
    Claude API: beta
    Claude Platform on AWS: beta
    Google Cloud: beta
    Microsoft Foundry: beta
---

A "keep-tail compaction" (compactação que mantém turnos recentes) preserva os últimos turnos de uma conversa palavra por palavra após o resumo. Ela muda duas coisas no [loop de compactação](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/compaction-on-demand#compact-in-a-loop): quais mensagens entram na solicitação de compactação e o que você envia após o bloco. Tudo em [Continuar a partir do resumo](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/compaction-on-demand#continue-from-the-summary) se aplica sem alterações.

## Escolha quais turnos manter

Nenhum parâmetro define quais turnos são mantidos. Você escolhe um "cut point" (ponto de corte) no seu histórico: as mensagens anteriores a ele entram na solicitação de compactação, e as mensagens a partir dele são mantidas.

Os turnos mantidos voltam para Claude em tamanho integral, então quanto mais você mantém, menos espaço a compactação libera.

Coloque o corte onde nenhuma chamada de ferramenta fique em aberto, com cada chamada de ferramenta e seu resultado do mesmo lado. Se as mensagens que você envia terminarem em um turno `assistant` cuja chamada de ferramenta ainda não tem resultado, a API rejeita a solicitação de compactação.

## Compacte os turnos mais antigos e envie o restante após o bloco

Para manter os últimos turnos palavra por palavra, deixe esses turnos fora da solicitação de compactação. A API resume todas as mensagens que recebe, então envie apenas os turnos mais antigos e, em seguida, coloque o bloco na frente dos turnos que você manteve.

Envie os turnos mantidos exatamente como estão no seu histórico, incluindo os "thinking blocks" (blocos de pensamento). Ambas as solicitações carregam o cabeçalho beta, como em [Solicitar um resumo](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/compaction-on-demand#request-a-summary).

No exemplo a seguir, o histórico contém dois turnos, e o corte mantém o segundo. A solicitação de compactação carrega o primeiro turno:

```json
{
  "model": "claude-opus-5-5",
  "max_tokens": 4096,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "I am building a recipe app. Help me name the main entities in the data model."
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Start with Recipe, Ingredient, and Step. Add a RecipeIngredient entry that holds the quantity and unit for each ingredient in a recipe."
    }
  ],
  "compaction": { "type": "summarize" }
}
```

A próxima solicitação envia primeiro o bloco retornado, depois o turno mantido exatamente como estava e, em seguida, a nova mensagem `user`. [Continuar a partir do resumo](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/compaction-on-demand#continue-from-the-summary) mostra uma solicitação que começa com um bloco.

O programa a seguir é o loop de [Compactar em um loop](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/compaction-on-demand#compact-in-a-loop), alterado para manter os dois últimos turnos. As linhas destacadas mostram onde ele difere do loop.

<CodeGroup exclude="shell">
  ```python Python
  from anthropic.types.beta import BetaMessageParam

  client = anthropic.Anthropic()

  # Defina isto próximo ao seu orçamento real de entrada. Aqui está baixo para que uma conversa curta seja compactada.
  COMPACT_AT_TOKENS = 2500
  SYSTEM = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short."
  KEEP_TURNS = 2

  QUESTIONS = [
      "What are the main entities in the data model?",
      "Which fields should Recipe have?",
      "Which fields should Ingredient have?",
      "Which fields should RecipeIngredient have?",
      "Which fields should Step have?",
      "Which indexes should these tables have?",
      "Which fields should be required?",
      "Which fields should have default values?",
  ]

  history: list[BetaMessageParam] = []
  for turn, question in enumerate(QUESTIONS, start=1):
      history.append({"role": "user", "content": question})
      response = client.beta.messages.create(
          model="claude-opus-5-5",
          max_tokens=8192,
          system=SYSTEM,
          betas=["compact-2026-09-04"],
          messages=history,
      )
      history.append({"role": "assistant", "content": response.content})

      # A próxima requisição também envia esta resposta, então conte-a.
      conversation_tokens = response.usage.input_tokens + response.usage.output_tokens
      if conversation_tokens > COMPACT_AT_TOKENS and KEEP_TURNS < turn < len(QUESTIONS):
          # Um turno é uma mensagem do usuário e uma resposta do assistente,
          # então os turnos mantidos começam com uma mensagem do usuário.
          split = -2 * KEEP_TURNS
          older, recent = history[:split], history[split:]
          summary = client.beta.messages.create(
              model="claude-opus-5-5",
              max_tokens=4096,
              system=SYSTEM,
              betas=["compact-2026-09-04"],
              messages=older,
              compaction={"type": "summarize"},
          )
          if summary.stop_reason == "compaction":
              history = [{"role": "assistant", "content": summary.content}, *recent]
              print(f"Kept {len(recent) // 2} turns after the block")
  ```

  ```typescript TypeScript
  const client = new Anthropic();

  // Defina isto próximo ao seu orçamento real de entrada. Aqui está baixo para que uma conversa curta seja compactada.
  const compactAtTokens = 2500;
  const systemPrompt = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short.";
  const keepTurns = 2;

  const questions = [
    "What are the main entities in the data model?",
    "Which fields should Recipe have?",
    "Which fields should Ingredient have?",
    "Which fields should RecipeIngredient have?",
    "Which fields should Step have?",
    "Which indexes should these tables have?",
    "Which fields should be required?",
    "Which fields should have default values?"
  ];

  let history: Anthropic.Beta.Messages.BetaMessageParam[] = [];
  for (const [index, question] of questions.entries()) {
    const turn = index + 1;
    history.push({ role: "user", content: question });
    const response = await client.beta.messages.create({
      model: "claude-opus-5-5",
      max_tokens: 8192,
      system: systemPrompt,
      betas: ["compact-2026-09-04"],
      messages: history
    });
    history.push({ role: "assistant", content: response.content });

    // A próxima requisição também envia esta resposta, então conte-a.
    const conversationTokens = response.usage.input_tokens + response.usage.output_tokens;
    if (conversationTokens > compactAtTokens && turn > keepTurns && turn < questions.length) {
      // Um turno é uma mensagem do usuário e uma resposta do assistente, então os turnos mantidos começam com uma mensagem do usuário.
      const older = history.slice(0, -2 * keepTurns);
      const recent = history.slice(-2 * keepTurns);
      const summary = await client.beta.messages.create({
        model: "claude-opus-5-5",
        max_tokens: 4096,
        system: systemPrompt,
        betas: ["compact-2026-09-04"],
        messages: older,
        compaction: { type: "summarize" }
      });
      if (summary.stop_reason === "compaction") {
        history = [{ role: "assistant", content: summary.content }, ...recent];
        console.log(`Kept ${recent.length / 2} turns after the block`);
      }
    }
  }
  ```

  ```csharp C#
  using Anthropic.Models.Beta;
  using Anthropic.Models.Beta.Messages;
  using Model = Anthropic.Models.Messages.Model;

  AnthropicClient client = new();

  // Defina isto próximo ao seu orçamento real de entrada. Aqui está baixo para que uma conversa curta seja compactada.
  const int CompactAtTokens = 2500;
  const string SystemPrompt = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short.";
  const int KeepTurns = 2;

  string[] questions =
  [
      "What are the main entities in the data model?",
      "Which fields should Recipe have?",
      "Which fields should Ingredient have?",
      "Which fields should RecipeIngredient have?",
      "Which fields should Step have?",
      "Which indexes should these tables have?",
      "Which fields should be required?",
      "Which fields should have default values?",
  ];

  List<BetaMessageParam> history = [];
  foreach (var (index, question) in questions.Index())
  {
      var turn = index + 1;
      history.Add(new() { Role = Role.User, Content = question });
      var response = await client.Beta.Messages.Create(new MessageCreateParams
      {
          Model = Model.ClaudeOpus5_5,
          MaxTokens = 8192,
          System = SystemPrompt,
          Betas = [AnthropicBeta.Compact2026_09_04],
          Messages = history,
      });
      history.Add(new()
      {
          Role = Role.Assistant,
          Content = response.Content.Select(block => new BetaContentBlockParam(block.Json)).ToList(),
      });

      // A próxima requisição também envia esta resposta, então conte-a.
      var conversationTokens = response.Usage.InputTokens + response.Usage.OutputTokens;
      if (conversationTokens > CompactAtTokens && turn > KeepTurns && turn < questions.Length)
      {
          // Um turno é uma mensagem do usuário e uma resposta do assistente, então os turnos mantidos começam com uma mensagem do usuário.
          var older = history[..^(2 * KeepTurns)];
          var recent = history[^(2 * KeepTurns)..];
          var summary = await client.Beta.Messages.Create(new MessageCreateParams
          {
              Model = Model.ClaudeOpus5_5,
              MaxTokens = 4096,
              System = SystemPrompt,
              Betas = [AnthropicBeta.Compact2026_09_04],
              Messages = older,
              Compaction = new BetaCompactionConfig(), // type defaults to "summarize"
          });
          if (summary.StopReason == BetaStopReason.Compaction)
          {
              history =
              [
                  new()
                  {
                      Role = Role.Assistant,
                      Content = summary.Content.Select(block => new BetaContentBlockParam(block.Json)).ToList(),
                  },
                  .. recent,
              ];
              Console.WriteLine($"Kept {recent.Count / 2} turns after the block");
          }
      }
  }
  ```

  ```go Go
  ctx := context.Background()
  client := anthropic.NewClient()

  // Defina isto próximo ao seu orçamento real de entrada. Aqui está baixo para que uma conversa curta seja compactada.
  const compactAtTokens = 2500
  system := []anthropic.BetaTextBlockParam{{Text: "You help design a recipe app's data model. Keep answers short."}}
  const keepTurns = 2

  questions := []string{
  	"What are the main entities in the data model?",
  	"Which fields should Recipe have?",
  	"Which fields should Ingredient have?",
  	"Which fields should RecipeIngredient have?",
  	"Which fields should Step have?",
  	"Which indexes should these tables have?",
  	"Which fields should be required?",
  	"Which fields should have default values?",
  }

  var history []anthropic.BetaMessageParam
  for i, question := range questions {
  	turn := i + 1
  	history = append(history, anthropic.NewBetaUserMessage(anthropic.NewBetaTextBlock(question)))
  	response, err := client.Beta.Messages.New(ctx, anthropic.BetaMessageNewParams{
  		Model:     anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
  		MaxTokens: 8192,
  		System:    system,
  		Betas:     []anthropic.AnthropicBeta{anthropic.AnthropicBetaCompact2026_09_04},
  		Messages:  history,
  	})
  	if err != nil {
  		log.Fatal(err)
  	}
  	history = append(history, response.ToParam())

  	// A próxima requisição também envia esta resposta, então conte-a.
  	conversationTokens := response.Usage.InputTokens + response.Usage.OutputTokens
  	if conversationTokens > compactAtTokens && turn > keepTurns && turn < len(questions) {
  		// Um turno é uma mensagem do usuário e uma resposta do assistente, então os turnos mantidos começam com uma mensagem do usuário.
  		split := len(history) - 2*keepTurns
  		older, recent := history[:split], history[split:]
  		summary, err := client.Beta.Messages.New(ctx, anthropic.BetaMessageNewParams{
  			Model:     anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
  			MaxTokens: 4096,
  			System:    system,
  			Betas:     []anthropic.AnthropicBeta{anthropic.AnthropicBetaCompact2026_09_04},
  			Messages:  older,
  			Compaction: anthropic.BetaCompactionConfigUnionParam{
  				OfSummarize: &anthropic.BetaSummarizeCompactionParam{},
  			},
  		})
  		if err != nil {
  			log.Fatal(err)
  		}
  		if summary.StopReason == anthropic.BetaStopReasonCompaction {
  			history = slices.Replace(history, 0, split, summary.ToParam())
  			fmt.Printf("Kept %d turns after the block\n", len(recent)/2)
  		}
  	}
  }
  ```

  ```java Java
  import com.anthropic.models.beta.AnthropicBeta;
  import com.anthropic.models.beta.messages.BetaCompactionConfig;
  import com.anthropic.models.beta.messages.BetaMessageParam;
  import com.anthropic.models.beta.messages.BetaStopReason;
  import com.anthropic.models.beta.messages.MessageCreateParams;

  // Defina isto próximo ao seu orçamento real de entrada. Aqui está baixo para que uma conversa curta seja compactada.
  static final long COMPACT_AT_TOKENS = 2500;
  static final String SYSTEM = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short.";
  static final int KEEP_TURNS = 2;

  void main() {
      var client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();

      var questions = List.of(
          "What are the main entities in the data model?",
          "Which fields should Recipe have?",
          "Which fields should Ingredient have?",
          "Which fields should RecipeIngredient have?",
          "Which fields should Step have?",
          "Which indexes should these tables have?",
          "Which fields should be required?",
          "Which fields should have default values?"
      );

      var history = new ArrayList<BetaMessageParam>();
      for (int turn = 1; turn <= questions.size(); turn++) {
          history.add(BetaMessageParam.builder()
              .role(BetaMessageParam.Role.USER)
              .content(questions.get(turn - 1))
              .build());
          var params = MessageCreateParams.builder()
              .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
              .maxTokens(8192)
              .system(SYSTEM)
              .addBeta(AnthropicBeta.COMPACT_2026_09_04)
              .messages(history)
              .build();
          var response = client.beta().messages().create(params);
          history.add(response.toParam());

          // A próxima requisição também envia esta resposta, então conte-a.
          long conversationTokens = response.usage().inputTokens() + response.usage().outputTokens();
          if (conversationTokens > COMPACT_AT_TOKENS && turn > KEEP_TURNS && turn < questions.size()) {
              // Um turno é uma mensagem do usuário e uma resposta do assistente, então os turnos mantidos começam com uma mensagem do usuário.
              var older = history.subList(0, history.size() - 2 * KEEP_TURNS);
              var summaryParams = MessageCreateParams.builder()
                  .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
                  .maxTokens(4096)
                  .system(SYSTEM)
                  .addBeta(AnthropicBeta.COMPACT_2026_09_04)
                  .messages(older)
                  .compaction(BetaCompactionConfig.builder().build()) // type defaults to "summarize"
                  .build();
              var summary = client.beta().messages().create(summaryParams);
              if (summary.stopReason().map(BetaStopReason.COMPACTION::equals).orElse(false)) {
                  older.clear();
                  history.addFirst(summary.toParam());
                  IO.println("Kept " + (history.size() - 1) / 2 + " turns after the block");
              }
          }
      }
  }
  ```

  ```php PHP
  use Anthropic\Beta\AnthropicBeta;
  use Anthropic\Beta\Messages\BetaCompactionConfig;
  use Anthropic\Beta\Messages\BetaMessageParam;
  use Anthropic\Beta\Messages\BetaMessageParam\Role;
  use Anthropic\Beta\Messages\BetaStopReason;

  $client = new Client();

  // Defina isto próximo ao seu orçamento real de entrada. Aqui está baixo para que uma conversa curta seja compactada.
  const COMPACT_AT_TOKENS = 2500;
  const SYSTEM = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short.";
  const KEEP_TURNS = 2;

  $questions = [
      'What are the main entities in the data model?',
      'Which fields should Recipe have?',
      'Which fields should Ingredient have?',
      'Which fields should RecipeIngredient have?',
      'Which fields should Step have?',
      'Which indexes should these tables have?',
      'Which fields should be required?',
      'Which fields should have default values?',
  ];

  $history = [];
  foreach ($questions as $index => $question) {
      $turn = $index + 1;
      $history[] = BetaMessageParam::with(role: Role::USER, content: $question);
      $response = $client->beta->messages->create(
          model: Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
          maxTokens: 8192,
          system: SYSTEM,
          betas: [AnthropicBeta::COMPACT_2026_09_04],
          messages: $history,
      );
      $history[] = BetaMessageParam::with(role: Role::ASSISTANT, content: $response->content);

      // A próxima requisição também envia esta resposta, então conte-a.
      $conversationTokens = $response->usage->inputTokens + $response->usage->outputTokens;
      if ($conversationTokens > COMPACT_AT_TOKENS && $turn > KEEP_TURNS && $turn < count($questions)) {
          // Um turno é uma mensagem do usuário e uma resposta do assistente, então os turnos mantidos começam com uma mensagem do usuário.
          $older = array_slice($history, 0, -2 * KEEP_TURNS);
          $recent = array_slice($history, -2 * KEEP_TURNS);
          $summary = $client->beta->messages->create(
              model: Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
              maxTokens: 4096,
              system: SYSTEM,
              betas: [AnthropicBeta::COMPACT_2026_09_04],
              messages: $older,
              compaction: new BetaCompactionConfig(), // type defaults to 'summarize'
          );
          if ($summary->stopReason === BetaStopReason::COMPACTION->value) {
              $history = [BetaMessageParam::with(role: Role::ASSISTANT, content: $summary->content), ...$recent];
              printf("Kept %d turns after the block\n", intdiv(count($recent), 2));
          }
      }
  }
  ```

  ```ruby Ruby
  client = Anthropic::Client.new

  # Defina isto perto do seu orçamento real de entrada. Aqui está baixo para que uma conversa curta seja compactada.
  COMPACT_AT_TOKENS = 2500
  SYSTEM = "You help design a recipe app's data model. Keep answers short."
  KEEP_TURNS = 2

  questions = [
    "What are the main entities in the data model?",
    "Which fields should Recipe have?",
    "Which fields should Ingredient have?",
    "Which fields should RecipeIngredient have?",
    "Which fields should Step have?",
    "Which indexes should these tables have?",
    "Which fields should be required?",
    "Which fields should have default values?"
  ]

  history = []
  questions.each.with_index(1) do |question, turn|
    history << { role: "user", content: question }
    response = client.beta.messages.create(
      model: Anthropic::Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
      max_tokens: 8192,
      system_: SYSTEM,
      betas: [Anthropic::AnthropicBeta::COMPACT_2026_09_04],
      messages: history
    )
    history << { role: "assistant", content: response.content }

    # A próxima requisição também envia esta resposta, então conte-a.
    conversation_tokens = response.usage.input_tokens + response.usage.output_tokens
    if conversation_tokens > COMPACT_AT_TOKENS && turn > KEEP_TURNS && turn < questions.length
      # Um turno é uma mensagem do usuário e uma resposta do assistente, então os turnos mantidos começam com uma mensagem do usuário.
      older, recent = history[...-2 * KEEP_TURNS], history.last(2 * KEEP_TURNS)
      summary = client.beta.messages.create(
        model: Anthropic::Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
        max_tokens: 4096,
        system_: SYSTEM,
        betas: [Anthropic::AnthropicBeta::COMPACT_2026_09_04],
        messages: older,
        compaction: { type: "summarize" }
      )
      if summary.stop_reason == :compaction
        history = [{ role: "assistant", content: summary.content }, *recent]
        puts "Kept #{recent.length / 2} turns after the block"
      end
    end
  end
  ```
</CodeGroup>

* **Escolhendo o corte:** O programa mantém os dois últimos turnos, em que um turno é uma mensagem `user` e a resposta a ela. Ele divide o histórico a quatro mensagens do final, de modo que os turnos mantidos começam com uma mensagem `user`.
* **Decidindo quando compactar:** A verificação de tamanho também exige que a conversa tenha mais turnos do que o programa mantém, para que a parte mais antiga nunca fique vazia.
* **A solicitação de compactação:** Onde o loop envia o histórico inteiro, esta versão envia apenas as mensagens mais antigas.
* **A substituição:** Onde o loop substitui o histórico inteiro pela mensagem retornada, o novo histórico desta versão é a mensagem retornada seguida pelos turnos mantidos.

A verificação de `stop_reason` e todas as solicitações após a substituição permanecem inalteradas em relação ao loop.

## Mantenha o pensamento válido nos turnos mantidos

Se você envia os blocos de pensamento de volta em um modelo com [pensamento preservado](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/preserved-thinking), o pensamento nos turnos mantidos permanece válido apenas enquanto as [condições para o pensamento mantido](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/compaction-thinking-blocks#conditions-for-kept-thinking-to-stay-valid) forem atendidas, e uma delas limita onde o corte pode ficar.

O corte do programa, entre uma resposta e a próxima mensagem `user`, atende a essa condição. O mesmo vale para um corte no final de uma solicitação que você já fez: compacte exatamente as `messages` dessa solicitação e mantenha tudo o que seu histórico ganhou desde então.