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# Adaptives Denken
Adaptives Denken ist die empfohlene Methode [Erweitertes Denken](claude-messages-extended-thinking.md) für Claude Opus 4.6. Anstatt manuell ein Budget für Denkmuster festzulegen, ermöglicht adaptives Denken anhand der Komplexität der einzelnen Anfragen Claude dynamisch zu entscheiden, wann und wie viel nachgedacht werden soll. Adaptives Denken führt zuverlässig zu einer besseren Leistung als erweitertes Denken mit einer festen Einstellung`budget_tokens`, und wir empfehlen, zu adaptivem Denken überzugehen, um die intelligentesten Antworten aus Claude Opus 4.6 zu erhalten. Es ist kein Beta-Header erforderlich.
Es werde folgende Modelle unterstützt:
| Modell | Modell-ID |
| --- | --- |
| Claude Opus4.6 | `anthropic.claude-opus-4-6-v1` |
| Claude Sonett 4,6 | `anthropic.claude-sonnet-4-6` |
**Anmerkung**
`thinking.type: "enabled"`und `budget_tokens` sind in Version Claude Opus 4.6 veraltet und werden in einer future Modellversion entfernt. Verwenden Sie es `thinking.type: "adaptive"` stattdessen mit dem Effort-Parameter.
Ältere Modelle (Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.5 usw.) unterstützen adaptives Denken nicht und erfordern `thinking.type: "enabled"` mit`budget_tokens`.
## Wie funktioniert adaptives Denken
Im adaptiven Modus Claude wird die Komplexität jeder Anfrage bewertet und entschieden, ob und wie viel darüber nachgedacht werden soll. Auf der Standardaufwandsebene (`high`) denkt er fast immer nach. Claude Bei niedrigerem Aufwand überspringt er Claude möglicherweise das Denken für einfachere Probleme.
Adaptives Denken ermöglicht dies auch automatisch[Verschachteltes Denken (Beta)](claude-messages-extended-thinking.md#claude-messages-extended-thinking-tool-use-interleaved). Das bedeutet, dass es zwischen den einzelnen Toolaufrufen denken Claude kann, was es besonders effektiv für die Arbeitsabläufe von Agenturen macht.
Stellen Sie `"adaptive"` in `thinking.type` Ihrer API-Anfrage auf Folgendes ein:
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#### [ CLI ]
```
aws bedrock-runtime invoke-model \
--model-id "us.anthropic.claude-opus-4-6-v1" \
--body '{
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 16000,
"thinking": {
"type": "adaptive"
},
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Three players A, B, C play a game. Each has a jar with 100 balls numbered 1-100. Simultaneously, each draws one ball. A beats B if As number > Bs number (mod 100, treating 100 as 0 for comparison). Similarly for B vs C and C vs A. The overall winner is determined by majority of pairwise wins (ties broken randomly). Is there a mixed strategy Nash equilibrium where each player draws uniformly? If not, characterize the equilibrium."
}
]
}' \
--cli-binary-format raw-in-base64-out \
output.json && cat output.json | jq '.content[] | {type, thinking: .thinking[0:200], text}'
```
------
#### [ Python ]
```
import boto3
import json
bedrock_runtime = boto3.client(
service_name='bedrock-runtime',
region_name='us-east-2'
)
response = bedrock_runtime.invoke_model(
modelId="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
body=json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 16000,
"thinking": {
"type": "adaptive"
},
"messages": [{
"role": "user",
"content": "Explain why the sum of two even numbers is always even."
}]
})
)
response_body = json.loads(response["body"].read())
for block in response_body["content"]:
if block["type"] == "thinking":
print(f"\nThinking: {block['thinking']}")
elif block["type"] == "text":
print(f"\nResponse: {block['text']}")
```
------
#### [ TypeScript ]
```
import { BedrockRuntimeClient, InvokeModelCommand } from "@aws-sdk/client-bedrock-runtime";
async function main() {
const client = new BedrockRuntimeClient({});
const command = new InvokeModelCommand({
modelId: "us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
body: JSON.stringify({
anthropic_version: "bedrock-2023-05-31",
max_tokens: 16000,
thinking: {
type: "adaptive"
},
messages: [{
role: "user",
content: "Explain why the sum of two even numbers is always even."
}]
})
});
const response = await client.send(command);
const responseBody = JSON.parse(new TextDecoder().decode(response.body));
for (const block of responseBody.content) {
if (block.type === "thinking") {
console.log(`\nThinking: ${block.thinking}`);
} else if (block.type === "text") {
console.log(`\nResponse: ${block.text}`);
}
}
}
main().catch(console.error);
```
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## Adaptives Denken mit dem Parameter Aufwand
Sie können adaptives Denken mit dem Leistungsparameter kombinieren, um zu bestimmen, wie viel Denken Claude bewirkt. Das Aufwandsniveau dient als Orientierungshilfe für die Verteilung Claude des Denkens:
| Aufwand-Ebene | Denkverhalten |
| --- | --- |
| max | Claudedenkt immer ohne Einschränkungen in Bezug auf die Denktiefe. Claude Opusnur 4.6 — Anfragen, die max auf anderen Modellen verwendet werden, geben einen Fehler zurück. |
| high (Standard) | Claudedenkt immer. Bietet fundierte Überlegungen zu komplexen Aufgaben. |
| medium | Claudeverwendet gemäßigtes Denken. Kann bei sehr einfachen Fragen das Nachdenken überspringen. |
| low | Claudeminimiert das Denken. Überspringt das Denken bei einfachen Aufgaben, bei denen Geschwindigkeit am wichtigsten ist. |
## Prompt-Caching
Aufeinanderfolgende Anfragen, bei denen `adaptive` Thinking verwendet wird, behalten die Zwischenspeicher-Haltepunkte bei. Beim Umschalten zwischen den `disabled` Denkmodi `adaptive` und`enabled`/werden jedoch die Cache-Breakpoints für Nachrichten unterbrochen. Systemaufforderungen und Werkzeugdefinitionen bleiben unabhängig von Modusänderungen zwischengespeichert.
## Optimierung des Denkverhaltens
Wenn Claude Sie mehr oder weniger häufig denken, als Sie möchten, können Sie Ihrer Systemaufforderung eine Anleitung hinzufügen:
```
Extended thinking adds latency and should only be used when it
will meaningfully improve answer quality — typically for problems
that require multi-step reasoning. When in doubt, respond directly.
```
**Warnung**
Wenn Sie weniger häufig nachdenken, kann dies Claude zu Qualitätseinbußen bei Aufgaben führen, für die Argumentation von Vorteil ist. Messen Sie die Auswirkungen auf Ihre spezifischen Workloads, bevor Sie das Prompt-basierte Tuning in der Produktion einsetzen. Erwägen Sie, zunächst mit geringerem Aufwand zu testen.