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# アダプティブシンキング
<a name="claude-messages-adaptive-thinking"></a>

アダプティブシンキングは、 を 4.6 Claude Opus [拡張思考](claude-messages-extended-thinking.md)で使用するための推奨方法です。アダプティブシンキングでは、シンキングトークンの予算を手動で設定する代わりに、各リクエストの複雑さに基づいて、考えるタイミングと量をClaude動的に決定できます。アダプティブシンキングは`budget_tokens`、固定 を使用した拡張シンキングよりも確実にパフォーマンスを向上させます。4.6 Claude Opus から最もインテリジェントなレスポンスを得るために、アダプティブシンキングに移行することをお勧めします。ベータヘッダーは必要ありません。

サポートされているモデルは次のとおりです。


| モデル | モデル ID | 
| --- | --- | 
| Claude Opus 4.6 | `anthropic.claude-opus-4-6-v1` | 
| Claude Sonnet 4.6 | `anthropic.claude-sonnet-4-6` | 

**注記**  
`thinking.type: "enabled"` と `budget_tokens`は 4Claude Opus.6 で廃止され、今後のモデルリリースで削除されます。代わりに、エフォートパラメータ`thinking.type: "adaptive"`で を使用します。  
古いモデル (Claude Sonnet 4.5、4.5 など) Claude Opus は適応的思考をサポートしておらず、 `thinking.type: "enabled"`で が必要です`budget_tokens`。

## 適応的思考の仕組み
<a name="claude-messages-adaptive-thinking-how-it-works"></a>

アダプティブモードでは、 は各リクエストの複雑さClaudeを評価し、考えるかどうか、どの程度考えるかを決定します。デフォルトのエフォートレベル (`high`) では、 Claudeはほとんど常に考えます。労力レベルが低い場合、 Claudeはより単純な問題に対する思考をスキップする可能性があります。

アダプティブシンキングでは、 も自動的に有効になります[インターリーブ思考 (ベータ版)](claude-messages-extended-thinking.md#claude-messages-extended-thinking-tool-use-interleaved)。つまり、 Claudeはツール呼び出し間で考えることができるため、エージェントワークフローに特に効果的です。

API リクエスト`"adaptive"`で `thinking.type`を に設定します。

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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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## エフォートパラメータを使用した適応的思考
<a name="claude-messages-adaptive-thinking-effort"></a>

適応的思考と労力パラメータを組み合わせて、どの程度の思考Claudeを行うかをガイドできます。労力レベルは、 Claudeの思考割り当てのソフトガイダンスとして機能します。


| 労力レベル | 思考動作 | 
| --- | --- | 
| max | Claude は常に思考深度に制約を課さずに思考します。 Claude Opus 4.6 のみ — 他のモデルmaxで を使用するリクエストはエラーを返します。 | 
| high (デフォルト) | Claude は常に考えます。複雑なタスクに関する深い推論を提供します。 | 
| medium | Claude は中程度の思考を使用します。非常に単純なクエリの思考をスキップすることがあります。 | 
| low | Claude は思考を最小限に抑えます。速度が最も重要である単純なタスクの思考をスキップします。 | 

## プロンプトキャッシュ
<a name="claude-messages-adaptive-thinking-prompt-caching"></a>

`adaptive` 思考を使用した連続リクエストは、プロンプトキャッシュブレークポイントを保持します。ただし、 `adaptive`と `enabled`/`disabled` 思考モードを切り替えると、メッセージのキャッシュブレークポイントが壊れます。モードの変更に関係なく、システムプロンプトとツール定義はキャッシュされたままになります。

## 思考動作の調整
<a name="claude-messages-adaptive-thinking-tuning"></a>

Claude が目的よりも頻繁に考えている場合は、システムプロンプトにガイダンスを追加できます。

```
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.
```

**警告**  
より少ない頻度で考えるClaudeようにステアリングすると、推論の恩恵を受けるタスクの品質が低下する可能性があります。プロンプトベースのチューニングを本番環境にデプロイする前に、特定のワークロードへの影響を測定します。まず、労力レベルを低くしてテストすることを検討してください。