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圧縮

圧縮は、コンテキストウィンドウの制限に近づいたときに古いコンテキストを自動的に要約することで、長時間実行される会話やタスクの有効なコンテキストの長さを拡張します。これは、以下に最適です。

圧縮は、次のモデルでサポートされています。

圧縮の仕組み

圧縮を有効にすると、 は設定されたトークンしきい値に近づいたときに会話Claudeを自動的に要約します。API:

後続のリクエストでは、メッセージにレスポンスを追加します。API は、ブロックの前にすべてのメッセージcompactionブロックを自動的に削除し、概要から会話を続行します。

基本的な使用法

Messages API リクエストcontext_management.editsで compact_20260112戦略を に追加して圧縮を有効にします。

CLI

aws bedrock-runtime invoke-model \
    --model-id "us.anthropic.claude-opus-4-6-v1" \
    --body '{
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "anthropic_beta": ["compact-2026-01-12"],
        "max_tokens": 4096,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Help me build a website"
            }
        ],
        "context_management": {
            "edits": [
                {
                    "type": "compact_20260112"
                }
            ]
        }
    }' \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    /tmp/response.json

echo "Response:"
cat /tmp/response.json | jq '.content[] | {type, text: .text[0:500]}'

Python

import boto3
import json

bedrock_runtime = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

messages = [{"role": "user", "content": "Help me build a website"}]

response = bedrock_runtime.invoke_model(
    modelId="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "anthropic_beta": ["compact-2026-01-12"],
        "max_tokens": 4096,
        "messages": messages,
        "context_management": {
            "edits": [
                {
                    "type": "compact_20260112"
                }
            ]
        }
    })
)

response_body = json.loads(response["body"].read())

# Append the response (including any compaction block) to continue the conversation
messages.append({"role": "assistant", "content": response_body["content"]})

for block in response_body["content"]:
    if block.get("type") == "compaction":
        print(f"[COMPACTION]: {block['content'][:200]}...")
    elif block.get("type") == "text":
        print(f"[RESPONSE]: {block['text']}")

TypeScript

import { BedrockRuntimeClient, InvokeModelCommand } from "@aws-sdk/client-bedrock-runtime";

async function main() {
    const client = new BedrockRuntimeClient({});

    const messages: Array<{role: string, content: string | object[]}> = [
        { role: "user", content: "Help me build a website" }
    ];

    const command = new InvokeModelCommand({
        modelId: "us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
        body: JSON.stringify({
            anthropic_version: "bedrock-2023-05-31",
            anthropic_beta: ["compact-2026-01-12"],
            max_tokens: 4096,
            messages,
            context_management: {
                edits: [
                    {
                        type: "compact_20260112"
                    }
                ]
            }
        })
    });

    const response = await client.send(command);
    const responseBody = JSON.parse(new TextDecoder().decode(response.body));

    // Append response to continue conversation
    messages.push({ role: "assistant", content: responseBody.content });

    for (const block of responseBody.content) {
        if (block.type === "compaction") {
            console.log(`[COMPACTION]: ${block.content.substring(0, 200)}...`);
        } else if (block.type === "text") {
            console.log(`[RESPONSE]: ${block.text}`);
        }
    }
}

main().catch(console.error);

パラメータ

トリガーの設定

trigger パラメータを使用して圧縮がトリガーされるタイミングを設定します。

import boto3
import json

bedrock_runtime = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

response = bedrock_runtime.invoke_model(
    modelId="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "anthropic_beta": ["compact-2026-01-12"],
        "max_tokens": 4096,
        "messages": [{"role": "user", "content": "Help me build a website"}],
        "context_management": {
            "edits": [
                {
                    "type": "compact_20260112",
                    "trigger": {
                        "type": "input_tokens",
                        "value": 100000
                    }
                }
            ]
        }
    })
)

response_body = json.loads(response["body"].read())
print(response_body["content"][-1]["text"])

カスタム要約手順

デフォルトでは、圧縮は次の要約プロンプトを使用します。

You have written a partial transcript for the initial task above. Please write a summary of the transcript. The purpose of this summary is to provide continuity so you can continue to make progress towards solving the task in a future context, where the raw history above may not be accessible and will be replaced with this summary. Write down anything that would be helpful, including the state, next steps, learnings etc. You must wrap your summary in a <summary></summary> block.

instructions パラメータを介してカスタム手順を指定して、このプロンプトを完全に置き換えることができます。カスタム手順はデフォルトを補完するものではなく、完全に置き換えられます。

import boto3
import json

bedrock_runtime = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

response = bedrock_runtime.invoke_model(
    modelId="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "anthropic_beta": ["compact-2026-01-12"],
        "max_tokens": 4096,
        "messages": [{"role": "user", "content": "Help me build a website"}],
        "context_management": {
            "edits": [
                {
                    "type": "compact_20260112",
                    "instructions": "Focus on preserving code snippets, variable names, and technical decisions."
                }
            ]
        }
    })
)

response_body = json.loads(response["body"].read())
print(response_body["content"][-1]["text"])

圧縮後の一時停止

圧縮の概要を生成した後に API を一時停止pause_after_compactionするには、 を使用します。これにより、API がレスポンスを続行する前に、追加のコンテンツブロック (最近のメッセージや特定の指示指向メッセージの保存など) を追加できます。

有効にすると、API は圧縮ブロックの生成後にcompaction停止理由を含むメッセージを返します。

import boto3
import json

bedrock_runtime = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')

messages = [{"role": "user", "content": "Help me build a website"}]

response = bedrock_runtime.invoke_model(
    modelId="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "anthropic_beta": ["compact-2026-01-12"],
        "max_tokens": 4096,
        "messages": messages,
        "context_management": {
            "edits": [
                {
                    "type": "compact_20260112",
                    "pause_after_compaction": True
                }
            ]
        }
    })
)

response_body = json.loads(response["body"].read())

# Check if compaction triggered a pause
if response_body.get("stop_reason") == "compaction":
    # Response contains only the compaction block
    messages.append({"role": "assistant", "content": response_body["content"]})

    # Continue the request
    response = bedrock_runtime.invoke_model(
        modelId="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
        body=json.dumps({
            "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
            "anthropic_beta": ["compact-2026-01-12"],
            "max_tokens": 4096,
            "messages": messages,
            "context_management": {
                "edits": [{"type": "compact_20260112"}]
            }
        })
    )
    response_body = json.loads(response["body"].read())

print(response_body["content"][-1]["text"])

圧縮ブロックの使用

圧縮がトリガーされると、API はアシスタントレスポンスの開始時にcompactionブロックを返します。

長時間の会話では、複数の圧縮が発生する可能性があります。最後の圧縮ブロックはプロンプトの最終状態を反映し、それより前のコンテンツを生成された概要に置き換えます。

{
  "content": [
    {
      "type": "compaction",
      "content": "Summary of the conversation: The user requested help building a web scraper..."
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "Based on our conversation so far..."
    }
  ]
}

ストリーミング

圧縮を有効にしてレスポンスをストリーミングすると、圧縮が開始されるとcontent_block_startイベントを受け取ります。圧縮ブロックは、テキストブロックとは異なる方法でストリーミングされます。content_block_start イベントを受信し、その後に完全な概要コンテンツ (中間ストリーミングなし) content_block_deltaを含むイベントを受信し、その後にcontent_block_stopイベントを受信します。

プロンプトキャッシュ

圧縮ブロックにcache_controlブレークポイントを追加できます。これにより、システムプロンプト全体を要約されたコンテンツとともにキャッシュします。元の圧縮コンテンツは無視されます。圧縮がトリガーされると、後続のリクエストでキャッシュミスが発生する可能性があることに注意してください。

{
    "role": "assistant",
    "content": [
        {
            "type": "compaction",
            "content": "[summary text]",
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "Based on our conversation..."
        }
    ]
}

使用状況について

圧縮には追加のサンプリングステップが必要であり、レート制限と請求に役立ちます。API は、レスポンスで詳細な使用状況情報を返します。

{
  "usage": {
    "input_tokens": 45000,
    "output_tokens": 1234,
    "iterations": [
      {
        "type": "compaction",
        "input_tokens": 180000,
        "output_tokens": 3500
      },
      {
        "type": "message",
        "input_tokens": 23000,
        "output_tokens": 1000
      }
    ]
  }
}

iterations 配列には、サンプリングの反復ごとの使用状況が表示されます。圧縮が発生すると、compactionイテレーションの後にメインmessageイテレーションが表示されます。最終イテレーションのトークン数は、圧縮後の有効なコンテキストサイズを反映します。