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拡張思考

拡張思考により、Claude は複雑なタスクの推論機能が向上し、最終的な回答を提供する前の段階的思考プロセスにさまざまなレベルの透明性が提供されます。Claude の思考モードを有効にするたびに、内部推論プロセスに Claude が使用できるトークンの最大数の予算を設定する必要があります。

サポートされているモデルは次のとおりです。

拡張思考のベストプラクティスと考慮事項

使用上のガイドライン

パフォーマンスに関する考慮事項

機能の互換性

思考予算の使用

拡張思考の仕組み

拡張思考をオンにすると、Claude は内部推論を出力する thinking コンテンツブロックを作成します。Claude は最終応答を作成する前に、この推論からのインサイトを組み込みます。API レスポンスには thinking コンテンツブロックが含まれ、その後に text コンテンツブロックが続きます。

デフォルトのレスポンス形式の例を次に示します。

{
  "content": [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "Let me analyze this step by step...",
      "signature": "WaUjzkypQ2mUEVM36O2TxuC06KN8xyfbJwyem2dw3URve/op91XWHOEBLLqIOMfFG/UvLEczmEsUjavL...."
    },
    {
      "type": "text", 
      "text": "Based on my analysis..."
    }
  ]
}

拡張思考のレスポンス形式の詳細については、「Anthropic Messages API」の「リクエストとレスポンス」を参照してください。

拡張思考の使用方法

拡張思考を有効にするには、thinking パラメータを有効に設定し、拡張思考用の budget_tokens を指定されたトークン予算に設定して、thinking オブジェクトを追加します。

budget_tokens パラメータは、Claude が内部推論プロセスに使用できるトークンの最大数を決定します。Claude 4 モデルでは、この制限は完全な思考トークンに適用され、要約された出力には適用されません。予算が多いほど複雑な問題をより詳細に分析できるため、レスポンスの品質が向上しますが、特に 32,000 を超える範囲では、Claude は割り当てられた予算を使い切らない場合があります。

budget_tokens の値は、max_tokens より小さい値に設定する必要があります。ただし、ツールで インターリーブ思考 (ベータ版) を使用する場合、トークンの制限がコンテキストウィンドウ全体 (20 万トークン) になるため、この制限を超える可能性があります。

要約された思考

拡張思考を有効にすると、Claude 4 モデルの Messages API は、Claude の完全な思考プロセスの要約を返します。要約された思考は、誤用を防ぎながら、思考拡張の完全なインテリジェンス上のメリットを提供します。

以下は、要約された思考に関する重要な考慮事項です。

ストリーミング思考

サーバー送信イベント (SSE) を使用して、拡張思考レスポンスをストリーミングできます。ストリーミングが拡張思考に対して有効になっている場合、思考コンテンツは thinking_delta イベントを介して受信されます。ストリーミングイベントは、一定の速度で返されるとは限りません。ストリーミングイベントの間に遅延が発生する可能性があります。Messages API を介したストリーミングの詳細については、「ストリーミングメッセージ」を参照してください。

InvokeModelWithResponseStream を使用して思考でストリーミングを処理する方法は次のとおりです。

{
    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
    "max_tokens": 10000,
    "thinking": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 4000
    },
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "What is 27 * 453?"
        }
    ]
}

レスポンス:

event: message_start
data: {"type": "message_start", "message": {"id": "msg_01...", "type": "message", "role": "assistant", "content": [], "model": "claude-3-7-sonnet-20250219", "stop_reason": null, "stop_sequence": null}}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 0, "content_block": {"type": "thinking", "thinking": ""}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "Let me solve this step by step:\n\n1. First break down 27 * 453"}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "thinking_delta", "thinking": "\n2. 453 = 400 + 50 + 3"}}

// Additional thinking deltas...

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 0, "delta": {"type": "signature_delta", "signature": "EqQBCgIYAhIM1gbcDa9GJwZA2b3hGgxBdjrkzLoky3dl1pkiMOYds..."}}

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 0}

event: content_block_start
data: {"type": "content_block_start", "index": 1, "content_block": {"type": "text", "text": ""}}

event: content_block_delta
data: {"type": "content_block_delta", "index": 1, "delta": {"type": "text_delta", "text": "27 * 453 = 12,231"}}

// Additional text deltas...

event: content_block_stop
data: {"type": "content_block_stop", "index": 1}

event: message_delta
data: {"type": "message_delta", "delta": {"stop_reason": "end_turn", "stop_sequence": null}}

event: message_stop
data: {"type": "message_stop"}

ツール使用を伴う拡張思考

拡張思考は Claude と併用でき、ツールの使用 はツールの選択と結果処理を通じた推論ができるようになります。ツール使用を伴う拡張思考を使用する場合は、次の制限に注意してください。

コンテキストウィンドウ管理とツールの連携方法を次に示します。

{
    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
    "max_tokens": 10000,
    "thinking": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 4000
    },
  "tools": [
  {
    "name": "get_weather",
    "description": "Get current weather for a location",
    "input_schema": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "location": {
          "type": "string"
        }
      },
      "required": [
        "location"
      ]
    }
  }
],
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "What's the weather in Paris?"
        }
    ]
}

最初のレスポンスは次のとおりです。

{
    "content": [
        {
            "type": "thinking",
            "thinking": "The user wants to know the current weather in Paris. I have access to a function `get_weather`...",
            "signature": "BDaL4VrbR2Oj0hO4XpJxT28J5TILnCrrUXoKiiNBZW9P+nr8XSj1zuZzAl4egiCCpQNvfyUuFFJP5CncdYZEQPPmLxYsNrcs...."
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "I can help you get the current weather information for Paris. Let me check that for you"
        },
        {
            "type": "tool_use",
            "id": "toolu_01CswdEQBMshySk6Y9DFKrfq",
            "name": "get_weather",
            "input": {
                "location": "Paris"
            }
        }
    ]
}

ツール使用を伴う会話を続けると、別のレスポンスが生成されます。tool_use_block だけでなく thinking_block も渡されることに注意してください。これが渡されないと、エラーが発生します。

{
  "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
  "max_tokens": 10000,
  "thinking": {
    "type": "enabled",
    "budget_tokens": 4000
  },
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "Get current weather for a location",
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {
            "type": "string"
          }
        },
        "required": [
          "location"
        ]
      }
    }
  ],
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "What's the weather in Paris?"
        },
        {
          "role": "assistant",
          "content": [
            {
              "type": "thinking",
              "thinking": "The user wants to know the current weather in Paris. I have access to a function `get_weather`…",
              "signature": "BDaL4VrbR2Oj0hO4XpJxT28J5TILnCrrUXoKiiNBZW9P+nr8XSj1zuZzAl4egiCCpQNvfyUuFFJP5CncdYZEQPPmLxY",
            },
            {
              "type": "tool_use",
              "id": "toolu_01CswdEQBMshySk6Y9DFKrfq",
              "name": "get_weather",
              "input": {
                "location": "Paris"
              }
            }
          ]
        },
        {
          "role": "user",
          "content": [
            {
              "type": "tool_result",
              "tool_use_id": "toolu_01CswdEQBMshySk6Y9DFKrfq",
              "content": "Current temperature: 88°F"
            }
          ]
        }
      ]
    }

API レスポンスにテキストのみが含まれるようになりました。

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Currently in Paris, the temperature is 88°F (31°C)"
    }
  ]
}

思考ブロックの保持

ツール使用中は、思考ブロックを API に返す必要があり、完全な未修正ブロックを API に返す必要があります。これは、モデルの推論フローと会話の整合性を維持する上で重要です。

Claude がツールを呼び出すと、外部情報を待つるためにレスポンスの構築が一時停止されます。ツールの結果が返されると、Claude はその既存のレスポンスの構築を続行します。そのためには、以下の理由により、ツール使用中に思考ブロックを保持する必要があります。

インターリーブ思考 (ベータ版)

Claude 4 モデルはインターリーブ思考をサポートしています。インターリーブ思考は、Claude がツール呼び出し間で思考し、ツールの結果を受け取った後にさらに高度な推論を行えるようにする機能です。これにより、Claude が以下を実行できる、より複雑なエージェントインタラクションが可能になります。

インターリーブ思考を有効にするには、API リクエストにベータヘッダー interleaved-thinking-2025-05-14 を追加します。

思考ブロッククリア (ベータ)

思考ブロッククリアは、Anthropic Claude モデル機能 (ベータ) です。この機能を使用すると、Claude は古い思考ブロックを以前のターンから自動的にクリアできます。思考ブロッククリアを使用するには、anthropic_beta リクエストパラメータのベータヘッダーのリストcontext-management-2025-06-27に を追加する必要があります。また、 の使用を指定clear_thinking_20251015し、次の設定オプションから選択する必要があります。

clear_thinking_20251015 コンテキスト管理戦略で使用できるコントロールは次のとおりです。すべてにオプションまたはデフォルトがあります。

Request

{
      "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
      "max_tokens": 10000,
      "anthropic_beta": [
        "context-management-2025-06-27"
      ],
      "thinking": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 4000
      },
      "tools": [
        {
          "name": "get_weather",
          "description": "Get current weather for a location",
          "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "location": {
                "type": "string"
              }
            },
            "required": [
              "location"
            ]
          }
        }
      ],
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "What's the weather in Paris?"
        },
        {
          "role": "assistant",
          "content": [
            {
              "type": "thinking",
              "thinking": "The user is asking for the weather in Paris. I have access to a get_weather function that takes a location as a parameter. I have all the information I need to make this call - the location is \"Paris\".\n\nLet me call the get_weather function with \"Paris\" as the location.",
              "signature": "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"
            },
            {
              "type": "tool_use",
              "id": "toolu_bdrk_01U7emCvL5v5z5GT7PDr2vzc",
              "name": "get_weather",
              "input": {
                "location": "Paris"
              }
            }
          ]
        },
        {
          "role": "user",
          "content": [
            {
              "type": "tool_result",
              "tool_use_id": "toolu_bdrk_01U7emCvL5v5z5GT7PDr2vzc",
              "content": "Current temperature: 88°F"
            }
          ]
        }
      ],
      "context_management": {
        "edits": [
          {
            "type": "clear_thinking_20251015",
            "keep": {
              "type": "thinking_turns",
              "value": 1
            }
          }
        ]
      }
    }

Response

{
      "model": "claude-haiku-4-5-20251001",
      "id": "msg_bdrk_01KyTbyFbdG2kzPwWMJY1kum",
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "The current weather in Paris is **88°F** (approximately 31°C). It's quite warm! If you need more detailed information like humidity, wind conditions, or a forecast, please let me know."
        }
      ],
      "stop_reason": "end_turn",
      "stop_sequence": null,
      "usage": {
        "input_tokens": 736,
        "cache_creation_input_tokens": 0,
        "cache_read_input_tokens": 0,
        "cache_creation": {
          "ephemeral_5m_input_tokens": 0,
          "ephemeral_1h_input_tokens": 0
        },
        "output_tokens": 47
      },
      "context_management": {
        "applied_edits": [...]
      }
    }

プロンプトキャッシュを伴う拡張思考

プロンプトキャッシュと思考には、いくつかの重要な考慮事項があります。

思考ブロックコンテキストの削除

キャッシュ無効化パターン

思考ブロックキャッシング動作の理解

ツール使用を伴う拡張思考を使用する場合、思考ブロックはトークンカウントに影響する特定のキャッシング動作を示します。次のシーケンスは、この仕組みを示しています。

詳細なフローの例を次に示します。

リクエスト 1:

User: "What's the weather in Paris?"

レスポンス 1:

[thinking_block 1] + [tool_use block 1]

リクエスト 2:

User: "What's the weather in Paris?",
Assistant: [thinking_block_1] + [tool_use block 1],
User: [tool_result_1, cache=True]

レスポンス 2:

[thinking_block 2] + [text block 2]

リクエスト 2 は、リクエストコンテンツのキャッシュを書き込みます (レスポンスではありません)。キャッシュには、元のユーザーメッセージ、最初の思考ブロック、ツール使用ブロック、ツールの結果が含まれます。

リクエスト 3:

User: ["What's the weather in Paris?"],
Assistant: [thinking_block_1] + [tool_use block 1],
User: [tool_result_1, cache=True],
Assistant: [thinking_block_2] + [text block 2],
User: [Text response, cache=True]

非ツール結果ユーザーブロックが含まれていたため、以前の思考ブロックはすべて無視されます。このリクエストは、次のリクエストと同じように処理されます。

リクエスト 3 代替:

User: ["What's the weather in Paris?"]
Assistant: [tool_use block 1]
User: [tool_result_1, cache=True]
Assistant: [text block 2]
User: [Text response, cache=True]

この動作は、通常の思考でもインターリーブ思考でも一貫しています。

拡張思考を使用したトークンとコンテキストウィンドウの最大サイズ

古い Claude モデル (Claude 3.7 Sonnet 以前) では、プロンプトトークンと max_tokens の合計がモデルのコンテキストウィンドウを超えた場合、システムはコンテキスト制限内に収まるように max_tokens を自動的に調整しています。これは、大きな max_tokens 値を設定でき、システムが必要に応じてそれをそのまま減らすことを意味します。Claude 3.7 および 4 モデルでは、max_tokens (思考が有効になっている場合の思考予算を含む) では、厳密な制限として適用されます。プロンプトトークン + max_tokens がコンテキストウィンドウサイズを超えた場合、システムは検証エラーを返すようになりました。

拡張思考を使用したコンテキストウィンドウ

思考を有効にしてコンテキストウィンドウの使用量を計算する場合、注意すべきいくつかの考慮事項があります。

有効なコンテキストウィンドウは、コンテキストウィンドウ = (現在の入力トークン - 以前の思考トークン) + (思考トークン + 暗号化された思考トークン + テキスト出力トークン) として計算されます。

ツール使用を伴う拡張思考トークンの管理

ツール使用を伴う拡張思考を使用する場合は、思考ブロックを明示的に保持し、ツール結果とともに返す必要があります。ツール使用を伴う拡張思考の有効なコンテキストウィンドウの計算は次のようになります。

context window = (current input tokens + previous thinking tokens + tool use tokens) + (thinking tokens + encrypted thinking tokens + text output tokens)

拡張思考を使用したトークン管理

Claude 3.7 および 4 (拡張思考) モデルのコンテキストウィンドウと max_tokens 動作を考えると、次のいずれかのアクションを実行する必要がある場合があります。

拡張思考トークンのコストに関する考慮事項

思考プロセスには、以下の料金が発生します。

budget_tokens パラメータは、Claude が内部推論プロセスに使用できるトークンの最大数を決定します。予算が多いほど複雑な問題をより詳細に分析できるため、レスポンスの品質が向上しますが、特に 32,000 を超える範囲では、Claude は割り当てられた予算を使い切らない場合があります。

インターリーブ思考では、budget_tokens は max_tokens パラメータを超える可能性があります。これは、1 回のアシスタントターンですべての思考ブロックの合計予算を表すためです。

要約された思考を使用する場合は、次の情報に注意してください。