As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Compactação

A compactação amplia a duração efetiva do contexto para conversas e tarefas de longa duração ao resumir automaticamente o contexto antigo ao se aproximar do limite da janela de contexto. Isso é ideal para:

A compactação é suportada nos seguintes modelos:

Como funciona a compactação

Quando a compactação está ativada, resume Claude automaticamente sua conversa quando ela se aproxima do limite de token configurado. A API:

Nas solicitações subsequentes, anexe a resposta às suas mensagens. A API descarta automaticamente todos os blocos de mensagens antes do compaction bloqueio, continuando a conversa a partir do resumo.

Uso básico

Ative a compactação adicionando a compact_20260112 estratégia à sua solicitação context_management.edits da API de mensagens.

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);

Parâmetros

Configurações do gatilho

Configure quando a compactação é acionada usando o parâmetro: trigger

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"])

Instruções de resumo personalizadas

Por padrão, a compactação usa o seguinte prompt de resumo:

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.

Você pode fornecer instruções personalizadas por meio do instructions parâmetro para substituir totalmente esse prompt. As instruções personalizadas não complementam o padrão; elas o substituem completamente:

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"])

Pausa após a compactação

Use pause_after_compaction para pausar a API depois de gerar o resumo da compactação. Isso permite que você adicione blocos de conteúdo adicionais (como preservar mensagens recentes ou mensagens específicas orientadas a instruções) antes que a API continue com a resposta.

Quando ativada, a API retorna uma mensagem com o motivo da compaction parada após gerar o bloco de compactação:

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"])

Trabalhando com blocos de compactação

Quando a compactação é acionada, a API retorna um compaction bloco no início da resposta do assistente.

Uma conversa de longa duração pode resultar em várias compactações. O último bloco de compactação reflete o estado final do prompt, substituindo o conteúdo anterior pelo resumo gerado.

{
  "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..."
    }
  ]
}

Streaming

Ao transmitir respostas com a compactação ativada, você receberá um content_block_start evento quando a compactação começar. O bloco de compactação é transmitido de forma diferente dos blocos de texto. Você receberá um content_block_start evento, seguido por um single content_block_delta com o conteúdo resumido completo (sem streaming intermediário) e, em seguida, um content_block_stop evento.

Armazenamento em cache de prompts

Você pode adicionar um cache_control ponto de interrupção nos blocos de compactação, que armazena em cache o prompt completo do sistema junto com o conteúdo resumido. O conteúdo original compactado é ignorado. Observe que, quando a compactação é acionada, isso pode resultar em uma perda de cache na solicitação subsequente.

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

Entendendo o uso

A compactação requer uma etapa adicional de amostragem, que contribui para os limites de taxa e o faturamento. A API retorna informações detalhadas de uso na resposta:

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

A iterations matriz mostra o uso de cada iteração de amostragem. Quando a compactação ocorrer, você verá uma compaction iteração seguida pela iteração principalmessage. As contagens de tokens da iteração final refletem o tamanho efetivo do contexto após a compactação.