翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

アダプティブシンキング

アダプティブシンキングでは、思考トークンの固定予算を必要とせずに、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。Claude Fable 5.1、Claude Mythos 5.1、Claude Opus 5、Claude Sonnet 5、およびその他の思考可能なモデルでサポートされています。アダプティブシンキングは、固定 による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budget_tokens。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。

適応的思考の仕組み

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 はほとんどの場合考えます。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も自動的に を有効にしますインターリーブ思考 (ベータ版)。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。

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);

エフォートパラメータを使用した適応的思考

適応的思考と労力パラメータを組み合わせて、思考の量を導くことができますClaude。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。

次の例は、InvokeModel API を使用するときに労力レベルを設定する方法を示しています。

{
    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
    "max_tokens": 16000,
    "thinking": {
        "type": "adaptive"
    },
    "output_config": {
        "effort": "high"
    },
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": "Your prompt here"
    }]
}

表示パラメータによる思考の可視性の制御

適応的思考を使用する場合、 displayフィールドは推論のテキストを がClaude返すかどうかを制御します。thinking オブジェクト内で とともに設定します"type": "adaptive"。

どちらの値も一般公開されており、ベータヘッダーは必要ありません。summarized または 以外の値は400エラーomittedを返します。

次の の例では、InvokeModel API を使用するときに推論の概要をリクエストします。

{
    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
    "max_tokens": 16000,
    "thinking": {
        "type": "adaptive",
        "display": "summarized"
    },
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": "Your prompt here"
    }]
}

Converse API での適応的思考の使用

Converse API を使用する場合は、 thinking および effortパラメータを 内に渡しますadditionalModelRequestFields。次の例は、デフォルトの労力レベルでの適応的思考を示しています。

import boto3, json

bedrock_runtime = boto3.client(service_name='bedrock-runtime', region_name='us-east-2')

response = bedrock_runtime.converse(
    modelId="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [{"text": "Explain why the sum of two even numbers is always even."}]
    }],
    additionalModelRequestFields={
        "thinking": {
            "type": "adaptive"
        }
    }
)

print(json.dumps(response["output"], indent=2, default=str))

エフォートレベルを指定するには、 の別のoutput_configオブジェクト内に effortフィールドを追加しますadditionalModelRequestFields。

response = bedrock_runtime.converse(
    modelId="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [{"text": "What is 2 + 2?"}]
    }],
    additionalModelRequestFields={
        "thinking": {
            "type": "adaptive"
        },
        "output_config": {
            "effort": "low"
        }
    }
)

ターンあたりのエフォートの設定 (ベータ)

この機能は、AWS サービス条件で定義されているベータサービスです。Claude Haiku 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Opus 5.5、Claude Fable 5.1、および Claude Mythos 5.1 では、リクエスト全体に 1 回設定する代わりに、会話の途中で労力レベルを変更できます。messages 配列内の任意の時点でoutput_config.effort値を持つシステムメッセージを挿入します。新しいエフォートレベルは、それに続くターンに適用されます。リクエストは、レスポンスシェイプを変更せずに 200 を返します。

ターンごとのエフォートを使用するには、、mid-conversation-output-config-2026-07-01、mid-conversation-effort-2026-08-01、per-turn-control-2026-07-01または のいずれかanthropic_betaの値を含めますper-message-effort-2026-07-01。

{
    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
    "anthropic_beta": ["mid-conversation-effort-2026-08-01"],
    "max_tokens": 16000,
    "output_config": {"effort": "high"},
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "First question"},
        {"role": "assistant", "content": "First answer"},
        {"role": "system", "content": [], "output_config": {"effort": "low"}},
        {"role": "user", "content": "A simpler follow-up question"}
    ]
}

プロンプトキャッシュ

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のブレークポイントを保持します。ただし、 と enabled/disabled 思考モードを切り替えるadaptive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

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.

コネクタテキストの要約 (ベータ)

Claude Fable 5 では、モデルがツール呼び出し間で出力するテキスト (「コネクタテキスト」と呼ばれることもあります。たとえば、「次のファイルを確認させてください...」) がサーバー側で要約され、プレーンテキストコンテンツブロックではなく思考ブロックとして返されます。思考ブロックは、他の思考ブロックと同じシェイプを使用します (「」で説明されているように、デフォルトのomittedディスプレイの下に署名が付いた空のテキスト表示パラメータによる思考の可視性の制御)。

顧客への影響:

この機能は Claude Fable 5 のサーバー側で有効になっています。顧客のオプトインまたはオプトアウトはありません。