Claudeのeffortは何が違うの？

ちょっと難しい問題をやらせようとした時はxhighやmaxを使ってそれ以外はhigh。
これぐらいの感覚で使っているのだが、もっと適切に選択したいと思ったので公式ドキュメントの情報をまとめ直してみることにした。

Claude Code の effort パラメータ完全ガイド

effortとは？

Claudeがレスポンスにどれだけトークンを使うかを制御するパラメータである。thinking tokensだけでなく、テキスト応答・ツール呼び出しを含むすべてのトークンに影響する。

レベル一覧

レベル	説明	利用可能モデル
max	制約なし・最高能力	Opus 4.8, Mythos, Opus 4.7, Opus/Sonnet 4.6
xhigh	長時間・大規模エージェント向け	Opus 4.8, Opus 4.7
high	デフォルト（省略時と同じ）	全対応モデル
medium	速度・コスト・性能のバランス	全対応モデル
low	最も効率的・最速・最安	全対応モデル

Claude Code の ultracode モードは xhigh effort + マルチエージェント起動の組み合わせであり、独立したAPIレベルではない。

メリット・デメリット

max / xhigh（最高effort）

メリット：最も深い推論と徹底的な分析が可能。フロンティア級¹の難問や長時間エージェントタスクに適する

デメリット：トークン消費が最大。構造化出力など一部タスクでは「考えすぎ」が逆効果になることもある。xhigh/max 使用時は max_tokens を64k以上に設定が必要

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high（デフォルト）

メリット：複雑な推論・難しいコーディング・エージェントタスクに最適。パラメータ省略時と完全に同じ挙動

デメリット：シンプルなタスクにはコスト・レイテンシが過剰になりがち

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medium（バランス）

メリット：エージェントコーディングやツール多用ワークフローで速度・コスト・性能を両立。
Sonnet 4.6では多くのユースケースで推奨デフォルト

デメリット：最高難度の問題では high より精度が落ちる場合がある

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low（最効率）

メリット：レスポンスが最速・コストが最安。チャットや高ボリューム処理、サブエージェントに最適

デメリット：複雑な問題では推論が浅くなる。Opus 4.7では特に厳格にスコープを絞るため、複雑タスクに使う場合は「多段階推論が必要です」などのプロンプト補足が有効

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ツール使用への影響

effort	挙動
低い	ツール呼び出しを統合・削減。前置き省略でアクション直行。簡潔な完了メッセージ
高い	より多くのツール呼び出し。実行前に計画説明。詳細なサマリーとコードコメント

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モデル別推奨設定

Sonnet 4.6： 通常は medium、高品質が必要なら high、レイテンシ重視なら low

Opus 4.7 / 4.8： コーディング・エージェント作業は xhigh から始める。コスト重視なら medium、真のフロンティア問題のみ max

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ベストプラクティス

1. 明示的に設定する — APIデフォルトは high だが、ユースケースに合わせて明示指定が推奨
2. タスクの複雑さで動的に変更 — 単純クエリは low、エージェントコーディングは xhigh
3. 自分のユースケースで検証 — effortの効果はタスク種別によって大きく異なる
4. Adaptive Thinkingと組み合わせる — Opus 4.6/4.7/4.8 では thinking: {type: "adaptive"} との併用が推奨

1. フロンティア級は「現時点で人類が到達できる最高水準のAI能力を要するタスク」くらいの意味。
   具体的には「最先端の数学・科学的推論」「非常に複雑なコードのデバッグや設計」「高度な多段階エージェントタスク」などが該当する。要は「ほぼ解けない・解くのが極めて難しい問題」 ↩︎