Механика работы Claude Code: разница между выбором модели и параметром effort

Anthropic опубликовала разбор работы Claude Code, объясняющий влияние выбора модели и уровня усилий на генерацию кода. Смена модели означает переключение между наборами замороженных весов, которые формируются исключительно на этапе обучения. Добавление документации или инструкций в файл CLAUDE.md работает как направление внимания (steering), а не обучение (teaching). Модель не запоминает новые данные, в результате чего генерация несуществующего API возникает из-за того, что веса выдают статистически правдоподобную последовательность токенов, а не из-за сбоя при поиске информации.

Параметр effort контролирует не алгоритм поиска, а объем вычислительной работы, который модель выполняет для достижения уверенности в ответе. Значение уровня усилий передается вместе с промптом и напрямую влияет на количество генерируемых токенов, при этом скрытые размышления (thinking), вызовы инструментов и финальный ответ тарифицируются одинаково. При высоких значениях effort система формирует более глубокие планы и проверяет дополнительные гипотезы, что означает способность динамически корректировать список задач, если решение найдено на ранних этапах проверки.

Команда проекта рекомендует использовать стандартный уровень усилий для большинства сценариев, воспринимая effort как ручной переключатель баланса между скоростью и тщательностью. Если система допускает ошибки, первичной мерой выступает уточнение контекста и проверка предоставленных инструментов, а не повышение уровня усилий. Увеличение параметра обосновано только в ситуациях, когда корректно проинструктированной модели объективно не хватает глубины анализа для завершения многокомпонентной задачи.