Przejdź do treści
Warsztat

Poziomy wysiłku w Claude Opus 5.5: low, medium czy high - zmierzyłem różnicę

Na zadaniu średniej trudności poziom wysiłku nie zmienił ani wyniku, ani kosztu. Model sam dobrał, ile myśleć.

5 min czytania
Poziomy wysiłku w Claude Opus 5.5: low, medium czy high - zmierzyłem różnicę

👁 118 przeczytań

// w skrócie
  • W Claude Opus 5.5 domyślny poziom wysiłku to medium, podczas gdy w Opus 5 był to high, a myślenia nie można już całkowicie wyłączyć - próba zwraca błąd 400.
  • Na zadaniu otwartym (tekst 900 słów) poziom low obniżył koszt o 17% i zredukował tokeny myślenia o 48% wobec medium, przy spełnieniu tych samych reguł.
  • Na zagadce z jedną poprawną odpowiedzią (ADFCBGE) wszystkie trzy poziomy - low, medium i high - dały ten sam wynik za 0,021-0,022 USD, bo model adaptacyjnie dobiera ilość myślenia.

W Claude Opus 5.5 myślenia nie da się już wyłączyć. Jedyną dźwignią na koszt i czas jest poziom wysiłku - od low do max - a domyślny spadł z high na medium. Puściłem to samo zadanie na trzech poziomach i porównałem z Opus 5, żeby zobaczyć, ile ta dźwignia naprawdę przesuwa.

Werdykt w jednym akapicie

Na zadaniu z jedną poprawną odpowiedzią poziom wysiłku prawie nic nie zmienił: low, medium i high dały ten sam poprawny wynik za 0,021-0,022 USD i w 12 sekund. Model sam dobrał, ile myśleć. Na zadaniu otwartym - tekście na 900 słów - low zmniejszył myślenie o połowę i obniżył koszt o 17% przy tych samych wynikach w regułach. Wniosek praktyczny: zacznij od low albo medium, a wyżej idź tylko wtedy, gdy zmierzysz, że to coś daje.

Co się zmieniło wobec Opus 5

CechaOpus 5Opus 5.5
Domyślny poziomhighmedium
Wyłączenie myśleniamożliwe do poziomu highniemożliwe - błąd 400
Dostępne poziomylow, medium, high, xhigh, max
Ile myśli na tym samym poziomiemniejwięcej, zwłaszcza na xhigh i max

Ostatni wiersz jest pułapką. Według dokumentacji Anthropic nazwy poziomów nie oznaczają tej samej ilości myślenia w obu modelach: Opus 5.5 na medium przewyższa Opus 5 na high w zadaniach programistycznych i biurowych, a na tym samym poziomie myśli więcej niż poprzednik. Jeśli przeniesiesz ustawienie z Opus 5 jeden do jednego, możesz płacić więcej, niż musisz.

Test 1: zagadka z jedną odpowiedzią

Siedem książek na półce, trzynaście warunków, w tym jeden arytmetyczny. Sprawdziłem skryptem wszystkie 5040 ustawień - poprawne jest dokładnie jedno: ADFCBGE.

Model i poziomWynikTokeny myśleniaTokeny wyjściaCzasKoszt
Opus 5.5, lowpoprawny26294911,9 s0,0207 USD
Opus 5.5, mediumpoprawny315100311,9 s0,0217 USD
Opus 5.5, highpoprawny29996911,8 s0,0211 USD
Opus 5, highpoprawny49795813,7 s0,0260 USD

Trzy obserwacje:

  1. Poziomy prawie się nie różnią. Między low a high jest 37 tokenów myślenia różnicy - na high wyszło nawet mniej niż na medium. To jest myślenie adaptacyjne w praktyce: model ocenia trudność zadania i nie myśli dłużej tylko dlatego, że mu wolno.
  2. Opus 5 myślał o 66% dłużej niż Opus 5.5 na tym samym poziomie high - 497 tokenów wobec 299 - i kosztował o 23% więcej.
  3. Opus 5.5 więcej tłumaczył w odpowiedzi. Jego widoczna odpowiedź była prawie dwa razy dłuższa niż u Opus 5 - mniej myślenia w ukryciu, więcej wyjaśnienia na wierzchu.

Test 2: zadanie otwarte

Tekst po polsku na 900 słów z twardymi regułami - ten sam, który opisuję w teście polszczyzny:

PoziomTokeny myśleniaCzasKosztReguły
Opus 5.5, domyślny (medium)135550,2 s0,0916 USDbez błędów
Opus 5.5, low70442,5 s0,0763 USDbez błędów
Opus 5, domyślny (high)282198,6 s0,1461 USDbez błędów

Tu low zrobił realną różnicę: o 48% mniej myślenia, o 17% niższy koszt, o 15% krócej - a tekst spełnił te same reguły i był najbliżej zamówionej długości.

Dlaczego w jednym teście różnica jest, a w drugim nie

To jest mój wniosek z dwóch testów, nie twierdzenie producenta: zagadka ma jedno rozwiązanie, więc model wie, kiedy skończyć - dochodzi do ADFCBGE i przestaje myśleć niezależnie od poziomu. Tekst nie ma punktu, w którym jest „gotowy”, więc wyższy poziom daje modelowi przyzwolenie na dłuższe planowanie. Poziom wysiłku jest więc przede wszystkim dźwignią na zadaniach otwartych: pisaniu, analizie, planowaniu.

Co zaleca Anthropic

Nie przepłacaj za te subskrypcje

Prowadzę sklep z rocznymi dostępami do narzędzi AI - te same konta, o których piszę wyżej, tylko taniej niż w cenniku producenta.

Zobacz, co jest dostępne

  • Zacznij od medium i przetestuj sąsiednie poziomy. Xhigh i max zostaw na zadania, w których zmierzyłeś zysk jakości - max nie ma limitu myślenia.
  • Na kilku testach programistycznych low zbliża się do medium przy dużo niższym koszcie.
  • Jeśli chcesz krótszego myślenia, obniż poziom, zanim dopiszesz „myśl krócej” do polecenia. Obniżenie poziomu działa pewniej niż instrukcja.
  • Myślenie liczy się do limitu wyjścia. Limit ustawiony pod Opus 5 z wyłączonym myśleniem może obcinać odpowiedzi. Na długie zadania programistyczne producent wskazuje 64 tysiące tokenów jako rozsądny punkt startu.

Który poziom do czego

ZastosowanieProponowany startDlaczego
Teksty, streszczenia, e-mailelowW moim teście te same reguły za mniejszy koszt
Klasyfikacja, wyciąganie danychlowZadania zamknięte - model i tak nie myśli dłużej
Analiza, raporty, praca z danymimediumDomyślny; według producenta lepszy od Opus 5 na high
Programowanie w dużym repozytoriummedium, test highTu producent mierzy największe zyski
Najtrudniejsze problemyxhigh albo maxTylko po zmierzeniu, że niższy poziom nie wystarcza

Tabela łączy moje dwa pomiary z zaleceniami producenta. Dla Twojego zastosowania rozstrzygnie dopiero Twój test - na kilku realnych zapytaniach, nie na jednym.

Najczęstsze pytania

Jaki jest domyślny poziom wysiłku w Opus 5.5?

Medium. W Opus 5 domyślny był high.

Czy można wyłączyć myślenie w Opus 5.5?

Nie. Próba zwraca błąd 400. Jedyną kontrolą jest poziom wysiłku.

Czy wyższy poziom zawsze daje lepszy wynik?

Nie. W mojej zagadce low, medium i high dały ten sam poprawny wynik za praktycznie ten sam koszt.

Ile oszczędza ustawienie low?

W moim teście pisania 17% kosztu i połowę tokenów myślenia wobec domyślnego medium, przy tych samych wynikach w regułach.

Jak ustawić poziom w API?

Parametrem output_config.effort z wartością low, medium, high, xhigh albo max. Na OpenRouterze - polem reasoning.effort.

Google · Twoje źródłaPromptowy wyżej w Twoim Google - jednym kliknięciemDodaj do preferowanych źródeł

Źródła i data sprawdzenia

Oba testy przeprowadziłem sam 24 września 2026 przez OpenRouter, po jednym zapytaniu na wariant; tokeny, czas i koszt z pola rozliczeniowego odpowiedzi. Jednoznaczność rozwiązania zagadki sprawdziłem skryptem na wszystkich 5040 permutacjach. Zalecenia dotyczące poziomów, domyślny medium i uwaga o nierównych nazwach poziomów pochodzą z dokumentacji Anthropic i przewodnika migracji do Opus 5.5 na platform.claude.com. Wniosek o różnicy między zadaniami zamkniętymi i otwartymi jest moją interpretacją dwóch pomiarów.

// Newsletter

Cały tydzień w AI, w jednym mailu

Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.

Zapisz się za darmo →
Za darmo. Wypisujesz się jednym kliknięciem.

Najczęstsze pytania

Jaki jest domyślny poziom wysiłku w Claude Opus 5.5?

Domyślny poziom to medium. W poprzednim modelu, Opus 5, domyślnym poziomem był high, więc przeniesienie ustawień jeden do jednego może oznaczać płacenie więcej, niż potrzeba.

Czy można wyłączyć myślenie w Claude Opus 5.5?

Nie, wyłączenie myślenia jest niemożliwe - próba zwraca błąd 400. Jedyną kontrolą nad ilością myślenia jest wybór poziomu wysiłku od low do max.

Czy wyższy poziom wysiłku zawsze daje lepszy wynik w Opus 5.5?

Nie zawsze. W teście zagadki z jedną poprawną odpowiedzią poziomy low, medium i high dały identyczny poprawny wynik, a różnica w tokenach myślenia między low a high wynosiła zaledwie 37. Wyższy poziom robi realną różnicę głównie w zadaniach otwartych, takich jak pisanie czy analiza.

Jak ustawić poziom wysiłku w API Claude Opus 5.5?

Poziom ustawia się parametrem output_config.effort z wartością low, medium, high, xhigh albo max. Na platformie OpenRouter służy do tego pole reasoning.effort.

// czytaj też

Podobne tematy na Promptowym

Piotr Olszewski

Piotr Olszewski

ADMINISTRATOR

Piotr Olszewski - twórca i autor Promptowego, polskiego serwisu o sztucznej inteligencji. Codziennie śledzi premiery modeli, narzędzia i regulacje AI, i tłumaczy je prostym, konkretnym językiem.

// mapa strony

🛒 Sklep Kinetyka Google AI Gemini Pro 170 zł CapCut Pro 460 zł/rok n8n Cloud Starter 320 zł/rok Zobacz wszystko →
promptowy w liczbach 0tekstów w archiwum0newsów z ostatnich 7 dni0modeli wideo w obserwatorium0zagadek w grach
× powiększenie