Anthropicの「effort」パラメータ完全ガイド：AIの思考をダイヤルで調整する

2026年4月18日 · 開発者向け

Claude APIを使っている開発者のみなさん、budget_tokensを設定して「これくらい考えてくれ」と指定していた時代は終わりました。Anthropicが新しく導入した「effort」パラメータは、AIの思考リソースをダイヤルのように直感的に調整できる仕組みです。

この記事では、effortパラメータの仕組みと、実際の開発でどう使い分けるかを解説します。

effortパラメータとは

effortは、Claudeに対して「このタスクにどれくらい真剣に取り組んでほしいか」を伝えるパラメータです。従来のbudget_tokens（思考に使うトークン数の上限指定）に代わるもので、adaptive thinkingと組み合わせて使います。

⚠️ budget_tokensは非推奨
これまでbudget_tokensで制御していた方は、effortパラメータへの移行をお願いします。より直感的で、モデル側が適切にリソースを配分してくれます。

重要なのは、effortは行動のシグナルであって、厳密なトークン予算ではないということ。AIに「このタスクは手を抜いていいよ」「ここは全力で頼む」と伝えるニュアンスに近いです。

effortパラメータには5つのレベルがあります。それぞれの特徴を表にまとめました。

レベル	特徴	対応モデル	用途
`max`	最高性能。思考トークン制限なし	Opus 4.7, 4.6 / Sonnet 4.6	最難関タスク
`xhigh`	長時間エージェントタスク向け	Opus 4.7のみ	複雑なエージェント処理
`high`	デフォルト（省略時と同じ）	全モデル	標準的なタスク
`medium`	バランス型	全モデル	エージェントタスクに推奨
`low`	最速・最安	全モデル	サブエージェント・簡単タスク

Opus 4.7は最も性能が高いモデルですが、だからといって常にmaxにすべきではありません。

✅ Opus 4.7の推奨

xhighというレベルがOpus 4.7専用で用意されているのがポイント。長時間動くエージェントタスクで、深い思考が求められる場面で真価を発揮します。

Sonnet 4.7は高速でコスト効率の良いモデル。effortも控えめに使うのが定石です。

✅ Sonnet 4.6の推奨

ここが多くの人が見落としがちなポイントです。effortパラメータはthinkingの有無に関わらず使えます。そして、thinkingをオフにしていても、effortの設定は機能に影響を与えます。

具体的には：

💡 実践的な使い分け
メインのオーケストレーターはhighで動かし、個別のサブタスク（検索、フォーマット変換、簡単な要約など）はlowのサブエージェントに任せる。これがコストと品質のバランスを取る王道パターンです。

AIにずっと全力で考えさせる時代は終わりました。

従来のアプローチは「とにかく最強のモデルに最強のリソースを割く」でした。しかし実際の開発現場では、タスクによって求められる「真剣度」が全く違うのです。

人間だってそうです。メール1通書くのに論文執筆と同じ集中力は使いません。簡単な計算なら電卓でサクッと、重要な意思決定なら資料を揃えてじっくり。それと同じことをAIにもできるようになった、と考えるとしっくりきます。

effortパラメータは、タスクに応じてAIの思考コストを切り替えるAPI設計の新常識になりつつあります。最初から最後まで同じeffortで走らせるのではなく、処理のフェーズに応じて動的に切り替える。そういう設計ができるようになったことが、このパラメータの本当の価値です。

まずは自分のユースケースでhighとmediumを比較してみてください。多くの場合、サブタスクはmedium以下で十分だと気づくはずです。