[Перевод] LLM и уровень усилий (effort) в Claude Code: знать больше или стараться лучше?

Claude Code даёт две настройки, которые обе как бы «улучшают ответ»: модель и уровень усилий (effort). Но что они на самом деле делают с результатом? И как понять, когда нужно менять модель, а когда — просто уровень усилий?

Легко предположить, что модель побольше, например Fable, даёт умнее результат, чем Sonnet, а более высокий уровень усилий значит просто «Claude думает дольше перед ответом».

Первое предположение верно. Наши крупнейшие модели действительно более способны — по отраслевым бенчмаркам.

А вот усилия значат больше, чем «время на размышление». Effort определяет, сколько работы Claude выполняет над вашим запросом в целом. Сюда входит и то, сколько он думает, но также:
– сколько файлов он читает;
– сколько он всё проверяет;
– как далеко он продвигается в многошаговой задаче, прежде чем вернуться к вам за уточнением.

При высоком уровне усилий Claude совершает больше таких действий (читает файлы, гоняет тесты, перепроверяет), прежде чем вернуться с ответом. При низком уровне он скорее спросит у вас больше контекста, чем будет сам разбираться, потратив на это токены.