Claude Opus 4.5 エンジニアリング最適化のヒント 1. 努力パラメータの適用 Opus 4.5 では、出力を生成する際にモデルが投入する計算リソース (思考プロセス、応答、ツール呼び出しなど) を直接制御する調整可能な「effort」パラメータが導入されています。 これは「スマート ノブ」に相当します。つまり、努力値が高いと推論の深さと精度が向上しますが、レイテンシとコストが増加します。努力値が低いと、高速なタスクに適しています。 推奨事項：シナリオに応じて動的に調整してください。例えば、複雑な分析には高い値を、単純なクエリには低い値を使用することで、コストとパフォーマンスの最適なトレードオフを実現します。 2. ツールトリガーメカニズムの調整：Opus 4.5は以前のモデルと比較してシステムプロンプトに対する感度が高くなり、ツール呼び出しのトリガー率が「低トリガー」から「過剰トリガー」に変化する可能性があります。以前のプロンプトで「このツールを使用する必要があります」などの強い表現が使用されていた場合、冗長な呼び出しにつながる可能性がありました。 最適化の提案: モデルの応答性と一致させ、不要なツールのアクティブ化を回避するために、たとえば、「重要: このツールを使用する必要があります」を「適切な場合にこのツールを使用します」に変更するなど、表現を和らげます。 3. モデルの過剰な設計を避ける。ソリューションは、不要なドキュメント、抽象化のレイヤー、複雑な構造などを追加することで、過剰に設計されてしまうことがあります。特定のユースケースに的を絞ったヒントを追加することで、これを効果的に抑制できます。例えば、「直接要求された変更のみを行う。ソリューションはシンプルで焦点を絞ったものにする。」 これは、特にコード生成やアーキテクチャ タスクにおいて、出力を簡潔かつ的確に保つのに役立ちます。 4. コード探索の保守性を強化する Opus 4.5 では、コードを処理する際に完全なレビューを行うのではなく、仮定に基づいて変更を提案する場合があります。 プロンプトには、「編集を提案する前に、必ず関連ファイルを読んで理解してください。検査していないコードについては推測しないでください」と明示的に記載することをお勧めします。これにより、エラー率が大幅に低減し、変更が推測ではなく事実に基づいて行われることが保証されます。 5. 強化された視覚処理機能：このモデルは、特に複数画像を扱うシナリオにおいて、画像解析とデータ抽出において大幅な改善を示しています。高密度画像の場合、「切り取りツール」が提供され、モデルが特定の領域を「拡大」することで、精度をさらに向上させることができます。 社内評価では、この最適化により画像ベンチマークにおいて一貫した改善が見られることが示されています。OCR、チャート解釈、画像検索などのアプリケーションに適しています。
