Habilitar el pensamiento adaptativo con thinking: {type: 'adaptive'}

El pensamiento adaptativo permite a Claude decidir, por solicitud, cuánto razonamiento visible necesita una tarea en realidad, en lugar de que tú adivines un presupuesto fijo de antemano.

Resumen

El pensamiento extendido expone el razonamiento de Claude como un bloque de contenido thinking separado que se devuelve junto con la respuesta final.

El pensamiento adaptativo es el modo recomendado para activarlo, ya que delega la decisión de profundidad a Claude.

Lo habilitas con un único parámetro thinking en la llamada a messages.create.

Una vez habilitado, el análisis de tu respuesta deberá manejar dos tipos de bloques de contenido en lugar de uno: thinking y text.

Esta página cubre la configuración exacta, un ejemplo completo y funcional, y los errores que surgen con más frecuencia cuando los equipos lo integran por primera vez.

Receta

Tarjeta de receta de referencia rápida, lista para copiar y pegar.

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=1024,
    thinking={"type": "adaptive"},
    messages=[{"role": "user", "content": "Diseña un plan de reversión para un despliegue fallido."}],
)
 
for block in response.content:
    print(block.type)

Cuándo usar esto:

• Tareas de razonamiento de varios pasos: planificación, depuración, matemáticas, acertijos lógicos.
• Tareas en las que deseas que Claude autocalibre el esfuerzo en lugar de codificar una profundidad fija.
• Cualquier carga de trabajo en la que más tarde desees inspeccionar o registrar la ruta de razonamiento de Claude.
• Construyendo hacia la sintonización del parámetro effort, que se compone con thinking.
• Migrando de una configuración de pensamiento con presupuesto fijo a una adaptativa más simple.

Ejemplo de Trabajo

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
 
def ask_with_adaptive_thinking(prompt: str) -> dict:
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-5",
        max_tokens=2048,
        thinking={"type": "adaptive"},
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
 
    thinking_text = None
    answer_text = None
 
    for block in response.content:
        if block.type == "thinking":
            thinking_text = block.thinking
        elif block.type == "text":
            answer_text = block.text
 
    return {
        "reasoning": thinking_text,
        "answer": answer_text,
        "stop_reason": response.stop_reason,
    }
 
 
if __name__ == "__main__":
    result = ask_with_adaptive_thinking(
        "Un servicio tiene tres réplicas. Una está fallando las comprobaciones de estado de forma intermitente. "
        "Explica cómo diagnosticarías la causa raíz antes de reiniciar nada."
    )
 
    if result["reasoning"]:
        print("--- Razonamiento ---")
        print(result["reasoning"])
 
    print("--- Respuesta ---")
    print(result["answer"])

Lo que esto demuestra:

• Una función de ayuda reutilizable que separa el bloque thinking del bloque text en cada llamada.
• Comprobar block.type dentro del bucle en lugar de asumir una forma de contenido fija.
• Manejar el caso en que reasoning puede ser None para una indicación que no necesitó razonamiento visible.
• Leer response.stop_reason junto con el contenido, útil para detectar respuestas truncadas.
• Una indicación genuinamente adecuada para el pensamiento adaptativo: razonamiento de diagnóstico de varios pasos, no una búsqueda trivial.

Inmersión Profunda

Cómo Funciona

• El parámetro thinking acepta un objeto de configuración; {"type": "adaptive"} es el valor que los ejemplos de este sitio usan en todas partes.
• Con el pensamiento adaptativo activado, Claude evalúa la solicitud entrante y decide internamente cuánto razonamiento producir antes de responder.
• La API devuelve el razonamiento como uno o más bloques de contenido thinking en response.content, ordenados antes del bloque text correspondiente.
• response.content es siempre una lista, incluso para una respuesta de un solo bloque, por lo que el código debe iterar en lugar de indexar una posición fija.
• Claude Fable 5 se ejecuta con el pensamiento adaptativo siempre activado por defecto, lo que refleja que este modo se trata como el comportamiento base para ese modelo en lugar de una opción adicional.

Formas de Bloques de Contenido

Notas de Python

# Patrón de extracción defensivo utilizado en todos los ejemplos de esta sección.
def split_content(response):
    thinking, text = None, None
    for block in response.content:
        if block.type == "thinking":
            thinking = block.thinking
        elif block.type == "text":
            text = block.text
    return thinking, text

Trata block.thinking como opcional en cada ruta de código. Una protección estilo getattr o la comprobación if block.type == "thinking" que se muestra arriba evita AttributeError cuando una indicación simple omite el razonamiento por completo.

Errores Comunes

• Asumir que response.content[0] es siempre la respuesta de texto. Con el pensamiento adaptativo activado, el índice 0 puede ser en cambio el bloque thinking. Solución: itera sobre response.content y cambia según block.type en lugar de indexar por posición.
• Tratar un bloque thinking faltante como un error. Las indicaciones simples a menudo no producen ningún razonamiento visible, eso es el pensamiento adaptativo funcionando correctamente, no un error. Solución: protege con comprobaciones is not None y solo regístralo como inesperado si la indicación era genuinamente compleja.
• Olvidar que max_tokens debe cubrir el pensamiento además de la respuesta. Un valor bajo de max_tokens puede truncar el razonamiento antes de que se escriba la respuesta final. Solución: presupuesta max_tokens generosamente para tareas que esperas que activen un razonamiento profundo y comprueba response.stop_reason para "max_tokens".
• Confundir thinking con output_config.effort. Habilitar el pensamiento adaptativo no establece por sí solo un límite de profundidad de razonamiento. Solución: combina thinking={"type": "adaptive"} con una output_config={"effort": ...} explícita cuando necesites controlar el costo, consulta la página de ajuste de esfuerzo.
• Mostrar el razonamiento en bruto a los usuarios finales sin filtrar. El bloque thinking puede ser verboso y está destinado a la depuración o divulgación opcional, no como la respuesta principal de la interfaz de usuario. Solución: muestra el bloque text por defecto y oculta cualquier visualización de razonamiento detrás de una opción explícita de "mostrar razonamiento".
• Reenviar el bloque thinking de nuevo como historial de conversación sin modificar. Algunos flujos de varios turnos incluyen accidentalmente bloques thinking anteriores como si fueran texto normal del asistente, inflando el uso de tokens. Solución: elimina o resume los bloques thinking anteriores antes de agregarlos a la lista messages del siguiente turno.

Alternativas

Preguntas Frecuentes

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=1024,
    thinking={"type": "adaptive"},
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

for block in response.content:
    if block.type == "thinking":
        print(block.thinking)

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Versiones de Stack: Escrito contra la línea de modelos Claude actual a partir de ~junio de 2026 - Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 (el predeterminado), y Claude Haiku 4.5 - y el SDK oficial de Python anthropic (última versión 0.x). Los nombres de modelos, versiones de SDK y precios cambian rápidamente; verifica los detalles actuales en platform.claude.com/docs antes de confiar en ellos.