Cheatsheet de Parâmetros de Requisição da API Claude

Uma referência densa para os parâmetros que você passará para client.messages.create(...) em quase todas as chamadas, além daqueles que você usará com menos frequência.

Use-a para consultar o tipo, o padrão e quando ajustar um parâmetro, sem precisar vasculhar a documentação em texto corrido.

Como Usar Este Cheatsheet

Comece com model e max_tokens, os únicos dois parâmetros obrigatórios.
Ajuste temperature ou top_p quando a saída parecer muito repetitiva ou muito errática, mas geralmente apenas um dos dois.
Trate top_k como um irmão mais agressivo e raramente necessário do top_p.
Revise esta tabela sempre que estiver ajustando o determinismo ou o comprimento da saída de um novo caso de uso.

Parâmetros Principais

Parâmetro	Tipo	Obrigatório?	Padrão	Descrição
`model`	`string`	Sim	nenhum	O ID do modelo a ser usado, por exemplo, `claude-sonnet-5-20260630`. As strings exatas de ID mudam com o tempo - verifique os valores atuais na documentação antes de codificá-los.
`max_tokens`	`integer`	Sim	nenhum	Teto rígido para tokens que Claude pode gerar na resposta. A geração para imediatamente ao ser atingida, mesmo no meio de uma frase.
`messages`	`array`	Sim	nenhum	Lista ordenada de turnos `{"role": "user"
`system`	`string`	Não	nenhum	Instruções persistentes aplicadas a toda a conversa, definidas fora do array `messages`.
`temperature`	`number`	Não	`1.0`	Controla a aleatoriedade, `0` é quase determinístico, valores mais altos são mais variados. Intervalo de `0` a `1`.
`top_p`	`number`	Não	`1.0`	Amostragem de núcleo (nucleus sampling) - restringe a escolha de tokens ao menor conjunto cuja probabilidade cumulativa atinge `top_p`.
`top_k`	`integer`	Não	nenhum (não definido)	Restringe a escolha de tokens aos `k` tokens mais prováveis em seguida. Mais grosseiro e menos comumente usado que `top_p`.
`stream`	`boolean`	Não	`false`	Quando `true`, a resposta é retornada como uma sequência de eventos enviados pelo servidor em vez de um único objeto JSON.
`stop_sequences`	`array` de `string`	Não	nenhum	Strings personalizadas que, se geradas, interrompem a resposta mais cedo.

Referência de IDs de Modelo

Modelo	Padrão de ID Ilustrativo	Nível
Claude Fable 5	`claude-fable-5-20260615`	Topo / Classe Mythos, 1M de contexto, 128K de saída máxima
Claude Opus 4.8	`claude-opus-4-8-20260415`	Raciocínio principal, 1M de contexto por padrão
Claude Sonnet 5	`claude-sonnet-5-20260630`	Modelo padrão, lançado em 30/06/2026
Claude Haiku 4.5	`claude-haiku-4-5-20260601`	Mais rápido / mais barato, 200K de contexto

As strings de ID de modelo mostradas aqui seguem o padrão de nomenclatura atual (claude-<nome>-<versão>-<data>), mas devem ser verificadas contra a documentação ativa antes do uso; strings exatas e disponibilidade mudam à medida que novas versões são lançadas.

temperature vs. top_p vs. top_k

Parâmetro	O que Controla	Intervalo Típico para Ajustar	Combinar Com
`temperature`	Aleatoriedade geral da seleção de tokens	`0.0`-`0.3` para tarefas factuais/estruturadas, `0.7`-`1.0` para tarefas criativas	Geralmente ajustado sozinho
`top_p`	Tamanho do núcleo, quanta massa de probabilidade é elegível	`0.9`-`1.0` para a maioria das tarefas	Frequentemente deixado no padrão enquanto se ajusta `temperature`
`top_k`	Corte rígido no número de tokens candidatos	Raramente alterado de não definido; `40`-`100` se usado	Raramente combinado com mudanças agressivas de `temperature`

Exemplos de Uso

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
# Tarefa factual e determinística: baixa temperatura
factual = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5-20260630",
    max_tokens=100,
    temperature=0.0,
    messages=[{"role": "user", "content": "Qual é o ponto de ebulição da água ao nível do mar?"}],
)
 
# Brainstorming criativo: temperatura mais alta
creative = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5-20260630",
    max_tokens=300,
    temperature=0.9,
    messages=[{"role": "user", "content": "Faça um brainstorming de cinco slogans para uma cafeteria."}],
)
 
# Streaming de uma resposta mais longa
with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8-20260415",
    max_tokens=1000,
    messages=[{"role": "user", "content": "Escreva uma pequena história sobre um farol."}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Parâmetros Frequentemente Combinados

Parâmetro	Tipo	Combina Bem Com	Por quê
`system`	`string`	`temperature`	Um prompt de sistema focado com baixa `temperature` fornece saída consistente e focada na tarefa.
`stream`	`boolean`	`max_tokens`	O streaming com um `max_tokens` generoso é adequado para geração de texto longo exibido incrementalmente.
`stop_sequences`	`array`	`max_tokens`	Combine um limite rígido de tokens com um ponto de parada semântico para formatos estruturados como JSON.

FAQs

Quais parâmetros são obrigatórios em todas as chamadas?

model, max_tokens e messages. Todos os outros são opcionais e têm um padrão documentado.

O que acontece se eu não definir a temperatura?

Ela tem o padrão 1.0, a configuração mais variada; para tarefas que exigem saída consistente e repetível, defina-a explicitamente mais baixa.

Devo ajustar tanto temperature quanto top_p ao mesmo tempo?

Geralmente não. Escolha um para ajustar para uma determinada tarefa; ajustar ambos agressivamente ao mesmo tempo torna o comportamento mais difícil de prever e depurar.

Qual é a diferença entre top_p e top_k?

top_p restringe o pool de candidatos por probabilidade cumulativa (um corte suave e adaptativo).
top_k restringe a um número fixo de candidatos principais (um corte rígido e estático).

max_tokens controla o quão longa será a resposta?

Ele define um limite superior, não um alvo; Claude pode parar naturalmente bem antes de atingi-lo, ou ser cortado se atingir o teto no meio da resposta.

Onde os prompts do sistema vão na requisição?

Em um parâmetro system de nível superior, separado do array messages, não como uma mensagem com a função "system".

As strings de ID de modelo mostradas aqui têm garantia de estarem corretas?

Não, elas ilustram o padrão de nomenclatura atual por volta de junho de 2026, mas as strings exatas e as datas disponíveis mudam; sempre verifique a documentação ativa da API antes de codificar um ID de modelo em produção.

O que stop_sequences faz que max_tokens não faz?

max_tokens é um teto de comprimento rígido, independentemente do conteúdo; stop_sequences interrompe a geração assim que uma string específica aparece, útil para formatos de saída estruturados.

stream é um parâmetro obrigatório?

Não, ele tem o padrão false; defina-o como true apenas quando desejar saída entregue incrementalmente em vez de uma resposta JSON final.

Qual parâmetro devo diminuir primeiro se a saída parecer muito aleatória?

temperature, é o controle mais direto e comumente usado; só recorra a top_p ou top_k se diminuir apenas temperature não produzir o comportamento desejado.

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Entendendo o Ciclo de Vida da Requisição da API Claude - onde esses parâmetros se encaixam em uma requisição.
Noções Básicas de Fundamentos da API Claude - estes parâmetros usados em exemplos executáveis.
Selecionando um Modelo: Claude Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5 e Haiku 4.5 - escolhendo o valor correto de model.

Versões da Stack: Escrito contra a linha de modelos Claude atual em ~junho de 2026 - Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 (o padrão), e Claude Haiku 4.5 - e o SDK oficial anthropic para Python (última versão 0.x). Nomes de modelos, versões de SDK e preços mudam rapidamente - verifique os detalhes atuais em platform.claude.com/docs antes de confiar neles.

Cheatsheet de Parâmetros de Requisição da API Claude

Uma referência densa para os parâmetros que você passará para client.messages.create(...) em quase todas as chamadas, além daqueles que você usará com menos frequência.

Use-a para consultar o tipo, o padrão e quando ajustar um parâmetro, sem precisar vasculhar a documentação em texto corrido.

Como Usar Este Cheatsheet

Comece com model e max_tokens, os únicos dois parâmetros obrigatórios.
Ajuste temperature ou top_p quando a saída parecer muito repetitiva ou muito errática, mas geralmente apenas um dos dois.
Trate top_k como um irmão mais agressivo e raramente necessário do top_p.
Revise esta tabela sempre que estiver ajustando o determinismo ou o comprimento da saída de um novo caso de uso.

Parâmetros Principais

Parâmetro	Tipo	Obrigatório?	Padrão	Descrição
`model`	`string`	Sim	nenhum	O ID do modelo a ser usado, por exemplo, `claude-sonnet-5-20260630`. As strings exatas de ID mudam com o tempo - verifique os valores atuais na documentação antes de codificá-los.
`max_tokens`	`integer`	Sim	nenhum	Teto rígido para tokens que Claude pode gerar na resposta. A geração para imediatamente ao ser atingida, mesmo no meio de uma frase.
`messages`	`array`	Sim	nenhum	Lista ordenada de turnos `{"role": "user"
`system`	`string`	Não	nenhum	Instruções persistentes aplicadas a toda a conversa, definidas fora do array `messages`.
`temperature`	`number`	Não	`1.0`	Controla a aleatoriedade, `0` é quase determinístico, valores mais altos são mais variados. Intervalo de `0` a `1`.
`top_p`	`number`	Não	`1.0`	Amostragem de núcleo (nucleus sampling) - restringe a escolha de tokens ao menor conjunto cuja probabilidade cumulativa atinge `top_p`.
`top_k`	`integer`	Não	nenhum (não definido)	Restringe a escolha de tokens aos `k` tokens mais prováveis em seguida. Mais grosseiro e menos comumente usado que `top_p`.
`stream`	`boolean`	Não	`false`	Quando `true`, a resposta é retornada como uma sequência de eventos enviados pelo servidor em vez de um único objeto JSON.
`stop_sequences`	`array` de `string`	Não	nenhum	Strings personalizadas que, se geradas, interrompem a resposta mais cedo.

Referência de IDs de Modelo

Modelo	Padrão de ID Ilustrativo	Nível
Claude Fable 5	`claude-fable-5-20260615`	Topo / Classe Mythos, 1M de contexto, 128K de saída máxima
Claude Opus 4.8	`claude-opus-4-8-20260415`	Raciocínio principal, 1M de contexto por padrão
Claude Sonnet 5	`claude-sonnet-5-20260630`	Modelo padrão, lançado em 30/06/2026
Claude Haiku 4.5	`claude-haiku-4-5-20260601`	Mais rápido / mais barato, 200K de contexto

temperature vs. top_p vs. top_k

Parâmetro	O que Controla	Intervalo Típico para Ajustar	Combinar Com
`temperature`	Aleatoriedade geral da seleção de tokens	`0.0`-`0.3` para tarefas factuais/estruturadas, `0.7`-`1.0` para tarefas criativas	Geralmente ajustado sozinho
`top_p`	Tamanho do núcleo, quanta massa de probabilidade é elegível	`0.9`-`1.0` para a maioria das tarefas	Frequentemente deixado no padrão enquanto se ajusta `temperature`
`top_k`	Corte rígido no número de tokens candidatos	Raramente alterado de não definido; `40`-`100` se usado	Raramente combinado com mudanças agressivas de `temperature`

Exemplos de Uso

import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic()
 
# Tarefa factual e determinística: baixa temperatura
factual = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5-20260630",
    max_tokens=100,
    temperature=0.0,
    messages=[{"role": "user", "content": "Qual é o ponto de ebulição da água ao nível do mar?"}],
)
 
# Brainstorming criativo: temperatura mais alta
creative = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5-20260630",
    max_tokens=300,
    temperature=0.9,
    messages=[{"role": "user", "content": "Faça um brainstorming de cinco slogans para uma cafeteria."}],
)
 
# Streaming de uma resposta mais longa
with client.messages.stream(
    model="claude-opus-4-8-20260415",
    max_tokens=1000,
    messages=[{"role": "user", "content": "Escreva uma pequena história sobre um farol."}],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Parâmetros Frequentemente Combinados

Parâmetro	Tipo	Combina Bem Com	Por quê
`system`	`string`	`temperature`	Um prompt de sistema focado com baixa `temperature` fornece saída consistente e focada na tarefa.
`stream`	`boolean`	`max_tokens`	O streaming com um `max_tokens` generoso é adequado para geração de texto longo exibido incrementalmente.
`stop_sequences`	`array`	`max_tokens`	Combine um limite rígido de tokens com um ponto de parada semântico para formatos estruturados como JSON.

FAQs

Quais parâmetros são obrigatórios em todas as chamadas?

model, max_tokens e messages. Todos os outros são opcionais e têm um padrão documentado.

O que acontece se eu não definir a temperatura?

Ela tem o padrão 1.0, a configuração mais variada; para tarefas que exigem saída consistente e repetível, defina-a explicitamente mais baixa.

Devo ajustar tanto temperature quanto top_p ao mesmo tempo?

Geralmente não. Escolha um para ajustar para uma determinada tarefa; ajustar ambos agressivamente ao mesmo tempo torna o comportamento mais difícil de prever e depurar.

Qual é a diferença entre top_p e top_k?

top_p restringe o pool de candidatos por probabilidade cumulativa (um corte suave e adaptativo).
top_k restringe a um número fixo de candidatos principais (um corte rígido e estático).

max_tokens controla o quão longa será a resposta?

Ele define um limite superior, não um alvo; Claude pode parar naturalmente bem antes de atingi-lo, ou ser cortado se atingir o teto no meio da resposta.

Onde os prompts do sistema vão na requisição?

Em um parâmetro system de nível superior, separado do array messages, não como uma mensagem com a função "system".

As strings de ID de modelo mostradas aqui têm garantia de estarem corretas?

O que stop_sequences faz que max_tokens não faz?

stream é um parâmetro obrigatório?

Não, ele tem o padrão false; defina-o como true apenas quando desejar saída entregue incrementalmente em vez de uma resposta JSON final.

Qual parâmetro devo diminuir primeiro se a saída parecer muito aleatória?

temperature, é o controle mais direto e comumente usado; só recorra a top_p ou top_k se diminuir apenas temperature não produzir o comportamento desejado.

Relacionados

Entendendo o Ciclo de Vida da Requisição da API Claude - onde esses parâmetros se encaixam em uma requisição.
Noções Básicas de Fundamentos da API Claude - estes parâmetros usados em exemplos executáveis.
Selecionando um Modelo: Claude Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5 e Haiku 4.5 - escolhendo o valor correto de model.

Versões da Stack: Escrito contra a linha de modelos Claude atual em ~junho de 2026 - Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 (o padrão), e Claude Haiku 4.5 - e o SDK oficial anthropic para Python (última versão 0.x). Nomes de modelos, versões de SDK e preços mudam rapidamente - verifique os detalhes atuais em platform.claude.com/docs antes de confiar neles.

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