Claude Code /effort 详解:控制 AI 思考的深度
为什么需要 /effort
用 Claude Code 开发,你可能注意到了一个现象:
有时候你只是想让 Claude 帮你重命名一个变量,它却花了 10 秒钟”深度思考”,然后给你写了一整段分析。有时候你想让它仔细分析一个复杂 bug,它却秒回一个浅尝辄止的答案。
问题出在哪?Claude 的”思考力度”和你的任务复杂度不匹配。
简单任务用了过多的推理,浪费时间和 Token。复杂任务又没有足够的思考深度,质量不够。
这时候你需要 /effort——一个让你主动控制 Claude 思考深度的开关。
/effort 是什么
/effort 是 Claude Code 的推理努力程度调节命令。它控制 Claude 在回答问题时投入多少”思考资源”,直接影响响应速度、Token 消耗和输出质量。
在交互模式下输入:
/effort medium
状态栏会显示当前的 effort 等级图标,表示设置已生效。
四个等级
/effort 提供四个等级,从轻量到全力:
low(轻量)
/effort low
快速、直接的实现,最小开销。
- 状态图标:○(空心圆)
- 适用场景:简单的重命名、格式化、一行代码修改、已知答案的快问快答
- 特点:响应最快,Token 消耗最少,但不适合需要深入分析的任务
medium(均衡)
/effort medium
平衡的实现方式,标准的测试和验证。
- 状态图标:◐(半满圆)
- 适用场景:日常开发的大多数任务——写函数、改 bug、加功能
- 特点:速度和质量的最佳平衡点,也是 Opus 4.6 的推荐默认值
- 额外好处:使用 medium 可以最大化你的速率限制额度
high(深度)
/effort high
全面的实现,充分的测试和文档。
- 状态图标:●(实心圆)
- 适用场景:复杂的重构、多文件修改、需要仔细分析的 bug、架构设计
- 特点:Claude 会花更多时间思考,输出更详细更完整
max(全力)
/effort max
最大能力,最深层的推理。
- 状态图标:◉(圆中圆)
- 适用场景:最复杂的任务——大规模重构、跨系统设计、需要极致推理能力的场景
- 限制:仅 Opus 4.6 支持。其他模型使用 max 会自动降级为 high
- 注意:Token 消耗显著增加,响应时间明显变长
特殊模式:auto
/effort auto
重置为模型默认的 effort 等级。不同模型和订阅类型的默认值不同:
- Opus 4.6(Pro/Max/Team 订阅):默认 medium
- 其他情况:默认 high
auto 本质上就是”我不手动调了,交给系统自动决定”。
查看当前 effort
两种方式查看:
/effort
或者:
/effort status
会显示当前生效的 effort 等级和来源(手动设置、环境变量、还是模型默认)。
你也可以随时看状态栏——effort 图标一直显示在那里:○ ◐ ● ◉。
effort 如何影响 API 调用
这部分稍微技术一点,但理解它有助于你做出更好的选择。
当你设置了 effort 等级后,Claude Code 会在 API 请求中加入 effort 参数:
- low/medium/high/max:通过
output_config.effort参数传给 API - API 根据这个参数调整模型的推理深度
简单理解:effort 越高,Claude 在”思考”阶段投入的计算资源越多,思考链越长,但消耗的 Token 也越多。
持久化与作用域
effort 设置会持久化保存:
- low/medium/high:保存到
settings.json,下次启动 Claude Code 仍然有效 - max:仅当前会话有效(除非你是 Anthropic 内部用户)
环境变量覆盖:你也可以通过环境变量来设置:
export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=medium
环境变量的优先级高于 settings.json 中的设置。设为 auto 可以重置为模型默认值。
实际使用建议
日常开发:medium
大多数情况下,medium 是最佳选择。Claude 官方也推荐 Opus 4.6 用户使用 medium——它在速度、质量和速率限制之间取得了最好的平衡。
/effort medium
简单任务:临时切 low
当你要做一批简单的修改(批量重命名、加注释、格式化),切到 low 可以显著加速。
/effort low
帮我把这个文件里所有的 camelCase 变量名改成 snake_case
/effort medium
做完简单任务后记得切回来。
复杂分析:升到 high 或 max
遇到复杂 bug 或者需要深入分析的场景,升到 high。如果用的是 Opus 4.6 并且任务极其复杂,可以用 max。
/effort high
这个并发 bug 只在高负载下出现,帮我分析根因
不确定用哪个?
先用 medium。如果觉得回答太浅,升到 high。如果觉得回答太慢,降到 low。
effort 的核心思路是:按需分配,不浪费不吝啬。
effort vs /fast
你可能会想:/effort low 和 /fast 有什么区别?
/fast:切换到 fast 输出模式(同样的模型,更快的输出速度),影响的是输出生成速度/effort:调节 Claude 的推理深度,影响的是思考的充分程度
它们可以组合使用。比如 /fast + /effort low 就是最快的组合,适合大批量简单任务。
写在最后
/effort 的本质是让你掌控 AI 的思考投入。
以前你只能被动接受 Claude 的”思考力度”——有时过度,有时不足。现在你可以根据任务的实际复杂度来调节:简单任务用 low,日常任务用 medium,复杂任务用 high,极限场景用 max。
聪明地使用 effort,既能加速简单任务,又能保证复杂任务的质量。
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