≡En resumen
- El effort afecta a todos los tokens de la respuesta: texto, llamadas a herramientas y razonamiento interno.
- Es una señal de comportamiento, no un presupuesto exacto: con esfuerzo bajo Claude sigue pensando ante problemas difíciles, solo que menos.
- Más esfuerzo suele dar más calidad en tareas complejas, pero también más latencia y más coste.
- En los modelos con razonamiento adaptativo, el effort es la forma recomendada de controlar cuánto piensa Claude.
- En Claude Code, la palabra ultrathink pide más razonamiento en un turno concreto sin cambiar el nivel de la sesión.
01 ¿Qué es el esfuerzo de razonamiento en Claude?
Los modelos de Claude pueden dedicar más o menos trabajo a cada respuesta: pensar antes de contestar, hacer más llamadas a herramientas, comprobar resultados o explicar con detalle lo que han hecho. El esfuerzo de razonamiento (en inglés, effort) es el control que te deja decidir cuánto. Con un solo ajuste mueves al modelo entre respuestas rápidas y baratas y un trabajo exhaustivo que consume muchos más tokens.
No hay que confundirlo con elegir otro modelo. Con el effort mantienes el mismo modelo y cambias su forma de trabajar, algo muy útil cuando una misma aplicación mezcla consultas sencillas con tareas que piden análisis profundo.
02 Niveles de effort y para qué sirve cada uno
| Nivel | Comportamiento | Uso típico |
|---|---|---|
| low | El más eficiente: gran ahorro de tokens con algo de pérdida de capacidad | Tareas simples, chat, alto volumen, subagentes |
| medium | Equilibrio entre velocidad, coste y calidad | Tareas agénticas bien definidas |
| high | Usa los tokens que la tarea necesite para un resultado excelente | Razonamiento complejo, código difícil, depuración |
| xhigh | Capacidad ampliada para trabajos largos | Tareas de programación o agénticas de larga duración |
| max | Máxima capacidad sin restricción de gasto | Problemas muy difíciles; puede razonar de más |
03 Cómo usar el effort en la API de Claude
En la API de Claude el esfuerzo se indica en el campo output_config.effort de la petición a la Messages API. Está disponible de forma general, sin cabecera beta, en los modelos compatibles. Si no lo envías se aplica el valor por defecto del modelo, y enviar ese mismo valor produce exactamente el mismo resultado que omitirlo.
Una llamada a /v1/messages con "model": "claude-opus-5-5", el mensaje del usuario y "output_config": {"effort": "medium"}. Con los SDK oficiales es igual de sencillo: en Python, output_config={"effort": "medium"}; en PHP, outputConfig: ['effort' => 'medium'].
- ✓Fíjalo siempre de forma explícita: el valor por defecto cambia según el modelo.
- ✓Con niveles altos, reserva un max_tokens amplio, porque el razonamiento cuenta dentro de ese límite.
- ✓Cambiar el effort de primer nivel entre peticiones invalida la caché de prompts de esa conversación.
- ✓En los modelos que lo admiten, el cambio de esfuerzo por mensaje (en beta) conserva la caché.
- ✓Prueba varios niveles con tus propios casos antes de fijarlo en producción.
04 Cómo cambiar el esfuerzo en Claude Code
-
1
Comando /effort
Sin argumentos abre un selector deslizante; con un nivel (por ejemplo /effort high) lo fija; /effort auto vuelve al valor por defecto del modelo.
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2
Desde /model
Al elegir modelo, usa las flechas izquierda y derecha para ajustar el esfuerzo.
-
3
Al arrancar
Lanza Claude Code con --effort y el nivel para aplicarlo a esa sesión.
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4
Variable de entorno
Define CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL con un nivel o auto.
-
5
En skills y subagentes
El campo effort del frontmatter fija el nivel mientras se ejecuta esa skill o ese subagente.
05 Effort, pensamiento adaptativo y ultrathink
El pensamiento extendido decide si Claude razona en bloques de pensamiento antes de responder; el effort decide cuánto trabajo pone en toda la respuesta, pensamiento incluido. En los modelos recientes el razonamiento es adaptativo: Claude decide cuándo y cuánto pensar, y el effort es la palanca principal para orientarlo. Por eso, en esos modelos, ya no se fija un presupuesto de tokens de pensamiento, sino un nivel de esfuerzo.
Effort
Ajuste de sesión o de petición. Cambia cuántos tokens gasta Claude en todo: razonamiento, herramientas y texto.
Pensamiento adaptativo
Modo en el que el modelo decide por sí mismo cuándo y cuánto pensar, guiado por el effort.
Ultrathink
Palabra clave de Claude Code que pide razonar más en ese turno, sin cambiar el effort enviado a la API.
06 Cómo elegir el nivel adecuado
| Tarea | Nivel inicial | Motivo |
|---|---|---|
| Chatbot de atención al cliente | low o medium | Prima la latencia y el coste por conversación |
| Clasificar, extraer o resumir en volumen | low | Tareas acotadas con muchas peticiones |
| Agente de programación en tareas bien definidas | medium | Buen equilibrio en el día a día |
| Corregir un error en código existente | high | Hay que verificar y contemplar casos límite |
| Planificar una arquitectura o migración | high o xhigh | Un mal enfoque cuesta más que los tokens extra |
| Auditoría de seguridad | max | Problema difícil que conviene explorar a fondo |
Una estrategia que funciona bien es subir el esfuerzo mientras se diseña la solución, por ejemplo durante el plan mode, y bajarlo para ejecutar un plan ya cerrado.
07 Errores frecuentes al ajustar el esfuerzo
Copiar el nivel de otro modelo
Los niveles se recalibran entre versiones: el mismo valor no produce el mismo razonamiento en un modelo nuevo. Repite las pruebas al cambiar de modelo.
Usar max para todo
Dispara el coste y la latencia y, en tareas sencillas, puede empeorar el resultado porque el modelo da demasiadas vueltas.
Bajar el esfuerzo y no el alcance
Con low o medium, el modelo se ciñe más a lo pedido. Si la tarea tiene varias partes, enuméralas de forma explícita.
max_tokens demasiado bajo
En niveles altos el razonamiento cuenta dentro del límite de salida; si es corto, la respuesta puede quedarse a medias.
La forma más fiable de acertar es preparar un pequeño conjunto de casos reales, ejecutarlo con dos o tres niveles distintos y comparar calidad, tiempo de respuesta y coste. Con esos datos, la elección deja de ser una intuición y pasa a ser una decisión que puedes revisar cuando salga un modelo nuevo.
08 Effort, coste y productos con IA
Para una empresa que integra Claude en su producto, el effort es una de las palancas de coste más directas. Un asistente que responde miles de preguntas al día puede funcionar en low y reservar niveles altos solo para las consultas que lo necesitan. Si te dedicas al desarrollo de SaaS con funciones de IA, conviene decidir el nivel por tipo de tarea, medir calidad y coste y revisarlo cuando cambias de modelo, porque los niveles se recalibran entre versiones.
Si quieres ajustar el equilibrio entre calidad y coste de tus asistentes o diseñar soluciones de inteligencia artificial para empresas sin que la factura se dispare, podemos ayudarte. Y en nuestro hub de herramientas y guías sobre Claude tienes más fichas relacionadas.
Preguntas frecuentes sobre Esfuerzo de razonamiento (effort)
Es un parámetro que regula cuántos tokens dedica Claude a una respuesta, incluido el razonamiento y las llamadas a herramientas. Va de low a max y sirve para equilibrar calidad, velocidad y coste.
low, medium, high, xhigh y max. Opus 5 y 5.5, Sonnet 5 y 5.5 y Haiku 5.5 admiten los cinco; algunos modelos anteriores, como Opus 4.6, no tienen xhigh.
Depende del modelo. En la API, Opus 5.5 y Haiku 5.5 usan medium por defecto y la mayoría de los demás modelos, high. En Claude Code también depende del modelo activo.
Con /effort seguido del nivel, con las flechas en el selector de /model, lanzando Claude Code con --effort o con la variable CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL.
En Claude Code, incluir ultrathink en un prompt pide más razonamiento en ese turno añadiendo una instrucción en el contexto. No cambia el nivel de esfuerzo de la sesión ni el que se envía a la API.
Normalmente sí, porque Claude genera más tokens de razonamiento, más llamadas a herramientas y respuestas más completas. También aumenta la latencia.
Depende de la tarea. Subir el esfuerzo da más razonamiento con el mismo modelo; cambiar de modelo cambia su capacidad de base. Lo recomendable es probar ambas opciones con casos reales y comparar calidad, latencia y coste.
Fuentes consultadas
Sobre el autor
Germán Gutiérrez
Development Manager en appyweb
Dirige el equipo de desarrollo de appyweb: aplicaciones web y móviles, SaaS, integraciones y arquitectura de software.
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