effortエフォート
エフォートは、AIモデルが応答を生成する際の推論の強さを段階的に調整する設定である。
エフォートは、推論型AIモデルが応答を生成する際にどの程度推論を行うかを段階的に指定する設定で、段階を上げるほど一般にトークン消費と処理時間が増える。OpenAIはoシリーズのAPIで「reasoning effort」として提供し、AnthropicもClaudeモデルにeffortの設定を設けている。出力のランダム性を調整するtemperatureとは役割が異なる。
この説明は、AIPOSTの記事と広く知られた事実をもとにまとめたものです。誤りがあれば訂正依頼でお知らせください。
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Claudeでは、答える前にモデルがどれだけ長く考えるかを決めるeffortを、LowからMaxまで設定できます。
Claude Opus 5.5を選び、推論のエフォートをHighにします。
この課題では、高いeffort設定のClaude Opus 5.5が際立った結果を出し、中程度の設定のClaude Sonnet 5.5はまずまずの結果を出しました。
推論の強さ（reasoning effort）は、モデルが答える前にどれだけ考えるかを決める設定です。
したがって実務上の比較では、チームが実際に使うeffort設定での精度と支出の両方を見る必要があります。
公開されたDeepSWEの結果では、最大の推論強度でLunaが66.6%を記録し、GPT-5.6 Lunaの62.2%を上回りました。
デスクトップの設定では、推論の度合い（reasoning effort）をLight、Medium、High、Extra High、Max、Ultraから選べます。
デフォルトのeffort設定が変わったため、「もっと深く考えて」といった従来の指示は、効果がないまま応答を遅らせるおそれがあります。
テストでは、推論強度をextra-highに設定したGPT-5.5で動くCodexと、同じくextra-highに設定したClaude Opus 4.8で動くClaude Codeを組み合わせました。