Claude 4.6 Adaptive Thinking Mode: 测试示例指南
为了验证 Claude 4.6 Adaptive (自适应) Thinking 模式的集成效果，特别是 effort 参数的生效情况及 Token 限制的自动调整，请参考以下测试场景。
1. 验证 Adaptive 模式激活与 Effort 控制
此测试验证系统能否正确传递 thinking: { type: "adaptive", effort: "..." } 参数，并观察模型行为差异。
前置条件
- 确保使用支持 Adaptive Thinking 的模型 ID (如
claude-opus-4-6-thinking或映射后的 ID)。 - 在设置中将 "Thinking Budget" 模式设置为 **"Adaptive (自适应)"**。
测试指令示例
场景 A: Low Effort (低强度思考)
- 配置: 将 Effort 设置为
Low。 - 指令:
写一个并通过 Rust 编译的 Hello World 程序。 - 预期结果:
- Thinking 块应该比较简短，模型认为这是一个简单任务，不需要深入推理。
- 响应速度较快。
场景 B: High Effort (高强度思考)
- 配置: 将 Effort 设置为
High。 - 指令:
请详细分析 Rust 的 async/await 状态机生成机制，并对比 Go 的 Goroutine 调度模型。请通过思维链深入推导两者的内存开销差异。 - 预期结果:
- Thinking 块应该非常长且详细（可能超过 5k tokens）。
- 模型会尝试进行深度的对比分析和推理。
- 关键验证点: 检查 Antigravity 日志，确认
generationConfig中包含了thinkingConfig: { type: "adaptive", effort: "high" }。
2. 验证多轮对话中的 Adaptive 状态维持
验证在多轮对话中，Adaptive 模式是否能持续生效，且 Token 限制 (128k) 是否正常工作。
场景：复杂算法设计迭代
Round 1: 初始设计
- 指令:
claude "设计一个分布式的高并发秒杀系统。需要考虑缓存一致性、库存防超卖、防刷接口等核心问题。请使用 High Effort 进行深度思考。" - 验证点:
- 生成了包含架构图和详细逻辑的设计文档。
- Thinking 过程详细记录了对不同方案（如 Redis Lua vs 数据库悲观锁）的权衡。
- 验证响应头或日志中，确认
maxOutputTokens被提升至 128,000 (或更高)，以容纳长输出。
Round 2: 方案挑战 (模拟用户反馈)
- 指令:
claude "你的设计中，Redis 集群如果发生脑裂，如何保证库存数据的强一致性？请重新思考并修正方案。" - 验证点:
- Thinking 块继续保持深度推理，分析 Redlock 或其他一致性算法的适用性。
- 签名验证: 确保多轮对话中 Thinking Block 的签名验证通过（无
Invalid signature报错）。
Round 3: 代码实现
- 指令:
claude "请给出库存扣减核心逻辑的 Rust 代码实现。" - 验证点:
- 能生成符合之前设计思路的代码。
- 在高上下文压力下，系统是否自动触发了 Thinking 剥离（如果配置了动态剥离），或者能够正常携带完整历史继续生成。
3. 验证 Budget 模式与 Adaptive 模式的自动切换
此测试验证当用户在“固定 Budget”与“Adaptive”模式间切换时，后端能否正确转换参数。
测试流程
设置为 Fixed Budget: 在设置中选择 "Custom" 并设置 Budget 为
16384。- 发送请求。
- 验证: 后端请求应只包含
thinkingConfig: { budget: 16384 }，不应包含effort。
切换为 Adaptive: 在设置中选择 "Adaptive" 并设置 Effort 为
Medium。- 发送请求。
- 验证: 后端请求应只包含
thinkingConfig: { type: "adaptive", effort: "medium" }，不应包含budget。
4. 调试建议
在运行上述测试时，建议开启 Debug 日志以观察参数传递：
RUST_LOG=debug npm run tauri dev
在日志中搜索关键词：
[Claude-Request]: 查看转换后的请求体。thinkingConfig: 确认配置注入情况。maxOutputTokens: 确认 Token 上限调整情况。