a74597dba6
- Новый лаунчер ai-opencode с routatic-proxy на 127.0.0.1:3456 - Автоустановка routatic-proxy под linux/darwin amd64/arm64 - Модели: deepseek-v4-pro (opus/sonnet), kimi-k2.6 (haiku) - AI_RESET_KEY, OPENCODE_GO_API_KEY env fallback, управление opencode_key - Документация: EFFORT_MAPPING.md, QUICK_START.md, README.md - Статус-проверка в setup.sh: ai-opencode, opencode_key, opencode.ai - Тесты: 4 новых теста для ai-opencode в test_fixes.sh Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
128 lines
7.1 KiB
Markdown
128 lines
7.1 KiB
Markdown
# Effort Mapping - соответствие уровней для Claude Code лаунчеров
|
||
|
||
## Как это работает
|
||
|
||
`/effort` и `AI_EFFORT` относятся к лаунчерам, которые запускают Claude Code:
|
||
`ai-claude`, `ai-deepseek`, `ai-kimi`, `ai-glm`, `ai-openrouter`, `ai-opencode`.
|
||
|
||
Нативные лаунчеры `ai-gpt` (OpenAI Codex) и `ai-gemini` (Antigravity `agy`) не используют
|
||
эту схему. У них свои настройки reasoning внутри соответствующего CLI.
|
||
|
||
Документ отражает текущую реализацию `scripts/ai-setup.sh`.
|
||
|
||
## Таблица маппинга
|
||
|
||
| Claude Code `/effort` | Anthropic (`ai-claude`) | DeepSeek V4 (`ai-deepseek`) | Kimi K2.7/K2.6 (`ai-kimi`) | GLM 5.2 (`ai-glm`) | OpenRouter/GPT-5.5 (`ai-openrouter`) | OpenCode Go (`ai-opencode`) |
|
||
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
|
||
| `low` | нативно `low` | провайдер поднимает до `high` | thinking on | на стороне сервера | без локального маппинга | без локального маппинга |
|
||
| `medium` | нативно `medium` | провайдер поднимает до `high` | thinking on | на стороне сервера | без локального маппинга | без локального маппинга |
|
||
| `high` | нативно `high` | нативно `high` | thinking on | на стороне сервера | без локального маппинга | без локального маппинга |
|
||
| `xhigh` | нативно `xhigh` | провайдер поднимает до `max` | thinking on | на стороне сервера | без локального маппинга | без локального маппинга |
|
||
| `max` | нативно `max` | нативно `max` | thinking on | на стороне сервера | без локального маппинга | без локального маппинга |
|
||
|
||
Для OpenRouter текущий лаунчер не делает локального преобразования effort и отправляет
|
||
значение дальше через Claude Code/OpenRouter. Конкретная интерпретация зависит от выбранной
|
||
модели и backend-а OpenRouter.
|
||
|
||
Для OpenCode Go лаунчер работает через `routatic-proxy`, который транслирует Anthropic-запросы
|
||
в OpenAI/Gemini-формат для OpenCode Go API. Локального маппинга effort нет — thinking budget
|
||
не транслируется напрямую в OpenCode Go бекенд. Прокси и бекенд-модели выполняют reasoning
|
||
на своей стороне независимо от уровня effort.
|
||
|
||
## Нативные уровни каждого провайдера
|
||
|
||
### Anthropic (Claude)
|
||
|
||
```text
|
||
low -> medium -> high -> xhigh -> max
|
||
```
|
||
|
||
- 5 уровней, полное соответствие с Claude Code.
|
||
- Дефолт `ai-claude`: `xhigh`.
|
||
- `max` - максимальный бюджет thinking для самых сложных задач.
|
||
|
||
### DeepSeek V4
|
||
|
||
```text
|
||
high -> max
|
||
```
|
||
|
||
- 2 реальных уровня.
|
||
- `low` и `medium` фактически поднимаются до `high`.
|
||
- `xhigh` фактически поднимается до `max`.
|
||
- Маппинг выполняется на стороне DeepSeek API.
|
||
- Дефолт `ai-deepseek`: `high`.
|
||
|
||
### Kimi K2.7/K2.6 (Moonshot AI)
|
||
|
||
```text
|
||
on / off
|
||
```
|
||
|
||
- Бинарный режим: thinking либо включен, либо выключен.
|
||
- Все уровни Claude Code effort в текущем лаунчере означают thinking on.
|
||
- Градаций глубины reasoning нет.
|
||
- Дефолт `ai-kimi`: `high`.
|
||
|
||
### GLM 5.2 (Zhipu AI)
|
||
|
||
```text
|
||
high / max
|
||
```
|
||
|
||
- Маппинг выполняется на стороне Zhipu AI API.
|
||
- Текущий `ai-glm` не делает локального преобразования effort.
|
||
- Дефолт `ai-glm`: `high`.
|
||
|
||
### OpenRouter / GPT-5.5
|
||
|
||
Текущий `ai-openrouter` работает через Claude Code с `ANTHROPIC_BASE_URL=https://openrouter.ai/api`
|
||
и не вызывает локальный effort proxy. Поэтому `low`/`medium`/`high`/`xhigh`/`max` не
|
||
преобразуются в shell-лаунчере.
|
||
|
||
### OpenCode Go (routatic-proxy)
|
||
|
||
Текущий `ai-opencode` работает через Claude Code с локальным `routatic-proxy`
|
||
(`ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:3456`), который транслирует запросы в OpenCode Go API.
|
||
Effort не преобразуется локально — thinking budget не имеет прямого эффекта на OpenCode Go бекенд.
|
||
Дефолт `ai-opencode`: `high`.
|
||
|
||
`claude-gpt-effort-proxy.py` все еще генерируется как совместимый helper для старого
|
||
`claude-code-proxy` backend-а. Если использовать его вручную, он маппит только
|
||
`xhigh` -> `high`, потому что `claude-code-proxy` принимает `low`, `medium`, `high`, `max`.
|
||
|
||
## Где выполняется маппинг
|
||
|
||
| Провайдер | Кто маппит | Файл/компонент |
|
||
|:---|:---|:---|
|
||
| Anthropic | Не нужен | - |
|
||
| DeepSeek V4 | DeepSeek API | На стороне сервера |
|
||
| Kimi K2.7/K2.6 | Moonshot API | На стороне сервера |
|
||
| GLM 5.2 | Zhipu AI API | На стороне сервера |
|
||
| OpenRouter/GPT-5.5 | Локального маппинга нет | `ai-openrouter` отправляет значение как есть |
|
||
| OpenCode Go | Локального маппинга нет | `ai-opencode` отправляет значение через routatic-proxy |
|
||
| Legacy GPT proxy | helper-маппинг `xhigh` -> `high` | `~/bin/claude-gpt-effort-proxy.py` или `~/.local/bin/claude-gpt-effort-proxy.py` |
|
||
|
||
## Persistence effort между сессиями
|
||
|
||
Каждый Claude Code лаунчер (`ai-claude`, `ai-deepseek`, `ai-kimi`, `ai-glm`, `ai-openrouter`, `ai-opencode`)
|
||
запоминает свой уровень effort отдельно в `settings.json` лаунчера.
|
||
|
||
`/effort` внутри сессии работает для всех уровней. `CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL` не используется.
|
||
|
||
Форсировать уровень при запуске:
|
||
|
||
```bash
|
||
AI_EFFORT=max ai-deepseek # включить max
|
||
AI_EFFORT=high ai-deepseek # включить high
|
||
ai-deepseek # без флага - использовать уровень из settings.json
|
||
```
|
||
|
||
Дефолты: `xhigh` для `ai-claude`, `high` для остальных Claude Code лаунчеров.
|
||
|
||
## Рекомендации
|
||
|
||
- Для повседневной работы: `high` или `xhigh`.
|
||
- `max` effort имеет реальный эффект у Anthropic и DeepSeek; у Kimi и GLM это всё тот же thinking on / маппинг на стороне сервера.
|
||
- `low`/`medium` у DeepSeek, Kimi и GLM фактически не снижают reasoning.
|