vitaly.nikitenko/ai-setup
0
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
6c507b45491d89e7e1eb448b43c98786a4d49883
ai-setup/EFFORT_MAPPING.md
Виталий Никитенко 6c507b4549 feat(eltex): add ai-eltex-qwen, effort max by default; fix model pick and /logout-eltex 
ai-eltex-qwen: new launcher for the Eltex proxy on Qwen models
(Coder-Senior, then Flash-Next), own key eltex_qwen_key, config dir and
/logout-eltex-qwen hook branch, 200K window.

Effort: ai-glm and ai-eltex start on max via CLI --effort (AI_EFFORT
overrides), CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=64000 so long GLM answers are
not cut at 32000. EFFORT_MAPPING notes the proxy passes effort for
anth-glm-5.3 since 09.10.

ai-eltex model pick: no longer falls back to the first /v1/models entry,
which twice picked something unusable (zai-glm-5.3 routed to flash, and
the access-group name ZAI-Test-Group -> 400). Without anth-glm-5.3 the
launcher exits with a clear message; ELTEX_MODEL still overrides.

/logout-eltex: Claude Code answered "Unknown command" and never called
the logout hook (the built-in /logout bypasses hooks too). ai-eltex now
registers commands/logout-eltex.md in its config dir, so the hook
receives the command and deletes eltex_key (checked end to end).

ru-bypass: resolve exception hosts via ahostsv4 first.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-10-12 11:52:45 +07:00

147 lines
9.4 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# 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), `ai-gemini` (Antigravity `agy`) и `ai-cursor`
(Cursor CLI `agent`) 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 5.3 (`ai-glm`) | OpenRouter/GPT-5.5 (`ai-openrouter`) | OpenCode Go (`ai-opencode`) |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| `low` | нативно `low` | нативно `low` | thinking on | нативно `low` | без локального маппинга | без локального маппинга |
| `medium` | нативно `medium` | провайдер поднимает до `high` | thinking on | провайдер опускает до `low` | без локального маппинга | без локального маппинга |
| `high` | нативно `high` | нативно `high` | thinking on | нативно `high` | без локального маппинга | без локального маппинга |
| `xhigh` | нативно `xhigh` | провайдер поднимает до `high` | thinking on | провайдер опускает до `high` | без локального маппинга | без локального маппинга |
| `max` | нативно `max` | нативно `max` | thinking on | нативно `max` | 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
low -> high -> max
```
- 3 реальных уровня.
- `low` остаётся `low` — реально снижает thinking бюджет.
- `medium` и `xhigh` фактически поднимаются до `high`.
- `max` остаётся `max` — максимальный бюджет thinking.
- 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 5.3 (Zhipu AI)
```text
low -> high -> max
```
- 3 реальных уровня, thinking выключить нельзя (`thinking.type=disabled` тоже даёт reasoning).
- Anthropic-endpoint Z.ai читает `output_config.effort` от Claude Code и принимает все 5 уровней
(невалидное значение -> HTTP 400 `reasoning_effort must be one of: none, minimal, low, medium, high, xhigh, max`).
- `medium` фактически опускается до `low`, `xhigh` - до `high`.
- Если effort не передан, Z.ai использует `max`. Поэтому `ai-glm` выставляет
`CLAUDE_CODE_ALWAYS_ENABLE_EFFORT=1` - иначе Claude Code не считает `glm-5.3` effort-capable
и параметр не уходит.
- Маппинг выполняется на стороне Z.ai API, `ai-glm` локально effort не преобразует.
- Дефолт `ai-glm`: `max`, задаётся через CLI `--effort` при каждом запуске.
- Официально Z.ai маппинг `medium`/`xhigh` не документирует. Он выведен замером 2026-09-25:
по 3 запроса на уровень, средний `output_tokens` на счётной задаче - `low` ~1.5K,
`medium` ~1.1K, `high` ~3.4K, `xhigh` ~2.8K, `max` ~3.8K. `low`/`medium` уверенно короче
остальных, а `high` и `max` на такой выборке пересекаются по разбросу.
### 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 5.3 | Z.ai API (`low,medium→low`, `high,xhigh→high`, `max`) | 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: `max` для `ai-glm`, `ai-eltex` и `ai-eltex-qwen`, `xhigh` для `ai-claude`, `high` для
остальных Claude Code лаунчеров. `ai-glm`, `ai-eltex` и `ai-eltex-qwen` передают уровень через CLI
`--effort`, поэтому каждый запуск стартует на `max` (или на `AI_EFFORT`), а `/effort` внутри сессии
действует до её конца.
## Рекомендации
- Для повседневной работы: `high` или `xhigh`.
- `max` effort имеет реальный эффект у Anthropic, DeepSeek и GLM; у Kimi это всё тот же thinking on.
- `low`/`medium` у Kimi фактически не снижают reasoning; у DeepSeek `low` и у GLM `low`/`medium` дают реальный уровень `low` и экономят бюджет.
- У GLM осмысленно выбирать только `low`, `high` (или `xhigh`) и `max`.
- `ai-eltex`: с 09.10 прокси пропускает effort для `anth-glm-5.3`, маппинг тот же, что у `ai-glm`
(на стороне Z.ai). Как и `ai-glm`, стартует на `max` через CLI `--effort`, `AI_EFFORT=high ai-eltex`
работает. У `ai-eltex-qwen` прокси effort игнорирует, `/effort` и `AI_EFFORT` там ни на что не влияют.
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink