e6fe58eb37
ai-mimo runs Claude Code through Xiaomi's Anthropic-compatible API (Token Plan or pay-as-you-go). The key's endpoint is found by probing token-plan-sgp, token-plan-ams and api.xiaomimimo.com (a key only works in its own region) and is saved to mimo_base_url; MIMO_BASE_URL overrides. Unreachable endpoints are skipped, token-plan-cn is left out of the probe since it times out from our network, and a 402 on the pay-as-you-go endpoint explains that a tp- Token Plan key is needed. Always the smartest model: mimo-v2.6-pro in every slot and for subagents, --model opus and --effort max on each start, 128000 output tokens (Claude Code's ceiling), real 1M context window. Measured on 13.10: MiMo ignores output_config.effort (even "bogus" is accepted, no length trend from low to max) and treats thinking adaptive like enabled, so reasoning is always on; EFFORT_MAPPING.md records this. /logout-mimo is registered as a command and handled by the logout hook (removes mimo_key and mimo_base_url). setup.sh status, statusline brand color, README, QUICK_START and AGENTS.md list the new launcher. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
177 lines
12 KiB
Markdown
177 lines
12 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-mimo`, `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`.
|
||
|
||
### Xiaomi MiMo V2.6
|
||
|
||
```text
|
||
thinking on (единственный уровень)
|
||
```
|
||
|
||
- `ai-mimo` работает через Claude Code с Anthropic-эндпоинтом Xiaomi (Token Plan региона
|
||
подписки или `api.xiaomimimo.com`).
|
||
- Claude Code 2.1.294 отправляет `thinking: {type: "adaptive"}` и `output_config.effort` со всеми
|
||
5 уровнями и для `mimo-v2.6-pro`, и для `mimo-v2.6-flash`, даже без
|
||
`CLAUDE_CODE_ALWAYS_ENABLE_EFFORT` (проверено перехватом запроса).
|
||
- MiMo effort игнорирует. В доке Anthropic API MiMo из параметров рассуждения есть только
|
||
`thinking.type` (`enabled` по умолчанию / `disabled` / `adaptive`), `effort` и `budget_tokens` нет.
|
||
Невалидные `output_config.effort=bogus` и `thinking.type=bogus` дают HTTP 200.
|
||
- Замер 2026-10-13, по 3 запроса на уровень, средний `output_tokens`. Pro, счётная задача:
|
||
без effort ~310, `low` ~340, `high` ~280, `max` ~315. Pro, задача на включения-исключения:
|
||
`low` ~970, `max` ~825. Flash на ней же: `low` ~460, `max` ~580. Разброс внутри уровня больше
|
||
разницы между уровнями, тренда нет.
|
||
- Реально переключается только thinking: `thinking.type=disabled` даёт 4 токена без размышлений
|
||
и неверные ответы (2 из 3). Claude Code его для MiMo не отправляет.
|
||
- `thinking.type=adaptive` (его шлёт Claude Code) MiMo отрабатывает так же, как `enabled`:
|
||
размышления есть даже на «скажи привет», на задаче на включения-исключения `adaptive` ~670,
|
||
`enabled` ~600 токенов при разбросе 356-1161. `CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING=1`
|
||
в Claude Code 2.1.294 запрос не меняет, да и не нужен.
|
||
- Глубину размышлений ограничивает только `max_tokens`: `ai-mimo` выставляет
|
||
`CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=128000` (потолок Claude Code, MiMo принимает до 131072).
|
||
- Дефолт `ai-mimo`: `max`, задаётся через CLI `--effort` при каждом запуске (как у `ai-eltex-qwen`).
|
||
На размышления не влияет, но если Xiaomi начнёт учитывать effort, лаунчер сразу будет на максимуме.
|
||
|
||
`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 |
|
||
| Xiaomi MiMo V2.6 | Не маппится: MiMo принимает `output_config.effort`, но игнорирует его | - |
|
||
| 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-mimo`, `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`, `ai-eltex-qwen` и `ai-mimo`, `xhigh` для `ai-claude`, `high` для
|
||
остальных Claude Code лаунчеров. `ai-glm`, `ai-eltex`, `ai-eltex-qwen` и `ai-mimo` 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.
|