Přeskočit na obsah
Čísla 3 min čtení

Claude API účtuje zhuštění konverzace mimo hlavní pole odpovědi

Messages API Anthropicu umí od 14. září zhustit konverzaci na požádání: aplikace pošle historii, server vrátí podepsané shrnutí místo odpovědi. Volání se účtuje jako každé jiné, jenže obě hlavní pole o spotřebě tokenů drží v odpovědi nulu a cena je jen v poli usage.iterations.

Mechanický sčítací stroj Remington model 102
Sčítací stroj Remington model 102. Foto: Issac I Navarro, Wikimedia Commons (CC BY 4.0)

Anthropic zapsal 14. září do poznámek k vydání Claude API novou betu: Messages API dokáže zhustit konverzaci tehdy, kdy si o to aplikace řekne. Do té doby se to dělo samo, po překročení prahu. Nové volání má jednu vlastnost, kterou se vyplatí znát dřív než jeho přednosti: v odpovědi nese nulovou spotřebu tokenů, a přesto se platí.

Jedno volání, žádná odpověď

Aplikace pošle konverzaci tak, jak stojí, a přidá k ní parametr compaction s typem summarize a hlavičku anthropic-beta: compact-2026-09-04. Model na to neodpoví: dokumentace říká, že vrátí jediný blok typu compaction, ve kterém je text shrnutí a podpis, a že stop_reason je compaction. Blok se pak posílá na prvním místě v poli messages místo zpráv, které shrnuje.

Podpis není ozdoba. Kdo v bloku změní text nebo podpis, dostane stav 400 s kódem compaction_signature_invalid, případně compaction_content_mismatch. Vlastní pokyn pro shrnování se dá poslat v poli instructions, nejvýš 16 384 znaků, a serverový pokyn tím zmizí úplně.

Jedenáct modelů to podle dokumentace umí, od Sonnetu 4.6 po Fable 5.1, a seznam se dá přečíst i strojově: Models API vrací u každého modelu pole capabilities.compaction. Na Amazon Bedrocku zhušťování na požádání není, kdežto starší prahová podoba tam v betě běží.

Cena stojí v poli, které nikdo nesčítá

V ukázkové odpovědi v dokumentaci má usage.input_tokensusage.output_tokens hodnotu nula, protože nevznikla žádná odpověď. Skutečná spotřeba je jen v poli usage.iterations, v položce typu compaction. Dokumentace k tomu píše, že volání se účtuje a omezuje tempem jako kterýkoli jiný požadavek.

Totéž stojí v klientovi pro Python. Soubor beta_usage.py má u pole iterations poznámku, že tokeny položky compaction v hlavních polích nejsou, a varuje, že se z té položky nesmí odvozovat velikost kontextu: zhuštění, které zavře kontext o dvou stech tisících tokenů, umí vykázat jen několik tisíc. Dokumentace prahové podoby je adresnější a říká rovnou, že kdo dosud počítal náklady z hlavních polí, musí své sčítání přepsat.

Kolik to tedy je? Položka má čtyři čísla: vstupní tokeny, výstupní tokeny, čtení z cache a zápis do ní. U modelu Fable 5.1 stojí podle ceníku milion vstupních tokenů 10 USD, milion výstupních 50 USD a čtení z cache 0,25 USD. Zhuštění konverzace o 150 000 tokenech proto vyjde na 1,50 USD, když se celá čte jako nový vstup, ale na 3,75 centu, když se celá načte z cache. Je to náš výpočet z těch tří sazeb a výstup do něj nepočítáme; rozdíl mezi oběma případy je čtyřicetinásobný a rozhoduje o něm jen to, kde má aplikace zarážku cache.

Posílat hotový blok v dalších požadavcích už nic navíc nestojí.

Zaplatí se i volání, ze kterého nic nevyjde

Shrnutí vznikne jedině tehdy, když volání skončí textem a bez pokusu použít nástroj. Jinak server vrátí stav 200 s prázdným polem content a volání se účtuje stejně. Dokumentace vypisuje pět důvodů, proč shrnutí nepřijde: vyčerpané max_tokens, nedostatek místa pro shrnovací pokyn, volání nástroje místo textu, odmítnutí a prázdná odpověď. Hodnota max_tokens přitom omezuje celé volání včetně uvažování modelu, takže dokumentace radí povolit několik tisíc tokenů.

Co se z konverzace ztratí

Výměna zpráv za shrnutí není bezbolestná. Obrázky, dokumenty, soubory nahrané do kontejneru a stažené adresy jsou po ní pryč a musí se poslat znovu. Zprávy s rolí system uvnitř shrnutého úseku se shrnou taky, takže jejich pokyny přestanou platit; pokud na nich záleží, musí je aplikace napsat znovu. A koncové místo pro počítání tokenů parametr compaction ignoruje, takže velikost příštího požadavku se musí odhadnout z předchozí odpovědi.

Nový je spouštěč, ne ten blok

Samotný blok compaction ani účtování v iterations novinka nejsou. Přišly s prahovým zhušťováním (hlavička compact-2026-01-12), které Anthropic pustil do bety 5. února 2026 a které se spouští samo, když vstup dosáhne prahu: ve výchozím nastavení 150 000 tokenů, nastavit se dá nejméně 50 000.

Že je nové právě to volání na požádání, se dá doložit i bez tiskové zprávy. V repozitáři klienta pro Python chybí soubor beta_compaction_config_param.py se značkou v1.5.0 z 10. září, a ve značce v1.6.0 z 15. září už je. Soubor beta_compaction_block.py přitom leží i ve v1.0.0 z 20. srpna. Ověřili jsme to dotazem na obě značky.

Obě podoby zhušťování se na jednom požadavku vylučují: compactioncontext_management nejdou poslat spolu a prahové zhušťování neproběhne na požadavku, který nese podepsaný blok. Kdo chce mít kontrolu nad tím, kdy se konverzace zkrátí, si tedy vybírá jedno z obou. O účtování, které zákazník v obvyklém výpisu nevidí, jsme na tomhle webu psali i v případu bezpečnostní kontroly v Claude Code.

Zdroje

Diskuse

Zatím tu nikdo nediskutuje. Můžete být první.

Napsat příspěvek

Diskutovat můžete i bez účtu. S registrací se ale příspěvek zveřejní hned a nemusíte pokaždé vyplňovat jméno. Účet už máte? Přihlaste se.

Nezveřejňujeme ho, slouží jen redakci.

Podporuje zápis Texy: **tučně**, *kurzíva*, odrážky, odkazy.

Dál k tématu

  1. Čísla

    GitHub nabídne žádost o vyšší rozpočet vývojáři, kterému dojdou kredity Copilotu

    Vývojáři, kterému v GitHub Copilotu dojdou AI kredity, se od 16. září ukáže nabídka požádat správce o vyšší rozpočet; žádost míří na účet, který ten rozpočet platí.…

  2. Čísla

    Refaktor s 1 393 agenty stál Nous Research asi 25 tisíc dolarů

    Hermes Agent v hlavním běhu vyslal 1 393 subagentů a po následných opravách vyšla modelová útrata asi na 25 000 dolarů. Nous Research uvádí pokles netestovacího Pythonu…

  3. Čísla

    Správa kontextu zvedla vyhledávacímu agentu Iris-mini výsledek testu o 21,2 bodu

    Laboratoř AllSpark Research zveřejnila váhy vyhledávacích agentů Iris-mini a Iris-pro a k nim i program, kterým je měřila. Z jejích vlastních tabulek plyne, že týž model…

  4. Čísla

    Zbytečný převod na 32 bitů bral v knihovně TRL přes pětinu času na grafické kartě

    Vnitřní smyčka výchozí ztrátové funkce v knihovně TRL převáděla obě vstupní matice ze šestnácti bitů na dvaatřicet, ačkoli obě v paměti ležely v šestnácti. Násobení se…