Cowork жестко прописывает средние усилия и игнорирует пользовательские настройки для Claude Opus.

Функция Cowork в Claude жестко задает средний уровень усилий для Opus 4.6 и игнорирует все пользовательские настройки конфигурации, согласно подробному исследованию пользователя с планом Max.
Что происходит
Пользователь, запускающий Cowork на Windows, изучил файл cowork_vm_node.log и обнаружил, что Cowork передает --effort medium --model claude-opus-4-6 как жестко заданные флаги CLI каждый раз при запуске сессии. Это переопределяет все пользовательские настройки на уровне приложения.
Переопределения настроек, которые не работают
Пользователь протестировал три метода переопределения этих настроек, и все они не сработали:
- Установка
CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=highкак пользовательской переменной окружения - Добавление
"effortLevel": "high"в~/.claude/settings.json - Изменение
"model": "opus"на"model": "claude-opus-4-6[1m]"в settings.json для включения окна контекста 1M
Логи продолжали показывать --effort medium и --model claude-opus-4-6 без суффикса [1m].
Почему это важно
Anthropic изменил уровень усилий по умолчанию для Opus 4.6 с высокого на средний в версии v2.1.68. Хотя CLI Claude Code позволяет переопределять с помощью /effort high или через настройки, Cowork игнорирует эти опции. Это означает:
- Пользователи заперты на среднем уровне усилий независимо от их настроек
- Пользователи плана Max, платящие $200/месяц, не могут получить доступ к окну контекста 1M, за которое они платят
- Сложные задачи, требующие глубокого анализа (архитектурное планирование, синтез нескольких документов), получают ограниченную версию Opus
Проверка собственных логов
Чтобы проверить, затронуты ли вы:
Windows:
Select-String -Pattern "Spawn:create" -Path "$env:APPDATA\Claude\logs\cowork_vm_node.log" | Select-Object -Last 5
macOS:
grep "Spawn:create" ~/Library/Logs/Claude/cowork_vm_node.log | tail -5
Ищите --effort и --model в выводе. Если вы видите --effort medium и нет суффикса [1m] у модели, вы сталкиваетесь с той же проблемой.
Ограничение окна контекста
Окно контекста 1M должно быть доступно для Opus 4.6 на плане Max. В CLI Claude Code вы можете получить к нему доступ, указав claude-opus-4-6[1m] как вашу модель. Cowork не предлагает эту опцию в своем интерфейсе и игнорирует строку модели в settings.json.
Иронично, что в GitHub issue #33154 сообщалось, что некоторые сборки для macOS по умолчанию принудительно использовали [1m], вызывая ошибки ограничения скорости, что указывает на то, что инфраструктура для контекста 1M существует в Cowork, но не предоставляется как выбор пользователя.
Пользователь предлагает, чтобы Cowork нуждался в селекторе уровня усилий и переключателе окна контекста в своем интерфейсе, отмечая, что пользователям плана Max не пришлось бы обратно инженерно анализировать файлы логов, чтобы обнаружить, что они работают на ограниченных настройках.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Открытые LLM превосходят Claude Opus 4.6 в генерации торговых стратегий при более низкой стоимости.
Пользователь Reddit протестировал 10 языковых моделей на генерацию торговых стратегий и обнаружил, что модели с открытым исходным кодом превзошли Claude Opus 4.6, несмотря на то, что они в 10 раз дешевле. Minimax 2.5 и Gemini 3.1 возглавили рейтинг.

Утечка исходного кода CLI Claude Code раскрывает скрытые функции и внутренние флаги.
Анализ утекшего исходного кода TypeScript для Claude Code CLI выявил 35 флагов функций, активируемых при сборке, включая AI-питомцев BUDDY, постоянную память KAIROS, удалённое планирование ULTRAPLAN и режим координатора. Также обнаружено более 120 недокументированных переменных окружения и 26 внутренних слеш-команд.

Qwen 3.6-35B-A3B KV Cache тестирование: f16 vs q8_0 vs Turbo3 vs Turbo4 на M5 Max до 1M контекста
Тесты TheTom's TurboQuant Metal на M5 Max показывают, что f16 и q8_0 выходят за пределы памяти после 256K, тогда как turbo3 достигает 1M при 6.5 ток/с декодирования. Префилл и декодирование разделяются: turbo3 лучше для префилла, turbo4 — для декодирования на длинных контекстах.

Claude Opus 4.1 набирает 17.75% на приватном наборе данных SWE-Bench Pro, что подчеркивает разрыв между запоминанием и логическим мышлением.
Claude Opus 4.1 набрал 80% на SWE-Bench Verified, но упал до 17,75% на приватном наборе данных SWE-Bench Pro, состоящем из 276 задач из 18 проприетарных кодбейсов стартапов. Анализ Scale AI показал, что модели ориентировались по памяти, а не рассуждали на знакомых репозиториях.