Du stellst deinen Agenten auf Claude Fable 5.2 um, behältst den alten Systemprompt, und plötzlich passt etwas nicht: Einfache Fragen dauern zu lange, lange Aufgaben enden mittendrin mit dem Angebot weiterzumachen, und der Tokenverbrauch steigt. Anthropic hat einen Prompting-Leitfaden für Fable 5.2 veröffentlicht, der die meisten dieser Effekte erklärt. Kurz gesagt: Einige Gewohnheiten, die bei älteren Modellen halfen, kosten jetzt Geld oder bewirken nichts, und ein paar kurze Sätze verändern das Verhalten stärker als erwartet.
Welche Effort-Stufe solltest du wählen?
Effort ist die Einstellung, die festlegt, wie viel das Modell vor der Antwort nachdenkt, wie lange ein Durchgang dauert und wie viele Tokens er verbraucht. Fable 5.2 bietet fünf Stufen: low, medium, high, xhigh und max. Anthropic empfiehlt, mit high zu beginnen, dem Standard in der Claude-API, und andere Stufen an deinen eigenen Aufgaben zu testen.
Der Leitfaden ordnet jeder Stufe eine Art von Arbeit zu. Low passt zu schnellem Hin und Her, klar beschriebenen Aufgaben und großen Mengen, etwa schnellen Subagenten; in Anthropics Tests lag Fable 5.2 auf low nahe an Fable 5.1 auf höheren Stufen. Medium passt zu interaktivem Programmieren, Chat und alltäglicher Wissensarbeit. High ist für schwierigen Code, Recherche und lange unbeaufsichtigte Läufe gedacht. Xhigh ist für die härtesten langen Coding- und Agentenaufgaben, bei denen du einen Gewinn gemessen hast, und max dient vor allem dazu, die Obergrenze des Modells zu messen, oder für offene Probleme wie Mathematik. Laut Anthropic steckt der größte Teil des Fähigkeitsgewinns schon in high; darüber sind die Zugewinne ungleichmäßig.
Warum hört das Modell auf, bevor die Arbeit fertig ist?
Bei langen, mehrstufigen Aufgaben beendet Fable 5.2 einen Durchgang manchmal zu früh: Es listet auf, was noch fehlt, bietet an weiterzumachen oder stoppt an einem gewöhnlichen Hindernis wie einem Timeout. Das passiert auf low und medium häufiger. Der Leitfaden liefert einen Text für den Systemprompt, der das Modell anweist, gewöhnliche Hindernisse wie Fehler oder ausfallende Tools selbst zu lösen, bewusste Sperren aber zu respektieren, etwa eine Datei, die nicht angefasst werden soll.
Als Anthropic aufgezeichnete Sitzungen aus einem agentischen Coding-Produkt auf medium erneut abspielte, halbierte eine Version dieses Textes ungefähr die Zahl der Sitzungen, die mit noch machbarer Arbeit endeten. Die Ausgabetokens stiegen um etwa 30 Prozent. Weil das Modell mit diesem Text seltener nachfragt, solltest du für riskante oder nicht umkehrbare Aktionen deine eigene Bestätigung beibehalten.
Was ändert sich, wenn der Code dem Modell gehört?
Fable 5.2 reagiert stark darauf, was der Prompt über den Besitz des Codes sagt. Schweigt der Prompt dazu oder stellt er den Code als fremd dar, baut das Modell eher an der bestehenden Struktur weiter, auch wenn sich Code dadurch wiederholt, und meldet Probleme in der Nähe, statt sie zu beheben. Mit einem Satz, der die Codebasis zum Eigentum des Modells erklärt, führte es in Anthropics Tests mit kleinen Coding-Aufgaben wiederholten Code in etwa der Hälfte der Versuche zusammen, ohne den Satz in weniger als einem Zehntel.
Der Satz hat seinen Preis. Die Ausgabetokens stiegen auf etwa das 1,5-Fache, und das Modell nahm Änderungen vor, um die niemand gebeten hatte, oft neue Tests und Dokumentation. Kleine Änderungen fehlten zudem in der Abschlusszusammenfassung. Der Leitfaden rät deshalb, den Diff zu prüfen und nicht nur die Zusammenfassung.
Welche alten Anweisungen solltest du entfernen?
Fable 5.2 befolgt Anweisungen sehr genau. Regeln, die für Fable 5.1 oder Opus 5.5 geschrieben wurden, können deshalb jetzt Kosten erhöhen oder wirkungslos sein. Das deutlichste Beispiel ist eine Zeile wie „antworte direkt, ohne lange nachzudenken“. Ab medium hielt sie Fable 5.2 in Anthropics Tests nicht vom Denken ab; der Leitfaden empfiehlt, sie zu streichen und stattdessen die Effort-Stufe zu senken. Effort verändert außerdem kaum die Länge der Antworten. Die gewünschte Länge gehört also direkt in den Prompt.
Ebenfalls auf den Prüfstand gehören feste Anweisungen zum Delegieren an Subagenten, Tokenbudgets, die ein Harness in den Prompt schreibt, strenge Stilregeln, die den Text abgehackt machen, und Vorsichtshinweise, die sich in Memory-Dateien und Notizen angesammelt haben. In einem simulierten Test reichte eine einzige alte Notiz „niemals erneut versuchen“, damit das Modell ein belegtes Tool nur noch in etwa vier von zehn Versuchen erneut aufrief, statt in fast allen.
Wie bleiben lange Agentenläufe sichtbar?
Während langer Folgen von Tool-Aufrufen schreibt Fable 5.2 manchmal kaum Text für dich. Die Zwischenstände, die es zwischen den Aufrufen formuliert, kommen als Fortschritts-Thinking-Blöcke an, und mit der Standardeinstellung für die Anzeige ist ihr Text leer. Ein Client, der nur Text anzeigt, wirkt dann stumm. Der erste Schritt im Leitfaden ist, diese Updates mit der Anzeigeoption „updates“ anzufordern. Eine kurze Erinnerung, die das Harness nach mehreren stillen Schritten anhängt, halbierte in Anthropics Tests ungefähr die längste stille Phase, ohne spürbar mehr Tokens oder Zeit.
Zu Subagenten ist der Leitfaden ebenso praktisch: Prüfe zuerst, welche Zeilen in deinen Prompts zum Delegieren einladen, und kontrolliere, auf welchem Modell deine Subagenten laufen, denn sie können einen großen Teil der Kosten einer Sitzung ausmachen.
Was passiert, wenn du nach dem inneren Denkprozess fragst?
Fable 5.2 nutzt Sicherheitsklassifikatoren, die eine Anfrage ablehnen können. Eine Ablehnungskategorie, reasoning_extraction, betrifft Anfragen, die das Modell auffordern, sein internes Denken in der Antwort wiederzugeben. Zu fragen, auf welche Daten sich eine Antwort stützt, ist normal; den verborgenen Denkprozess zu verlangen, nicht. Wenn du sehen willst, wie das Modell vorgegangen ist, verweist der Leitfaden auf zusammengefasste Thinking-Blöcke.
Unsere Einschätzung
Die Zahlen oben stammen aus Anthropics eigenen Tests, oft mit kleinen oder simulierten Aufgaben. Sieh sie also als Richtung, nicht als Versprechen für deine Arbeit. Das Muster ist trotzdem nützlich: Der Großteil der Ratschläge handelt vom Streichen, nicht vom Ergänzen. Wenn du einen funktionierenden Agenten auf Fable 5.2 umziehst, ist der günstigste erste Schritt, Effort ausdrücklich zu setzen, die Zeilen „weniger nachdenken“ und „immer delegieren“ zu löschen und erst danach die Sätze zum Durchhalten oder zum Code-Besitz einzeln hinzuzufügen, während du den Tokenverbrauch beobachtest. Klären wir zuerst die Aufgabe; Effort-Stufe und Prompt ergeben sich daraus.
