Genauigkeit und Effizienz der Websuche mit dynamischer Filterung verbessern

Neben Claude Opus 4.6 und Sonnet 4.6 veröffentlichen wir neue Versionen unserer Tools zur Websuche und Webabfrage. Claude kann jetzt während Web-Suchen nativ Code schreiben und ausführen, um die Ergebnisse zu filtern, bevor sie das Kontextfenster erreichen. Dadurch werden die Genauigkeit und die Token-Effizienz verbessert.

Websuche mit dynamischer Filterung

Die Websuche ist eine sehr tokenintensive Aufgabe. Agenten, die grundlegende Websuchtools verwenden, müssen eine Suchanfrage stellen, die Suchergebnisse in den Kontext einordnen, vollständige HTML-Dateien von mehreren Websites abrufen und alles analysieren, bevor sie eine Antwort geben. Aber der aus der Suche bezogene Kontext ist oft irrelevant, was die Qualität der Antwort beeinträchtigt.

Um die Leistung von Claude bei Websuchen zu verbessern, schreiben unsere Tools zur Websuche und Webabfrage jetzt automatisch Code, um die Abfrageergebnisse nachträglich zu bearbeiten und führen diesen aus. Anstatt vollständige HTML-Dateien zu analysieren, kann Claude die Suchergebnisse dynamisch filtern, bevor sie in den Kontext geladen werden. Dabei werden nur die relevanten Ergebnisse beibehalten und der Rest wird verworfen.

Wir haben bereits festgestellt, dass diese Technik in anderen agentischen Workflows effektiv ist, und haben Tools wie Codeausführung und programmgesteuerte Toolaufrufe für die native Unterstützung über unsere API hinzugefügt. Wir nutzen dieselben Techniken jetzt auch für die Websuche und die Webabfrage.

Bewertung der Fähigkeit von Claude hinsichtlich der Websuche‍

Wir haben die Websuche auf Sonnet 4.6 und Opus 4.6 mit und ohne dynamische Filterung und ohne Aktivierung anderer Tools evaluiert. In zwei Benchmarks – BrowseComp und DeepsearchQA – konnte die dynamische Filterung die Leistung um durchschnittlich 11 % verbessern, wobei 24 % weniger Eingabetokens benötigt wurden.

BrowseComp: Das Web durchsuchen, um eine Antwort zu finden‍

BrowseComp testet, ob ein Agent viele Websites durchsuchen kann, um eine bestimmte Information zu finden, die online schwer zu finden ist. Durch die dynamische Filterung konnte die Genauigkeit von Claude erheblich verbessert werden: Sonnet 4.6 von 33,3 % auf 46,6 % und Opus 4.6 von 45,3 % auf 61,6 %.

DeepsearchQA: Suche im Web nach vielen Antworten‍

DeepsearchQA gibt Agenten Suchanfragen mit mehreren richtigen Antworten, die alle über eine Websuche gefunden werden müssen. Es testet, ob ein Agent mehrstufige Suchen systematisch planen und ausführen kann, ohne eine Antwort zu verpassen. Mit einem „F1-Score“ wird dabei die Qualität gemessen, um die Präzision und die Trefferquote ins Gleichgewicht zu bringen. Dabei werden sowohl die Genauigkeit der zurückgegebenen Antworten als auch die Vollständigkeit der Suche erfasst.

Durch die dynamische Filterung konnte der F1-Score von Claude von 52,6 % auf 59,4 % für Sonnet 4.6 und von 69,8 % auf 77,3 % für Opus 4.6 verbessert werden.

Die Token-Kosten variieren je nachdem, wie viel Code das Modell schreiben muss, um den Kontext zu filtern. Die preisgewichteten Tokens gingen bei Sonnet 4.6 in beiden Benchmarks zurück, stiegen jedoch bei Opus 4.6 an. Um Ihre eigenen Kosten besser zu verstehen, empfehlen wir, dieses Tool anhand einer repräsentativen Gruppe von Websuchanfragen zu testen, mit den Ihre Agenten voraussichtlich im Produktivbetrieb umgehen werden müssen.

Kunde im Fokus: Quora

Poe von Quora ist eine der größten KI-Plattformen für mehrere Modelle und bietet Millionen von Nutzern über eine einzige Oberfläche Zugriff auf über 200 Modelle. Die internen Teams von Quora stellten fest, dass Opus 4.6 mit dynamischer Filterung „die höchste Genauigkeit bei unseren internen Tests erzielte, als wir sie mit anderen Spitzenmodellen verglichen“, so Gareth Jones, Product and Research Lead. „Das Modell verhält sich wie ein echter Forscher und schreibt Python, um Ergebnisse zu analysieren, zu filtern und miteinander zu verknüpfen, anstatt Roh-HTML im Kontext zu interpretieren.“

Dynamische Filterung in den Tools zur Websuche und Webabfrage

Die dynamische Filterung ist standardmäßig aktiviert, wenn die neuen Websuch- und Webabfrage-Tools mit Sonnet 4.6 und Opus 4.6 auf der Claude API verwendet werden. Bei komplexen Websuchanfragen, wie z. B. dem Durchsuchen technischer Dokumentation oder dem Überprüfen von Zitaten, können Sie ähnliche Performance-Verbesserungen wie oben erwähnt erwarten.

So können Sie es in der API verwenden:

{
  "model": "claude-opus-4-6",
  "max_tokens": 4096,
  "tools": [
    {
      "type": "web_search_20260209",
      "name": "web_search"
    },
    {
      "type": "web_fetch_20260209",
      "name": "web_fetch"
    }
  ],
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Search for the current prices of AAPL and GOOGL, then calculate which has a better P/E ratio."
    }
  ]
}

Codeausführung, Memory und weitere Tools sind jetzt allgemein verfügbar

Wir überführen außerdem mehrere Tools in die allgemeine Verfügbarkeit, damit Agenten bei diesen token-intensiven Aufgaben bessere Leistungen erbringen können:

• Codeausführung: Bietet eine Sandbox für Agenten, die während einer Konversation Code ausführen, um den Kontext zu filtern, Daten zu analysieren oder Berechnungen durchzuführen.
• Gedächtnis: Speichern und Abrufen von Informationen über Konversationen hinweg in einem dauerhaften Dateiverzeichnis, damit Agenten den Kontext behalten können, ohne alles im Kontextfenster zu lassen.
• Programmgesteuerte Toolaufrufe: Ausführung komplexer Workflows mit mehreren Tools direkt im Code, wobei die Zwischenergebnisse aus dem Kontextfenster herausgehalten werden.
• Toolsuche: Dynamisches Auffinden von Tools aus großen Bibliotheken, ohne alle Definitionen in das Kontextfenster laden zu müssen.‍
• Beispiele für die Toolnutzung: Beispielaufrufe können direkt in Ihren Tooldefinitionen angegeben werden, um Nutzungsmuster zu veranschaulichen und Parameterfehler zu reduzieren.

Erste Schritte

Verbesserte Websuche und Webabfrage sowie Codeausführung, Memory, programmgesteuerte Toolaufrufe, Toolsuche und Beispiele für die Tool-Nutzung sind jetzt auf der Claude Platform verfügbar. In unserer API-Dokumentation finden Sie alle Informationen, um direkt loszulegen.