Température

La température a longtemps été le premier réglage de génération qu’on apprenait sur Bedrock, dans le bloc inferenceConfig de l’API Converse. Le cours officiel l’enseigne encore avec Claude Haiku 4.5. Sur les modèles Claude actuels, dont Haiku 5.5, elle n’est plus réglable. Cette leçon explique ce qu’elle faisait, ce qui a changé, et comment obtenir constance ou variété autrement.

Ce que réglait la température

Pour produire du texte, Claude découpe l’entrée en tokens, calcule une probabilité pour chaque suite possible, puis en tire une. La température agissait sur ce tirage, avec une valeur entre 0 et 1. Proche de 0, le tirage retenait presque toujours le candidat le plus probable. À 1, la valeur par défaut, les candidats moins probables gardaient leurs chances. Une température basse rendait donc les réponses plus constantes, pas plus justes : un modèle qui se trompe à 0 se trompe de la même façon à chaque appel. Et même à 0, la documentation d’Anthropic rappelle que les sorties n’ont jamais été garanties identiques.

Ce qui a changé

D'après la documentation Claude (Migration guide) et les fiches de modèles AWS, au 5 novembre 2026.

D’après la documentation d’Anthropic et les fiches de modèles d’AWS au 5 novembre 2026 :

Modèles	`temperature`, `top_p`, `top_k`
Claude Haiku 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.6	Acceptés ; sur les modèles Claude 4, réglez `temperature` ou `top_p`, pas les deux
Claude Haiku 5.5, Sonnet 5, Sonnet 5.5	Seule la valeur par défaut passe (`temperature` à 1, `top_p` à 0,99) ; toute autre valeur, et tout `top_k`, renvoie une erreur
Claude Opus 4.7, 4.8, 5 et 5.5, Fable 5 et 5.1	Paramètres retirés : ne les envoyez pas

Avec l’API Converse, ces paramètres passent par inferenceConfig (temperature, topP) et une valeur refusée revient sous forme de ValidationException. Sur l’API Messages d’Anthropic, la version d’API 2026-10-21, que les SDK les plus récents envoient par défaut, refuse ces trois paramètres sur tous les modèles, quelle que soit leur valeur.

La fonction `chat` reste sans température

Le cours officiel ajoute un paramètre temperature à chat et le passe dans inferenceConfig. Avec Haiku 5.5, on n’en fait rien : la fonction de la leçon 6 reste telle quelle.

def chat(messages, system=None):
    params = {"modelId": model_id, "messages": messages}
    if system:
        params["system"] = [{"text": system}]

    response = client.converse(**params)
    content = response["output"]["message"]["content"]
    return "".join(block["text"] for block in content if "text" in block)

Le bloc inferenceConfig garde son utilité pour d’autres réglages de Converse : maxTokens, la longueur maximale de la réponse, et stopSequences, les séquences d’arrêt de la leçon 9. Si vous maintenez une application sur Haiku 4.5, inferenceConfig y accepte encore une température. Mais ce modèle finira par être retiré : mieux vaut ne pas construire dessus.

Constance et variété sans température

Reprenons l’exemple du cours officiel, les idées de films. Pour obtenir de la variété, demandez-la : « Propose trois idées de films qui ne se ressemblent pas : une comédie, un thriller et une fable. » Pour obtenir de la constance, cadrez la demande : genre, longueur, public, format de sortie. Et quand votre code doit lire la réponse, imposez un schéma avec les sorties structurées de la leçon 10. Le prompt fait aujourd’hui le travail que faisait la température.

À vous de jouer

Lire le refus. Ajoutez inferenceConfig={"temperature": 0.0} à un appel converse vers Haiku 5.5 et lisez l’erreur renvoyée. Retirez le paramètre : l’appel passe.

Variété demandée. Demandez cinq fois « une idée de film en une phrase », puis cinq fois « une idée de film en une phrase, dans un genre que tu n’as pas encore utilisé dans cette conversation », en gardant l’historique. Comparez la diversité des deux séries.

Sources officielles : Temperature (Claude Academy) · Migration guide (documentation Claude) · InferenceConfiguration et fiche Claude Haiku 5.5 (documentation AWS)

Points clés à retenir