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OpenAI Reasoning Effort

OpenAI 추론 노력

reasoning.effort는 요청이 답변하기 전에 모델이 얼마나 작업할지를 설정하는 OpenAI API 설정입니다. 지원되는 수준과 기본 값은 모델마다 다르며, 더 높은 노력이라고 해서 정답을 보장하지는 않습니다.

당신은 이것을 이렇게 부를 수 있습니다 OpenAI Reasoning Effortreasoning.effort추론 노력 설정OpenAI 추론 수준

작동 방식을 확인하세요

원본 작업 예제OpenAI 추론 노력
OPENAI 제어 · 트레이드오프 측정OpenAI 추론 노력reasoning.effort → eval + latency + cost
데이터100 저장된 코딩 작업동일 OpenAI 모델 · 동일 프롬프트코딩 앱은 저장된 100개의 작업에서 지원되는 세 수준을 테스트합니다. 통과율, 대기 시간, 토큰 및 비용을 비교합니다.
제어
L낮음→더 빠름 · 낮은 통과
M매체→가장 잘 측정된 맞춤
H높음✓더 느림 · 이득 없음
경계설정을 문서화하는 OpenAI 모델과 함께 사용할 때만 사용하세요. 평가(evals), 지연 목표(latency goals), 비용 제한(cost limits)이 있는 지원되는 수준을 선택하세요.실패설정을 다른 제공자나 지원되지 않는 모델로 복사하지 마십시오. 품질의 증거로 사용하지 마십시오.
OpenAI model + reasoning.effort → eval, latency, and costOPS
OpenAI 추론 노력AI 운영

다른 예시

코딩 앱은 저장된 100개의 작업에서 지원되는 세 수준을 테스트합니다. 통과율, 대기 시간, 토큰 및 비용을 비교합니다.

주요 부분

  1. 01지원되는 OpenAI 모델
  2. 02허용된 노력 값
  3. 03요청 설정
  4. 04추론 사용
  5. 05지연 및 비용
  6. 06평가 결과

사용할 때

설정을 문서화하는 OpenAI 모델과 함께 사용할 때만 사용하세요. 평가(evals), 지연 목표(latency goals), 비용 제한(cost limits)이 있는 지원되는 수준을 선택하세요.

다음 경우에는 사용하지 마세요

설정을 다른 제공자나 지원되지 않는 모델로 복사하지 마십시오. 품질의 증거로 사용하지 마십시오.

코드에서 사용된 이름

OpenAI model + reasoning.effort → eval, latency, and cost

출시하기 전에

Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.

복사 가능한 요청

Outcome:Complete the task with OpenAI 추론 노력 (OpenAI Reasoning Effort)。 User context:코딩 앱은 저장된 100개의 작업에서 지원되는 세 수준을 테스트합니다. 통과율, 대기 시간, 토큰 및 비용을 비교합니다. AI method or concept:OpenAI 추론 노력 (OpenAI Reasoning Effort)。 Why it fits:설정을 문서화하는 OpenAI 모델과 함께 사용할 때만 사용하세요. 평가(evals), 지연 목표(latency goals), 비용 제한(cost limits)이 있는 지원되는 수준을 선택하세요. Do not use it when:설정을 다른 제공자나 지원되지 않는 모델로 복사하지 마십시오. 품질의 증거로 사용하지 마십시오. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary):해당 출처에 대해 공식적인 것입니다. 다른 플랫폼이나 팀은 그 용어를 다른 방식으로 사용할 수 있습니다. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.

이 요청을 확인하세요

Review how OpenAI 추론 노력 (OpenAI Reasoning Effort) is used now. Definition: reasoning.effort는 요청이 답변하기 전에 모델이 얼마나 작업할지를 설정하는 OpenAI API 설정입니다. 지원되는 수준과 기본 값은 모델마다 다르며, 더 높은 노력이라고 해서 정답을 보장하지는 않습니다. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.

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공식 안내

명명된 플랫폼, 프레임워크, 프로젝트 또는 전문가 그룹에는 이 용어에 대한 공식 가이드가 있습니다.

해당 출처에 대해 공식적인 것입니다. 다른 플랫폼이나 팀은 그 용어를 다른 방식으로 사용할 수 있습니다.

범위
소스가 포함하는 것만:정규 이름、정의、플랫폼 API、구현、사용 안내
문서 상태
안정적인
선택됨
2026-07-30

증거 출처 및 범위

권위 있는 출처 + 용어 참조 · OpenAI · 안정적인 Reasoning effort 범위: 정규 이름、정의、플랫폼 API、구현、사용 안내 여기 역할: 직접 용어 참조 출처 범위: 정규 이름, 정의, 플랫폼 API, 구현, 사용 안내 배경 근원 Anthropic — Effort 여기 역할: 정의가 아닌 유용한 배경

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