OpenAI Reasoning Effort
OpenAI 推理强度设置
reasoning.effort 是 OpenAI API 设置，用来调整模型回答前投入的处理量。支持等级和默认值因模型而异，较高设置也不保证正确。
reasoning.effort → eval + latency + cost同一个 OpenAI 模型・同一份提示词编程应用用 100 个保存任务测试三个支持等级。它会比较通过率、等待时间、Token 数和成本。较快・通过率较低实测最符合目标较慢・没有提升OpenAI model + reasoning.effort → eval, latency, and costOPS另一个例子
编程应用用 100 个保存任务测试三个支持等级。它会比较通过率、等待时间、Token 数和成本。
主要部分
- 01支持的 OpenAI 模型
- 02可用强度等级
- 03请求设置
- 04推理用量
- 05延迟和成本
- 06评测结果
什么时候用
只在 OpenAI 模型明确支持这项设置时使用。要根据评测、延迟目标和成本上限选择等级。
什么时候不要用
不要把这项设置套用到其他服务商或不支持的模型，也不要用它证明质量。
代码里的名称
OpenAI model + reasoning.effort → eval, latency, and cost 上线前要检查
检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。
预期结果：使用或评估 OpenAI 推理强度设置 (OpenAI Reasoning Effort)，让 AI 行为可以衡量，也能连回证据。 用户场景：编程应用用 100 个保存任务测试三个支持等级。它会比较通过率、等待时间、Token 数和成本。 AI 方法或概念：OpenAI 推理强度设置 (OpenAI Reasoning Effort)。 适用理由：只在 OpenAI 模型明确支持这项设置时使用。要根据评测、延迟目标和成本上限选择等级。 不应使用的情况：不要把这项设置套用到其他服务商或不支持的模型，也不要用它证明质量。 AI 要求：定义输入与参考证据。设置模型和工具权限。使用有版本号的评估数据与指标。说明失败、拒答、隐私、速度与成本限制。 运营防护：保留可查询记录，并隐藏其中的敏感数据。提供用户看得懂的安全备用做法。标出必须由人工复核的步骤，并定义模型或提示词的恢复方式。 验收标准：在有版本号的评估集上记录当前基线与目标。测试边界案例与恶意输入。验证安全备用做法、监控、权限与恢复方式。 证据与限制（证据边界）：它只代表该来源的官方说法。其他平台或团队可能有不同用法。 待确认：目标任务、模型与版本、评估负责人、参考数据、风险阈值、工具权限，以及生产环境的安全备用做法。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 OpenAI 推理强度设置 (OpenAI Reasoning Effort)。 定义：reasoning.effort 是 OpenAI API 设置，用来调整模型回答前投入的处理量。支持等级和默认值因模型而异，较高设置也不保证正确。 生产环境检查：检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。