OpenAI Reasoning Effort
OpenAI 推理投入設定
reasoning.effort 是 OpenAI API 設定，用來調整模型回答前投入的處理量。支援等級和預設值依模型而異，較高設定也不保證正確。
reasoning.effort → eval + latency + cost同一個 OpenAI 模型・同一份提示程式開發 App 用 100 個已儲存任務測試三個支援等級。它會比較通過率、等待時間、Token 數和成本。較快・通過率較低實測最符合目標較慢・沒有進步OpenAI model + reasoning.effort → eval, latency, and costOPS另一個例子
程式開發 App 用 100 個已儲存任務測試三個支援等級。它會比較通過率、等待時間、Token 數和成本。
主要部分
- 01支援的 OpenAI 模型
- 02可用投入等級
- 03請求設定
- 04推理用量
- 05延遲和成本
- 06評測結果
什麼時候用
只在 OpenAI 模型明確支援這項設定時使用。要根據評測、延遲目標和成本上限選擇等級。
什麼時候不要用
不要把這項設定套到其他供應商或不支援的模型，也不要用它證明品質。
程式裡的名稱
OpenAI model + reasoning.effort → eval, latency, and cost 上線前要檢查
檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。
預期成果：使用或評估 OpenAI 推理投入設定 (OpenAI Reasoning Effort)，讓 AI 行為可以衡量，也能連回證據。 使用者情境：程式開發 App 用 100 個已儲存任務測試三個支援等級。它會比較通過率、等待時間、Token 數和成本。 AI 方法或概念：OpenAI 推理投入設定 (OpenAI Reasoning Effort)。 適用理由：只在 OpenAI 模型明確支援這項設定時使用。要根據評測、延遲目標和成本上限選擇等級。 不應使用的情況：不要把這項設定套到其他供應商或不支援的模型，也不要用它證明品質。 AI 要求：定義輸入與參考證據。設定模型和工具權限。使用有版本編號的評估資料與指標。說明失敗、拒答、隱私、速度與成本限制。 營運防護：保留可查詢記錄，並隱藏其中的敏感資料。提供使用者看得懂的安全退路。標出必須由人員覆核的步驟，並定義模型或提示詞的回復方式。 驗收條件：在有版本編號的評估集上記錄目前基準與目標。測試邊界案例與惡意輸入。驗證安全退路、監控、權限與回復方式。 證據與限制（證據邊界）：它只代表該來源的官方說法。其他平台或團隊可能有不同用法。 待確認：目標任務、模型與版本、評估負責人、參考資料、風險門檻、工具權限，以及正式環境的安全退路。
檢查這份需求
請 AI 程式助手檢查目前如何使用 OpenAI 推理投入設定 (OpenAI Reasoning Effort)。 定義：reasoning.effort 是 OpenAI API 設定，用來調整模型回答前投入的處理量。支援等級和預設值依模型而異，較高設定也不保證正確。 正式環境檢查：檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。 修改程式前，先列出看到的證據、缺口、嚴重程度，以及最小且安全的修正。