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調高推理投入，不等於調整溫度：先看模型支援哪些參數
reasoning.effort 用來設定模型在產生回答前投入多少推理 Token；較低投入偏向速度與較少 Token，較高投入則偏向更完整的思考。[2][6] 可用的推理投入等級依模型而異，不同模型的預設值也不盡相同，不能只憑參數名稱推定支援狀況。[2][6] OpenAI 文件針對特定模型與設定，要求推理投入不是 none 時移除 temperature、top p 等參數；實際使用前應核對目標模型的指南。[7]
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研究答案
重點整理
- reasoning.effort 用來設定模型在產生回答前投入多少推理 Token；較低投入偏向速度與較少 Token，較高投入則偏向更完整的思考。[2][6]
- 可用的推理投入等級依模型而異，不同模型的預設值也不盡相同，不能只憑參數名稱推定支援狀況。[2][6]
- OpenAI 文件針對特定模型與設定，要求推理投入不是 none 時移除 temperature、top p 等參數；實際使用前應核對目標模型的指南。[7]
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AI 提示詞
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在呼叫推理模型時，reasoning.effort 看起來像一個簡單的「強度」選項，但它不只是把同一個模型回答調得更長或更短。OpenAI 文件說明，這項設定控制模型在產生回覆前會生成多少推理 Token；投入較低時，通常著重較快回應與較少 Token，投入較高時則讓模型進行更完整的思考。2
6
推理投入不是通用的固定刻度
不同模型支援的 reasoning.effort 值不一定相同。官方文件列出的可能選項包括 none、minimal、low、medium、high、xhigh 和 max，但明確指出支援值取決於模型；例如，文件列明 GPT-6 Astra 不支援 none。6
即使兩個模型都接受這個參數，也不代表它們有相同的選項或預設值。GPT-5.2 與 GPT-5.4 的指南指出，兩者都支援 none 作為最低投入，並以此作為預設值；較早的部分推理模型則只支援 low、medium 和 high。1
2因此，移植請求或更換模型時，應重新確認該模型的設定說明，而不是直接沿用舊值。
留意推理設定與其他參數的相容性
推理投入也會影響其他生成參數能否一起使用。OpenAI 的一份模型使用指南指出，當推理投入不是 none 時，應移除 temperature、top_p 和 top_logprobs；使用 Chat Completions 時，也應移除 logprobs。這是特定文件所列的參數要求，套用前仍應確認目標模型與 API 的最新指南。7
簡單來說，設定推理投入時，先核對三件事：模型支援哪些等級、預設值是什麼，以及該等級是否限制其他參數。這比假設所有模型都共用一套設定更可靠。
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大家也會問
「調高推理投入，不等於調整溫度：先看模型支援哪些參數」的簡短答案是什麼？
reasoning.effort 用來設定模型在產生回答前投入多少推理 Token；較低投入偏向速度與較少 Token，較高投入則偏向更完整的思考。[2][6]
最值得優先驗證的重點是什麼？
reasoning.effort 用來設定模型在產生回答前投入多少推理 Token；較低投入偏向速度與較少 Token，較高投入則偏向更完整的思考。[2][6] 可用的推理投入等級依模型而異，不同模型的預設值也不盡相同，不能只憑參數名稱推定支援狀況。[2][6]
接下來在實務上該怎麼做？
OpenAI 文件針對特定模型與設定，要求推理投入不是 none 時移除 temperature、top p 等參數；實際使用前應核對目標模型的指南。[7]