推理模型的推理努力度（Reasoning Effort）参数如何调节？

推理努力度参数允许开发者控制模型在推理阶段投入的计算量，是平衡质量、成本与延迟的核心旋钮。

1. 主流厂商的参数设计

2. 调节原则

• 低努力度：适合简单任务、子 Agent 调用、高频场景，延迟最低、成本最低
• 中等努力度：大多数生产场景的默认选择，平衡质量与成本
• 高努力度：用于复杂调试、深度规划、安全审查等对正确性要求极高的场景
• Anthropic 建议从最低预算（1024 token）开始测试，仅在收益明确时才逐步提高
• 腾讯混元采用自适应思维链机制，模型根据问题复杂度自动判断是否启用深度推理，简单问题直接输出、复杂问题自动展开长链思考，开发者无需手动选择档位

3. Token 预算参考

• Anthropic 文档建议：大多数规划决策使用 5000～10000 思考 token；超过 32000 token 的预算经常无法被完全使用，存在边际收益递减
• OpenAI 建议初次实验时为推理和输出预留至少 25000 token