Réglages de raisonnement de GPT

Cette page présente l’effort de raisonnement, le résumé du raisonnement et le contrôle de la longueur des réponses pour la famille GPT ; les ID de modèle et la configuration des endpoints figurent dans la présentation de la famille GPT.

GPT-5 et les modèles ultérieurs prennent en charge le raisonnement : ils raisonnent d’abord en interne, puis répondent. Cela convient aux mathématiques, au code et aux analyses en plusieurs étapes.

• Les valeurs courantes sont low, medium et high ; plus l’effort est élevé, plus le raisonnement consomme de tokens et de temps. Une valeur non prise en charge par le modèle renvoie 400, et le message d’erreur liste les valeurs acceptées par ce modèle.
• Sans reasoning_effort, le comportement par défaut varie selon le modèle : par exemple, GPT-5.4 et GPT-6 Sol ne raisonnent pas par défaut, alors que GPT-5 raisonne par défaut. Indiquez-le explicitement si vous avez besoin du raisonnement.
• Les tokens de raisonnement sont facturés au prix unitaire de sortie et comptés dans max_completion_tokens (max_output_tokens pour Responses).

Résumé du raisonnement

L’endpoint Responses peut renvoyer un résumé du raisonnement ; Chat Completions ne renvoie pas le contenu du raisonnement :

import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.ai/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.responses.create(
    model="openai/gpt-5.4",
    reasoning={"effort": "medium", "summary": "auto"},
    max_output_tokens=20000,
    input="Trouve tous les entiers strictement positifs n inférieurs à 50 tels que n² + n + 41 ne soit pas premier, et justifie brièvement.",
)
for item in resp.output:
    if item.type == "reasoning":
        for s in item.summary:
            print("[Résumé du raisonnement]", s.text)
print("[Réponse]", resp.output_text)

output peut contenir plusieurs entrées reasoning, dont certaines ont un summary vide ; vérifiez chaque entrée lors de la lecture. Si le raisonnement est court, il se peut qu’aucun résumé ne soit produit.

Contrôler la longueur des réponses

Les modèles de la série GPT-5 prennent en charge verbosity dans Chat Completions, avec les valeurs low, medium et high, pour régler le niveau de détail de la réponse. Contrairement à max_completion_tokens, ce paramètre ne tronque pas la réponse.

Les autres erreurs sont décrites dans Erreurs courantes.