Настройка reasoning в GPT

На этой странице описаны интенсивность reasoning, сводка reasoning и управление длиной ответа в семействе GPT; ID моделей и настройка API — в обзоре семейства GPT.

Модели GPT-5 и более новые поддерживают reasoning: сначала выполняется внутреннее рассуждение, затем выдаётся ответ. Это полезно для математики, кода и многошаговых аналитических задач.

• Обычные значения — low, medium, high; чем выше интенсивность, тем больше токенов reasoning и тем дольше выполняется запрос. Если передать значение, которое модель не поддерживает, возвращается 400, а в сообщении об ошибке перечислены допустимые для этой модели значения.
• Если reasoning_effort не передан, модели ведут себя по-разному: например, GPT-5.4 и GPT-6 Sol по умолчанию не выполняют reasoning, а GPT-5 — выполняет. Если reasoning нужен, передавайте параметр явно.
• Токены reasoning оплачиваются по цене вывода и учитываются в max_completion_tokens (в Responses — в max_output_tokens).

Сводка reasoning

Responses API может возвращать сводку процесса reasoning; Chat Completions содержимое reasoning не возвращает:

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="Найди все натуральные n меньше 50, при которых n² + n + 41 не является простым числом, и кратко обоснуй ответ.",
)
for item in resp.output:
    if item.type == "reasoning":
        for s in item.summary:
            print("[Сводка reasoning]", s.text)
print("[Ответ]", resp.output_text)

output может содержать несколько элементов reasoning, и у некоторых из них summary — пустой массив, поэтому проверяйте каждый элемент. Если reasoning был небольшим, сводки может не быть.

Управление длиной ответа

Модели серии GPT-5 поддерживают в Chat Completions параметр verbosity со значениями low, medium, high, который управляет подробностью ответа. В отличие от max_completion_tokens, он не обрезает ответ.

Другие ошибки см. в разделе Типичные ошибки.