Reasoning effort в больших языковых моделях: как платить меньше за простые задачи

Рассуждающие модели (reasoning models) генерируют промежуточный «ход мысли», где задача разбирается шаг за шагом, прежде чем выдать итоговый ответ. Подход популяризировала OpenAI с моделью o1 почти два года назад, а затем команда DeepSeek подробно описала метод обучения таких моделей через подкрепление с проверяемыми наградами (RLVR). Сегодня почти все крупные большие языковые модели обучаются похожим способом. Себастьян Рашка в своём материале разбирает, как именно работает параметр reasoning effort и зачем его настраивать.

Что понадобится?

• Доступ к API одной из рассуждающих моделей: OpenAI o1, o3, GPT-5.6 или DeepSeek-R1 через открытые веса (open weights)
• Ключ API и рабочее окружение для запросов (Python с библиотекой openai или веб-интерфейс ChatGPT, DeepSeek Chat)
• Задачи с проверяемым ответом для тестирования: математические примеры, фрагменты кода, логические головоломки
• 15 минут на первые эксперименты

Как настроить reasoning effort: пошагово

1. Разберитесь, что делает параметр. Reasoning effort (усилие рассуждения) управляет длиной промежуточного reasoning-трейса, то есть цепочки шагов, которую модель «проговаривает» перед ответом. Низкое значение означает короткий трейс и быстрый ответ. Высокое означает длинный трейс, больше вычислений и, как правило, более точный результат.

2. Выберите задачу, где это имеет смысл. Рассуждающие модели дают заметный прирост на задачах с проверяемым ответом: математика, код, логика. Для простого пересказа текста или генерации идей для поста на Дзене высокий reasoning effort чаще всего избыточен.

3. Задайте параметр в запросе к API. В API OpenAI параметр передаётся в поле reasoning_effort. Допустимые значения зависят от модели. Для GPT-5.6, например, предусмотрено от пяти до шести уровней.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6",
    reasoning_effort="medium",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Реши уравнение: 3x^2 - 12x + 9 = 0. Покажи ход решения."}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

1. Сравните результаты на разных уровнях. Отправьте одну и ту же задачу с low, medium и high (или конкретными уровнями, которые поддерживает модель). Замерьте время ответа и проверьте корректность. Для простых задач разница в точности часто минимальна, а разница в скорости и стоимости ощутима.

2. Подберите уровень под тип задачи. Практическое правило: чем сложнее задача и чем важнее точность, тем выше effort. Чем больше запросов в минуту и чем проще задача, тем ниже. Для пакетной обработки десятков промптов (prompt, запрос к модели) низкий уровень экономит бюджет.

3. Проверьте reasoning-трейс вручную. Если модель ошиблась, загляните в промежуточные шаги. Рассуждающие модели умеют обнаруживать собственные ошибки и исправлять их до выдачи финального ответа. В материалах по DeepSeek-R1 такие моменты назвали «ага-моментами» (aha moments): модель замечает сбой в логике и возвращается на шаг назад.

Как это выглядит на практике?

Реши: 3x^2 - 12x + 9 = 0

Где подвох?

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Авторам Дзена. Для генерации черновиков, заголовков и идей reasoning effort не нужен: ставьте минимальный или используйте обычную модель без рассуждений. Reasoning пригодится, если вы просите модель проверить факты, посчитать данные для обзора или написать работающий скрипт для автоматизации канала.

Маркетологам. Reasoning-модели полезны при анализе данных: сводки по рекламным кампаниям, расчёт юнит-экономики, парсинг таблиц. Средний уровень effort даёт хороший баланс между скоростью и точностью. На пакетных задачах разница в цене между low и high может составлять двукратную экономию.

Предпринимателям в РФ и СНГ. GPT-5.6 доступна через API OpenAI, для работы из России нужен VPN или прокси. Из доступных без ограничений аналогов: DeepSeek-R1 (открытые веса, можно запустить локально), YandexGPT и GigaChat. Параметр reasoning effort у российских моделей пока не реализован как отдельная настройка, но DeepSeek-R1 поддерживает управление длиной трейса через системный промпт (system prompt, инструкция, которую модель получает до запроса пользователя).

Управление reasoning effort занимает одну строку в коде, но экономит часы и рубли на масштабе. Попробуйте на ближайшей задаче с проверяемым ответом и сравните результат на двух уровнях: разница в скорости убедит быстрее любого бенчмарка.