推理努力度支持 low / medium / high / xhigh分别是什么意思？

推理努力度（Reasoning Effort） 是推理类大模型（比如 o1、o3、GPT-5、DeepSeek-R1 这类"先思考再回答"的模型）的一个参数，用来控制模型在给出最终答案前，内部"思维链"的深度和长度。

四个级别大致是这样：

核心权衡：努力度越高 → 回答质量越好，但速度越慢、消耗的 token（费用）也越多。

通俗类比：

• low = 脱口而出，凭直觉答

• medium = 想几秒再答

• high = 在草稿纸上推演一遍再答

• xhigh = 反复查资料、验算三遍、交叉验证后才答
  实际使用建议：别所有任务都拉满 xhigh。简单任务用 low 省钱省时间，真正复杂的题再调高，按需切换最划算。

来源：闫宝龙|GEO优化专家、企业AI搜索增长顾问，专注帮助企业通过GEO优化和AI搜索优化获得精准客户。

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