01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
OpenAI APIでは、reasoning.effortでモデルがタスクにどの程度の推論を行うかを指定します。低い設定は応答速度と推論トークンの節約を重視し、高い設定は計画、デバッグ、情報の統合、複数段階の判断などをより十分に行わせる用途に向きます。ただし、利用できる値と既定値はモデルごとに異なり、高くしても常に結果が改善するとは限りません。推論トークンはAPIから本文としては見えませんが、コンテキストを消費し、出力トークンとして課金されます。出力上限に達すると、表示可能な回答が出る前に未完了となる場合もあります。
02 / IN PRACTICE
Reasoning Effortの活用例
たとえば、こんな場面で
定型的な分類や抽出には低い推論強度を試し、複雑な障害調査やコードの検討では中～高の設定を比較する、といった使い分けが考えられます。品質だけでなく、応答時間とトークン使用量も代表的なタスクで確認します。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
使用モデルが対応する値と既定値を公式のモデル資料で確認します。設定変更時は、代表的な入力で品質、遅延、推論トークン数、費用を比較し、出力上限にも十分な余裕を持たせます。
参考資料
Reasoning models | OpenAI API （新しいタブで開きます）API deployment checklist | OpenAI API （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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