推理强度（Effort）是调节模型在回答前进行多少推理的旋钮。它按每次模型提供商请求设置，控制模型在开始写出可见回答之前要经历多长的思考过程。这些思考与其他输出一样，在推理时生成；运行框架通常会把它隐藏起来，但模型确实为此完成了实际计算。
更高的推理强度意味着更高成本和更慢速度。推理过程同样以 Token 形式生成；即使你看不到，也会按输出 Token 计费，而且仍然逐个 Token 产生。因此，提高推理强度会延长答案到达前的等待时间，也会增加账单。这里的权衡是在更充分的思考与速度、成本之间作选择。
大多数运行框架会把推理强度设置为少数几个等级：
| 级别 | 适用场景 |
|---|---|
| 低 | 机械性编辑、查询，以及路径明确的清晰改动。 |
| 中 | 日常编码——通常的默认选择。 |
| 高 | 棘手缺陷、设计决策、多步骤规划。 |
| 最高 | 最困难的问题——错误答案会带来高昂返工成本。 |
推理强度设置不当，在两个方向上都会出现明显症状。面对难题时设得过低，会得到一份自信但浅薄的回答：它跳过了问题真正需要的推理，文字读起来没有异常，却会在后续以错误形式让你付出代价。反过来，为一行重命名把强度设到最高，你会等待一段漫长思考，最终却得不到任何最低档无法给出的价值。
推理强度应与具体任务匹配，而不是与整场会话绑定。遇到真正需要复杂推理的部分时调高，处理其周围的机械性工作时再调低。
用法：
“它一直把这个并发修复做错——我已经重新解释三遍了。”
“把推理强度调高。这是一个高度依赖推理的缺陷，默认设置下，它还没思考充分就确定了处理方案。”