रीज़निंग मॉडल्स की तुलना

मध्यम

आखिरी बार सत्यापित: 2026-06-29।

रीज़निंग नियंत्रण और उनकी मान-सीमाएँ हर मॉडल में अलग होती हैं और अक्सर बदलती रहती हैं (पैरामीटर के नाम, टियर सेट, और कौन-से मॉडल आपको थिंकिंग बंद करने देते हैं — सब बदलते रहते हैं)। शिप करने से पहले हर प्रोवाइडर के आधिकारिक डॉक्स में वर्तमान नॉब्स की पुष्टि कर लें।

इसके विरुद्ध पुष्टि करें आधिकारिक स्रोत.

एक रीज़निंग मॉडल जवाब देने से पहले सोचने में अतिरिक्त कंप्यूट खर्च करता है — मध्यवर्ती चरणों की एक निजी शृंखला (chain) बनाता है, फिर अंतिम उत्तर देता है। आज हर बड़े AI में कठिन-समस्या की सटीकता पर यह सबसे बड़ा एकल लीवर है। पेच यह है: हर प्रोवाइडर यही विचार एक अलग नॉब के साथ उजागर करता है, और ज़्यादा खर्च करने से पैसा और लेटेंसी बर्बाद होती है और लाभ शून्य रहता है। यह पाठ इन नॉब्स को साथ-साथ मैप करता है ताकि यह कौशल Claude, GPT, Gemini, DeepSeek और Qwen में समान रूप से लागू हो सके।

What you'll learn

समझाएँ कि टेस्ट-टाइम कंप्यूट (थिंकिंग) आपको क्या देता है और क्या नहीं
हर प्रोवाइडर का रीज़निंग नियंत्रण मैप करें: Claude effort, OpenAI reasoning.effort, Gemini thinkingBudget/thinkingLevel, DeepSeek reasoner, Qwen enable_thinking
हर चीज़ को अधिकतम पर डिफ़ॉल्ट करने के बजाय कार्य के अनुसार थिंकिंग की गहराई चुनें
रीज़निंग ट्रेस को हर API पर सही ढंग से पढ़ें, बिना उसे वापस इनपुट के रूप में फीड किए
आम जालों से बचें: ओवरथिंकिंग, बंद न कर सकने वाले मॉडल, और effort को गुणवत्ता का उपाय समझना

एक ही विचार: थिंकिंग एक डायल है, स्विच नहीं

हर रीज़निंग मॉडल उसी ट्रेड-ऑफ पर बैठता है:

कम थिंकिंग → तेज़, सस्ता। एक्सट्रैक्शन, फ़ॉर्मैटिंग, सरल Q&A के लिए सही।
ज़्यादा थिंकिंग → वास्तव में कठिन समस्याओं (बहु-चरणीय गणित, पेचीदा डिबगिंग, सावधानीपूर्वक प्रूफ़) पर बेहतर, अधिक लेटेंसी और लागत पर।

लोगों को उलझाने वाला जाल: जो कार्य पहले से ही आसान था, उस पर अतिरिक्त थिंकिंग कुछ नहीं करती — आप बस लेटेंसी और लागत चुकाते हैं। असली कौशल है गहराई को वहाँ खर्च करना जहाँ वह उत्तर बदल देती है। यह सच्चाई नीचे के हर मॉडल पर एक जैसी है; केवल डायल का नाम बदलता है।

यह Claude-विशिष्ट Extended Thinking & Effort पाठ का क्रॉस-AI सहोदर है — Claude Messages API के विवरण के लिए उसे पढ़ें।

चरण 1 — नॉब छूने से पहले कार्य को वर्गीकृत करें

Guided walkthrough1 of 3

एक्सट्रैक्शन, रीफ़ॉर्मैटिंग, वर्गीकरण, छोटी तथ्यात्मक खोज → न्यूनतम या शून्य थिंकिंग। थिंकिंग मदद नहीं करेगी और लेटेंसी जोड़ती है।

Pro tip

प्रोवाइडर के मध्यम/गतिशील डिफ़ॉल्ट से शुरू करें और effort तभी बढ़ाएँ जहाँ गुणवत्ता स्पष्ट रूप से इसकी माँग करती हो।
उच्च effort अस्पष्ट प्रॉम्प्ट का उपाय नहीं है — एक स्पष्ट स्पेसिफ़िकेशन आमतौर पर अधिक थिंकिंग से बेहतर होती है।

चरण 2 — नॉब, प्रोवाइडर दर प्रोवाइडर

एक ही डायल, पाँच अलग नियंत्रण सतहें। जब आप किसी वर्कलोड को मॉडलों के बीच पोर्ट करते हैं तो यही तालिका खुली रखनी चाहिए।

प्रोवाइडर / मॉडल	नियंत्रण	मान	थिंकिंग बंद करें?
Claude (एक्सटेंडेड थिंकिंग)	`effort` टियर (नए मॉडल गहराई अनुकूलित करते हैं; पुराने `budget_tokens` उजागर करते हैं)	Low / Medium / High	हाँ, अधिकांश पर — कम टियर उपयोग करें या थिंकिंग छोड़ दें
OpenAI GPT‑5.5 / o‑series	`reasoning.effort`	`minimal`, `low`, `medium` (डिफ़ॉल्ट), `high`, `xhigh` (GPT‑5.5 / Codex‑Max)	`minimal` कम/कोई रीज़निंग टोकन उत्सर्जित करता है
Google Gemini 2.5	`thinkingBudget`	टोकन गिनती; `0` बंद करता है; `-1` = गतिशील (सीमा ~8,192); 2.5 Pro को 128–32768 या `-1` चाहिए	अधिकांश 2.5 मॉडलों पर `0`
Google Gemini 3	`thinkingLevel` (`thinkingBudget` के साथ न मिलाएँ)	टियर वाले स्तर	नहीं — Gemini 3.1 Pro बंद नहीं कर सकता
DeepSeek R1 (`deepseek-reasoner`)	समर्पित reasoner — हमेशा सोचता है	लागू नहीं (ओपन वेट्स, स्थानीय रूप से चलता है)	नहीं — यह केवल थिंकिंग वाला मॉडल है
Qwen3	`enable_thinking` (हाइब्रिड) + `/think` · `/no_think` सॉफ़्ट स्विच	ऑन / ऑफ़, प्रति टर्न टॉगल	हाँ — `enable_thinking=False` या `/no_think`

Watch out

कुछ मॉडल ऑफ़ स्विच हटा देते हैं: Gemini 3.1 Pro और DeepSeek R1 हमेशा सोचते हैं। इसके लिए लेटेंसी/लागत की योजना बनाएँ — आप उन्हें शून्य पर नहीं ला सकते।
Gemini 3 पर, एक ही अनुरोध में thinkingLevel और thinkingBudget दोनों सेट करना एक त्रुटि है। एक चुनें।
Gemini का गतिशील मोड (-1) थिंकिंग को ~8,192 टोकन पर सीमित करता है — अधिकांश काम के लिए ठीक, पर सबसे कठिन समस्याओं पर एक सख्त छत।

दो परिवार

तालिका को ऊपर से नीचे पढ़ने पर, मॉडल दो प्रकारों में बँट जाते हैं — यह जानना कि आपके हाथ में कौन-सा है, बताता है कि क्या अपेक्षा करें:

हाइब्रिड / स्विच करने योग्य (Claude, OpenAI, Gemini 2.5, Qwen3): एक मॉडल, आप प्रति अनुरोध थिंकिंग ऊपर या नीचे — या बंद — कर सकते हैं। मिश्रित ट्रैफ़िक के लिए सर्वोत्तम, जहाँ कुछ कॉल तुच्छ और कुछ कठिन हों।
समर्पित reasoner (DeepSeek R1; व्यवहार में Gemini 3.1 Pro): मॉडल हमेशा रीज़न करता है। फ़ॉर्मैटिंग और एक्सट्रैक्शन को यहाँ न भेजें — हर कॉल पर आप थिंकिंग टैक्स चुकाएँगे। आसान ट्रैफ़िक के लिए रोटेशन में एक सस्ता नॉन-थिंकिंग मॉडल रखें।

चरण 3 — रीज़निंग ट्रेस को सही ढंग से पढ़ें

हर प्रोवाइडर थिंकिंग को उत्तर से अलग लौटाता है — और सार्वभौमिक नियम है रीज़निंग को अगली टर्न पर इनपुट के रूप में वापस पेस्ट न करें। केवल अंतिम उत्तर वापस फीड करें (और Claude पर, टूल लूप्स के लिए API द्वारा दिए गए साइन किए हुए थिंकिंग ब्लॉक)।

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उत्तर एक थिंकिंग ब्लॉक के बाद टेक्स्ट ब्लॉक के रूप में आता है। message.content पर इटरेट करें और block.type पर ब्रांच करें।

वही कार्य, तीन डायल — छद्म-कॉन्फ़िग जिसे आप अपना सकते हैं

# Claude — balanced
thinking = {"type": "enabled", "budget_tokens": 8000}   # keep < max_tokens

# OpenAI — balanced
reasoning = {"effort": "medium"}

# Gemini 2.5 — let the model decide
thinking_config = {"thinking_budget": -1}   # dynamic; 0 to disable

# Qwen3 (local) — turn thinking OFF for a trivial call
chat_template_kwargs = {"enable_thinking": False}

चरण 4 — कब थिंकिंग पर खर्च NA करें

महँगी गलती है हर चीज़ को अधिकतम पर डिफ़ॉल्ट करना। इन स्थितियों में थिंकिंग छोड़ें या न्यूनतम करें:

कार्य यांत्रिक हो (एक्सट्रैक्ट, रीफ़ॉर्मैट, वर्गीकृत, किसी ज्ञात स्ट्रिंग का अनुवाद)।
आप तंग लेटेंसी बजट में हों (चैट UI, ऑटोकम्प्लीट) — minimal/0//no_think उपयोग करें।
प्रॉम्प्ट अल्प-निर्दिष्ट हो — अस्पष्ट कार्य पर अधिक थिंकिंग आत्मविश्वासी भटकाव पैदा करती है, बेहतर उत्तर नहीं। पहले स्पेसिफ़िकेशन ठीक करें।
आप उच्च-मात्रा वाला बैच काम कर रहे हों जहाँ सटीकता के कुछ अंक लाखों कॉलों में टोकन बिल को गुणा करने लायक नहीं हैं।

Pro tip

अंगूठे का नियम: थिंकिंग तब लाभदायक होती है जब समस्या का एक सत्यापन योग्य सही उत्तर हो जिसके लिए कई परस्पर-निर्भर चरण चाहिए। यह खुले-अंत वाली जनरेशन पर कम लाभ देती है, जहाँ कोई एकल सही रास्ता नहीं होता।

क्विज़

Check yourself

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जो कार्य पहले से ही आसान था, उस पर अतिरिक्त थिंकिंग आपको क्या देती है?
किस मॉडल की थिंकिंग को प्रभावी रूप से बंद नहीं किया जा सकता?
Gemini 2.5 में, thinkingBudget = -1 का क्या अर्थ है?
किसी मॉडल के रीज़निंग ट्रेस के साथ आपको क्या NA करना चाहिए?

फ़्लैशकार्ड

मॉडलों में रीज़निंग-नियंत्रण की शब्दावली

कार्ड पलटने के लिए Enter या Space दबाएँ। कार्ड बदलने के लिए बाएँ और दाएँ तीर कुंजियों का उपयोग करें।शब्द दिखाया गया।

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स्रोत और आगे पढ़ने के लिए

OpenAI — Reasoning models guide और Reasoning best practices
Google AI for Developers — Gemini thinking
Anthropic — Extended thinking
Qwen3 — Think Deeper, Act Faster
vLLM — Reasoning outputs (DeepSeek R1, Qwen3)
AILmanac पर संबंधित: Extended Thinking & Effort · Choosing a model · Porting prompts across models

एक ही विचार: थिंकिंग एक डायल है, स्विच नहीं​

चरण 1 — नॉब छूने से पहले कार्य को वर्गीकृत करें​

चरण 2 — नॉब, प्रोवाइडर दर प्रोवाइडर​

दो परिवार​

चरण 3 — रीज़निंग ट्रेस को सही ढंग से पढ़ें​