Сравнение моделей рассуждения

Средний

Модель рассуждения тратит дополнительные вычисления, размышляя перед тем, как ответить — генерируя закрытую цепочку промежуточных шагов, а затем финальный ответ. Это самый мощный рычаг для точности на сложных задачах у любого крупного ИИ сегодня. Загвоздка: каждый провайдер реализует одну и ту же идею через свой регулятор, и перерасход впустую тратит деньги и задержку без какой-либо выгоды. Этот урок раскладывает регуляторы бок о бок, чтобы навык переносился между Claude, GPT, Gemini, DeepSeek и Qwen.

What you'll learn

Объяснить, что даёт вам вычисление во время инференса (размышление), а что нет
Сопоставить управление рассуждением у каждого провайдера: effort у Claude, reasoning.effort у OpenAI, thinkingBudget/thinkingLevel у Gemini, reasoner у DeepSeek, enable_thinking у Qwen
Выбирать глубину размышления по задаче, а не выставлять всё по умолчанию на максимум
Правильно считывать трассу рассуждения в каждом API, не подавая её обратно на вход
Избегать типичных ловушек: избыточное размышление, модели без отключения и восприятие усилия как средства повышения качества

Одна идея: размышление — это регулятор, а не переключатель

Каждая модель рассуждения находится на одном и том же компромиссе:

Меньше размышления → быстрее, дешевле. Подходит для извлечения, форматирования, простых вопросов-ответов.
Больше размышления → лучше на действительно сложных задачах (многошаговая математика, хитрая отладка, аккуратные доказательства), но с более высокой задержкой и стоимостью.

Ловушка, на которой люди спотыкаются: дополнительное размышление ничего не даёт задаче, которая и так была простой — вы просто платите задержкой и стоимостью. Навык — тратить глубину там, где она меняет ответ. Эта истина одинакова на каждой модели ниже; меняется только название регулятора.

Это межмодельный аналог урока Расширенное размышление и усилие, посвящённого именно Claude — прочтите его ради подробностей по Claude Messages API.

Шаг 1 — Классифицируйте задачу, прежде чем трогать регулятор

Guided walkthrough1 of 3

Извлечение, переформатирование, классификация, короткий фактический поиск → минимум размышления или без него. Размышление не поможет и добавит задержку.

Pro tip

Начинайте со среднего/динамического значения по умолчанию провайдера и повышайте усилие только там, где качество этого явно требует.
Более высокое усилие — не средство от расплывчатого промпта; более чёткая спецификация обычно бьёт большее размышление.

Шаг 2 — Регулятор, провайдер за провайдером

Один и тот же регулятор, пять разных управляющих поверхностей. Это та таблица, которую стоит держать открытой при переносе нагрузки между моделями.

Провайдер / модель	Управление	Значения	Отключить размышление?
Claude (расширенное размышление)	уровень `effort` (новые модели адаптируют глубину; старые предоставляют `budget_tokens`)	Low / Medium / High	Да, на большинстве — используйте низкий уровень или опустите размышление
OpenAI GPT‑5.5 / серия o	`reasoning.effort`	`minimal`, `low`, `medium` (по умолчанию), `high`, `xhigh` (GPT‑5.5 / Codex‑Max)	`minimal` выдаёт мало/нет токенов рассуждения
Google Gemini 2.5	`thinkingBudget`	число токенов; `0` отключает; `-1` = динамически (потолок ~8 192); 2.5 Pro требует 128–32768 или `-1`	`0` на большинстве моделей 2.5
Google Gemini 3	`thinkingLevel` (не сочетать с `thinkingBudget`)	ступенчатые уровни	Нет — Gemini 3.1 Pro не может отключить
DeepSeek R1 (`deepseek-reasoner`)	выделенный reasoner — всегда размышляет	н/д (открытые веса, запускается локально)	Нет — это модель только для размышления
Qwen3	`enable_thinking` (гибрид) + мягкие переключатели `/think` · `/no_think`	вкл / выкл, переключается за ход	Да — `enable_thinking=False` или `/no_think`

Watch out

Некоторые модели УБИРАЮТ переключатель отключения: Gemini 3.1 Pro и DeepSeek R1 всегда размышляют. Планируйте задержку/стоимость с учётом этого — их нельзя свести к нулю.
На Gemini 3 задание и thinkingLevel, и thinkingBudget в одном запросе — это ошибка. Выберите одно.
Динамический режим Gemini (-1) ограничивает размышление ~8 192 токенами — нормально для большинства работы, но это жёсткий потолок на самых трудных задачах.

Два семейства

Читая таблицу сверху вниз, модели делятся на два вида — понимание того, что у вас в руках, подсказывает, чего ожидать:

Гибридные / переключаемые (Claude, OpenAI, Gemini 2.5, Qwen3): одна модель, вы крутите размышление вверх или вниз — или выключаете — на каждый запрос. Лучше всего для смешанного трафика, где часть вызовов тривиальна, а часть сложна.
Выделенные reasoner'ы (DeepSeek R1; Gemini 3.1 Pro на практике): модель всегда рассуждает. Не направляйте сюда форматирование и извлечение — вы будете платить налог на размышление за каждый вызов. Держите дешёвую не-размышляющую модель в ротации для лёгкого трафика.

Шаг 3 — Считывайте трассу рассуждения правильно

Каждый провайдер возвращает размышление отдельно от ответа — и универсальное правило: не вставляйте рассуждение обратно на вход на следующем ходу. Подавайте обратно только финальный ответ (плюс, в Claude, подписанные блоки размышления, которые API отдаёт вам для циклов инструментов).

Guided walkthrough1 of 4

Ответ приходит как блок размышления, за которым следует текстовый блок. Итерируйте message.content и ветвитесь по block.type.

Одна задача, три регулятора — псевдо-конфиг, который можно адаптировать

# 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}

Шаг 4 — Когда НЕ стоит тратить размышление

Дорогая ошибка — выставлять всё по умолчанию на максимум. Пропускайте или минимизируйте размышление, когда:

Задача механическая (извлечь, переформатировать, классифицировать, перевести известную строку).
Вы под жёстким бюджетом задержки (чат-интерфейсы, автодополнение) — используйте minimal/0//no_think.
Промпт недоопределён — больше размышления над расплывчатой задачей порождает уверенное блуждание, а не лучший ответ. Сначала исправьте спецификацию.
Вы выполняете высокообъёмную пакетную работу, где несколько пунктов точности не стоят умножения счёта за токены на миллионы вызовов.

Pro tip

Правило большого пальца: размышление окупается, когда у задачи есть проверяемый правильный ответ, требующий нескольких зависимых шагов. Оно мало что даёт на открытой генерации, где нет единственно верного пути.

Викторина

Check yourself

0/4

Что даёт вам дополнительное размышление на задаче, которая и так была простой?
У какой модели фактически нельзя отключить размышление?
В Gemini 2.5 что означает thinkingBudget = -1?
Чего НЕ следует делать с трассой рассуждения модели?

Карточки

Словарь управления рассуждением в разных моделях

Нажмите Enter или пробел, чтобы перевернуть карточку. Используйте стрелки влево и вправо для перехода между карточками.Показан термин.

1 / 7

Одна идея: размышление — это регулятор, а не переключатель​

Шаг 1 — Классифицируйте задачу, прежде чем трогать регулятор​

Шаг 2 — Регулятор, провайдер за провайдером​

Два семейства​

Шаг 3 — Считывайте трассу рассуждения правильно​

Одна задача, три регулятора — псевдо-конфиг, который можно адаптировать

Шаг 4 — Когда НЕ стоит тратить размышление​

Викторина​