Skip to main content
Reasoning Tokens, также известные как thinking tokens или токены рассуждений, предоставляют прозрачный взгляд на процесс рассуждения модели искусственного интеллекта.

Как это работает

1

Внутренний процесс

Модель проходит внутренний процесс размышления над задачей
2

Сохранение рассуждений

Промежуточные мысли сохраняются как токены рассуждений
3

Формирование ответа

На основе рассуждений создаётся финальный ответ
4

Возврат результата

Возвращаются и рассуждения, и итоговый результат

Ключевые преимущества

Прозрачность

Видимость процесса принятия решений моделью

Улучшенное качество

Лучшее решение сложных задач

Отладка

Понимание источников ошибок

Обучение

Изучение подходов к решению проблем
Reasoning tokens учитываются как output tokens для биллинга и увеличивают стоимость, но значительно повышают качество ответов.

Как узнать, поддерживает ли модель рассуждения

Каталог моделей меняется чаще документации, поэтому актуальный источник правды — публичный эндпоинт каталога. Авторизация для него не нужна:
В ответе смотрите массив supported_parameters — он есть у top_provider и у каждого элемента providers[]:
Модель поддерживает рассуждения у этого провайдера, если в списке есть reasoning и reasoning_effort. Наборы параметров у разных провайдеров одной модели могут отличаться, поэтому проверяйте именно ту площадку, на которую рассчитываете попасть. Claude Opus 4.7 и новее управляются через адаптивное мышление: type: "adaptive" + опционально effort_level. Для остальных моделей используйте effort и/или max_tokens.

Как передавать параметры

Настройки рассуждений принимаются в двух формах. Объектом reasoning в теле запроса:
Либо суффиксом к имени модели — удобно, когда клиент не даёт добавить произвольное поле в тело запроса:
Поле reasoning_effort на верхнем уровне тела запроса (формат OpenAI API) не читается — запрос выполнится, но параметр будет проигнорирован без ошибки. Используйте reasoning.effort или суффикс модели.Задавать уровень одновременно двумя способами нельзя: запрос вернёт ошибку 400 с текстом про конфликт alias-параметра.

Значения по умолчанию и преобразования

Polza.ai передаёт настройки рассуждений выбранной модели без ремаппинга уровней: значение effort уходит провайдеру как есть.
  • Своих значений по умолчанию мы не подставляем. Если блок reasoning в запросе отсутствует, к провайдеру уйдёт запрос без reasoning-полей и сработает поведение самой модели по умолчанию.
  • Уровни не пересчитываются под возможности модели. Если модель понимает не весь набор none … max, итоговое поведение определяет провайдер — он может нормализовать значение до ближайшего поддерживаемого.
  • Исключение — Yandex AI Studio: там допустимы только low, medium и high, остальные значения effort отклоняются с ошибкой 400.
  • Если у модели в каталоге нет reasoning-параметров в supported_parameters, блок reasoning может быть отброшен при отправке — без ошибки в ответе.

Параметры управления

type

Явный переключатель режима рассуждений. Поддерживается только моделями с адаптивным мышлением (Claude Opus 4.7 и новее). Значения:
  • adaptive — включить адаптивное мышление: модель сама выбирает глубину рассуждений под задачу. Поля effort и max_tokens при этом игнорируются — управление только через effort_level.
  • disabled — явно отключить рассуждения.
Для моделей без адаптивного режима (OpenAI o-series, DeepSeek R1, Grok, Gemini Thinking, T-Pro 2.0, Claude ≤ 4.5) параметр передавать не нужно — используйте effort и/или max_tokens.

effort

Пресет «усилия» для моделей с явно управляемым бюджетом рассуждений (OpenAI o-series, DeepSeek R1, Grok, Gemini Thinking, Claude Opus 4.6 и младше). Если параметр не передан, уровень усилий выбирает сама модель — Polza.ai своё значение не подставляет. Значения:
  • none — рассуждения отключены
  • minimal — минимальные рассуждения
  • low — сниженные рассуждения
  • medium — сбалансированный режим
  • high — детальные рассуждения
  • xhigh — максимально детальные рассуждения
  • max — предельные усилия
Для Claude Opus 4.7 с type: "adaptive" параметр effort игнорируется — используйте effort_level. На моделях, не поддерживающих верхние уровни (xhigh, max), значение может быть нормализовано провайдером до ближайшего поддерживаемого.

effort_level

Подсказка глубины для адаптивного мышления Claude 4.6+. Действует только совместно с type: "adaptive". Для остальных моделей игнорируется. Значения: low / medium / high / max. В отличие от effort, параметр effort_level не задаёт бюджет токенов напрямую — модель по-прежнему сама выбирает глубину, но ориентируется на указанный уровень усилий.

max_tokens

Жёсткий лимит токенов рассуждений (бюджет). Работает на моделях с явным бюджетом (OpenAI o-series, DeepSeek R1, Gemini Thinking, Claude Opus 4.6 и младше). Для Claude Opus 4.7 игнорируется — бюджетом управляет сама модель в адаптивном режиме.

enabled

Явное включение/выключение рассуждений (true / false). Если параметр не передан, провайдер выводит включение из effort или max_tokens.

exclude

Если true, рассуждения не включаются в ответ (но всё равно учитываются в биллинге).

summary

Управляет уровнем детализации резюме рассуждений:
  • auto — автоматический выбор на стороне провайдера
  • concise — краткое резюме
  • detailed — подробное резюме

Управление глубиной адаптивного мышления

Для Claude Opus 4.7 и новее глубина рассуждений задаётся парой параметров:
effort_level не задаёт бюджет токенов напрямую — модель по-прежнему сама выбирает глубину, но ориентируется на указанный уровень усилий.

Когда adaptive не тратит reasoning-токены

Adaptive thinking — это не «всегда думать», а «модель сама решает». Для простых запросов модель отвечает сразу, без рассуждений, и тогда:
  • usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens = 0
  • Поле choices[0].message.reasoning отсутствует
Это не ошибка — модель просто решила, что задача не требует рассуждений. Если необходимо гарантированно заставить модель размышлять — увеличьте сложность запроса или используйте effort_level: "max" как сильную подсказку. Окончательное решение всё равно за моделью.

Управление рассуждениями в Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7 поддерживает только адаптивное мышление — модель сама определяет глубину рассуждений под каждую задачу. Старый формат с фиксированным бюджетом токенов (budget_tokens) для 4.7 недоступен. Адаптивное мышление выключено по умолчанию: запросы без явного включения выполняются без рассуждений.

Через Anthropic-совместимый endpoint (/v1/messages)

Поле budget_tokens в Opus 4.7 вернёт ошибку 400. Необходимо перейти на новый синтаксис.

Через унифицированный endpoint (/v1/chat/completions, /v1/responses)

  • reasoning.type: "adaptive" — включает адаптивное мышление.
  • reasoning.effort_level — опциональная подсказка уровня усилий (low / medium / high / max).
  • reasoning.effort и reasoning.max_tokens для Claude Opus 4.7 игнорируются. Передать их можно, ошибки не будет, но эффекта они не дадут.

Миграция с Opus 4.6

Anthropic-совместимый endpoint (/v1/messages)

Унифицированный endpoint (/v1/chat/completions, /v1/responses)

Если нужна максимальная глубина — "effort_level": "max".

Когда использовать

Рекомендуется

  • Математические задачи
  • Программирование
  • Анализ данных
  • Планирование
  • Логические головоломки
  • Объяснение сложных концепций

Не рекомендуется

  • Простые фактические вопросы
  • Генерация контента
  • Перевод текстов
  • Простые диалоги
  • Когда скорость критична

Пример использования

OpenAI o-series (классический reasoning с бюджетом)

Claude Opus 4.7 (адаптивное мышление)

Ответ с рассуждениями