> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://polza.ai/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Reasoning Tokens
> Токены рассуждений для улучшения качества ответов
Reasoning Tokens, также известные как thinking tokens или токены рассуждений, предоставляют прозрачный взгляд на процесс рассуждения модели искусственного интеллекта.
## Как это работает
Модель проходит внутренний процесс размышления над задачей
Промежуточные мысли сохраняются как токены рассуждений
На основе рассуждений создаётся финальный ответ
Возвращаются и рассуждения, и итоговый результат
## Ключевые преимущества
Видимость процесса принятия решений моделью
Лучшее решение сложных задач
Понимание источников ошибок
Изучение подходов к решению проблем
Reasoning tokens учитываются как output tokens для биллинга и увеличивают стоимость, но значительно повышают качество ответов.
## Поддерживаемые модели
| Модель | type | effort | effort\_level | max\_tokens | enabled | exclude | summary |
| ------------------ | :--: | :----: | :-----------: | :---------: | :-----: | :-----: | :-----: |
| T-Pro 2.0 | — | — | — | — | + | — | — |
| OpenAI o-series | — | + | — | +\* | + | + | + |
| Anthropic Opus 4.6 | — | + | — | + | + | + | + |
| Anthropic Opus 4.7 | + | — | + | — | + | + | + |
| DeepSeek R1 | — | + | — | +\* | + | + | — |
| Grok | — | + | — | — | + | + | — |
| Gemini Thinking | — | +\* | — | + | + | + | + |
> `*` — значение принимается, но провайдер может нормализовать его вниз до ближайшего поддерживаемого (см. описание конкретного параметра).
Claude Opus 4.7 управляется через адаптивное мышление: `type: "adaptive"` + опционально `effort_level`. Для остальных моделей используйте `effort` и/или `max_tokens` как раньше.
## 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).
Значения:
* `none` — рассуждения отключены
* `minimal` — минимальные рассуждения
* `low` — сниженные рассуждения
* `medium` — сбалансированный режим (по умолчанию)
* `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`). По умолчанию определяется 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 (по умолчанию)
* `concise` — краткое резюме
* `detailed` — подробное резюме
## Управление глубиной адаптивного мышления
Для Claude Opus 4.7 и новее глубина рассуждений задаётся парой параметров:
```json theme={null}
"reasoning": {
"type": "adaptive",
"effort_level": "max"
}
```
| Значение `effort_level` | Когда использовать |
| ----------------------- | ---------------------------------------------- |
| `low` | Простые вопросы, быстрые ответы |
| `medium` | Стандартные задачи (по умолчанию) |
| `high` | Сложный анализ, многошаговые задачи |
| `max` | Предельные усилия, максимально глубокий разбор |
`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`)
```json theme={null}
{
"model": "anthropic/claude-opus-4.7",
"thinking": { "type": "adaptive" },
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Реши уравнение: 2x + 5 = 13" }
]
}
```
Поле `budget_tokens` в Opus 4.7 вернёт **ошибку 400**. Необходимо перейти на новый синтаксис.
### Через унифицированный endpoint (`/v1/chat/completions`, `/v1/responses`)
```json theme={null}
{
"model": "anthropic/claude-opus-4.7",
"reasoning": {
"type": "adaptive",
"effort_level": "max"
},
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Реши уравнение: 2x + 5 = 13" }
]
}
```
* `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`)
```diff theme={null}
- thinking = { "type": "enabled", "budget_tokens": 32000 }
+ thinking = { "type": "adaptive" }
```
### Унифицированный endpoint (`/v1/chat/completions`, `/v1/responses`)
```diff theme={null}
- reasoning = { "enabled": true, "max_tokens": 32000 }
+ reasoning = { "type": "adaptive", "effort_level": "high" }
```
Если нужна максимальная глубина — `"effort_level": "max"`.
## Когда использовать
* Математические задачи
* Программирование
* Анализ данных
* Планирование
* Логические головоломки
* Объяснение сложных концепций
* Простые фактические вопросы
* Генерация контента
* Перевод текстов
* Простые диалоги
* Когда скорость критична
## Пример использования
### OpenAI o-series (классический reasoning с бюджетом)
```json theme={null}
{
"model": "openai/o4-mini",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Реши уравнение: 2x + 5 = 13" }
],
"reasoning": {
"effort": "high",
"max_tokens": 1000,
"summary": "auto"
}
}
```
### Claude Opus 4.7 (адаптивное мышление)
```json theme={null}
{
"model": "anthropic/claude-opus-4.7",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Реши уравнение: 2x + 5 = 13" }
],
"reasoning": {
"type": "adaptive",
"effort_level": "high",
"summary": "auto"
}
}
```
### Ответ с рассуждениями
```json theme={null}
{
"choices": [
{
"message": {
"content": "x = 4",
"reasoning": "Чтобы решить уравнение 2x + 5 = 13:\n1. Вычтем 5 из обеих сторон: 2x = 8\n2. Разделим обе стороны на 2: x = 4\n3. Проверка: 2(4) + 5 = 8 + 5 = 13 ✓"
}
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 15,
"completion_tokens": 25,
"completion_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 89
}
}
}
```