GPT-6 Astra推理强度共5档：low/medium/high/xhigh/max，均为同一模型通过reasoning.effort参数调节内部思考深度，不切换模型，且全部消耗Token并计费。
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GPT-6 Astra 的推理强度不是切换不同模型，而是调节同一个模型在生成答案前“愿意花多少力气想”。它通过 reasoning.effort 参数控制，本质是分配更多计算资源做内部推理、验证和多路径探索——这些过程不显示在最终回复里，但会消耗 Token 并计入费用。
推理强度有哪些档位可选
GPT-6 Astra 支持 5 档 API 级别：low / medium / high / xhigh / max。注意：
- 官方明确不支持
none，必须指定其中一项 - Ultra 不是 API 参数值，而是产品侧的多智能体模式，需通过特定入口启用
- 所有档位底层都是同一个 GPT-6 Astra 模型，能力基线一致
怎么在 API 中设置推理强度
使用 Responses API 时，在请求体中加入 reasoning.effort 字段即可：
{
"model": "gpt-6-astra",
"reasoning.effort": "medium",
"messages": [...]
}
支持的值为字符串形式：low、medium、high、xhigh、max。大小写敏感，不能拼错或加空格。
不同档位适合什么任务
选档位的关键不是“越强越好”，而是匹配任务对逻辑严谨性、容错率和响应速度的要求：
- Low：摘要、改写、查定义、格式转换、简单问答——模型扫一眼就答，快且便宜
- Medium：日常开发、文档理解、常规 Bug 修复、API 使用咨询——平衡思考深度与响应时间
- High：复杂调试、模块间耦合分析、含边界条件的逻辑判断——模型会主动验证假设、回溯检查
- XHigh / Max：高风险架构决策、跨系统一致性验证、需多轮自检的算法设计——推理 Token 显著增加，等待时间拉长
省钱又靠谱的实操建议
避免凭感觉调档，用策略降低单任务综合成本：
- 默认从 low 起手，效果达标就不升档
- 输出内容明确时，配合
max_output_tokens限制长度，防止模型“想太多还写太长” - 重复结构化任务（如批量提取字段）开启 Prompt Cache，复用预处理结果
- 需要高可靠性但非实时场景，用异步调用 + Batch/Flex，摊薄推理延迟带来的等待成本
