effort推理强度
effort是按档位调节AI模型生成回答时推理强度的设置。
effort是推理型AI模型中按档位指定生成回答时推理程度的设置，档位越高通常消耗的token和时间越多。OpenAI在o系列模型的API中以“reasoning effort”的名称提供该设置，Anthropic也为Claude模型设有effort设置。它与调节输出随机性的temperature用途不同。
本条目依据AIPOST的文章与广为人知的事实整理。如有错误，请通过更正请求告诉我们。
涉及该条目的文章
Claude允许用户把effort，即模型作答前思考多久，从Low设到Max。
选择Claude Opus 5.5，把推理强度设为High，并开启Bypass permissions，以免频繁修改文件时反复弹出审批提示。
文件用于定义每个子智能体的描述、工具权限、沙箱策略和推理强度。
打开模板后，可以设置智能体的定义提示词、基础模型、输出格式、推理强度和回答详略。
用户要在推理强度设置、多智能体选项、Ultra模式和标准模型之间做选择，这让人疲惫不堪。
在这项任务中，高effort设置下的Claude Opus 5.5给出了出色的结果，中等设置下的Claude Sonnet 5.5则给出了尚可的结果。
让推理强度、模型和速度匹配任务
因此，实际比较需要同时考察团队实际使用的effort设置下的准确率和支出。
公开的DeepSWE结果显示，Luna在最高推理强度下得分66.6%，GPT-5.6 Luna为62.2%。
桌面设置还提供推理强度（reasoning effort）选项：Light、Medium、High、Extra High、Max和Ultra。
它的默认effort设置已经改变，因此以往要求模型“多想一想”的指令可能只会增加延迟而没有帮助。
测试让两款智能体同台：由推理强度设为extra-high的GPT-5.5驱动的Codex，以及由推理强度同样设为extra-high的Claude Opus 4.8驱动的Claude Code。
在相同提示词和最高推理强度下，新模型在每项对比中都更快完成场景，视觉效果通常也更好。
▲ 推理强度与任务成本