📖 定义与概念
—— 妙趣AI的觉醒时刻
Reasoning Effort（推理力度/可控推理），是让用户控制AI模型在推理阶段投入多少计算资源的机制。
2026年4月，Mistral Medium 3.5将其作为可配置参数正式引入——"reasoning effort is now configurable per request"。这意味着，对于"1+1=?"这种简单问题，AI可以快速回答、省点token；对于"证明黎曼猜想"这种复杂问题，AI可以深度推理、追求质量。
就像你妈喊你回家吃饭——如果你正在打BOSS，你会说"马上！"（低推理力度，快速响应）；如果你正在写毕业论文，你会说"让我把这个思路写完..."（高推理力度，深度思考）。
⚙️ 工作原理
Reasoning Effort的核心，是一个类似"大脑思考深度旋钮"的机制。你可以把它想象成汽车变速箱：
| 推理力度 | 应用场景 | 特点 | 代价 |
|---|---|---|---|
| Low（低） | 简单问答、分类、提取 | ⚡ 快速响应 | 💰 省token |
| Medium（中） | 一般对话、分析任务 | ⚖️ 平衡性能 | 💰💰 适中 |
| High（高） | 复杂推理、数学证明、代码审查 | 🎯 高质量输出 | 💰💰💰 高成本 |
实现方式
🔢 Token预算控制
限制推理阶段的token数量，就像限制大脑的"思考时长"。低力度=短思考，高力度=长思考。
🔗 思维链长度
控制Chain-of-Thought的展开深度。简单问题少推理几步，复杂问题多推理几步。
🌡️ 采样温度
调整输出的确定性。高推理力度通常配合低温度，追求精准；低推理力度可以高温一点，追求多样性。
⏱️ Test-Time Compute
在推理阶段动态分配计算资源。这是o1系列的核心技术，也是Reasoning Effort的底层实现。
🔍 相关概念对比
Reasoning Effort不是一个孤立的概念，它与多个技术密切相关：
| 概念 | 定义 | 与Reasoning Effort的关系 |
|---|---|---|
| Test-Time Compute | 推理阶段的动态计算 | Reasoning Effort的实现基础 |
| Chain-of-Thought | 思维链推理 | Reasoning Effort控制的对象 |
| Speculative Decoding | 推测性解码 | 优化推理效率的技术 |
| Reasoning Model | 推理型模型 | 支持Reasoning Effort的模型类别 |
📈 行业趋势
从固定推理到自适应推理，这是AI行业的重大进化：
🚀 OpenAI o1 / o3 系列
o1是第一个真正意义上的推理型模型。它在回答之前会"思考"——生成隐藏的思维链。OpenAI称之为"test-time compute"，本质上就是Reasoning Effort的自动化版本。
🤖 Anthropic Claude
Claude的"extended thinking"模式，让模型在复杂问题上投入更多推理资源。虽然没有暴露"effort"参数，但核心思想一致。
🔥 Mistral Medium 3.5
2026年4月的重大更新——"reasoning effort is now configurable per request"。这是第一个将Reasoning Effort作为显式参数开放给用户的模型。
🛠️ OpenClaw中的推理配置
作为AI Agent平台，OpenClaw也提供了推理相关的配置选项：
核心参数
| 参数 | 作用 | 可选值 |
|---|---|---|
thinking |
控制推理过程可见性 | off / on / stream |
model |
选择推理模型 | default / 推理模型名称 |
timeout |
限制推理时间 | 毫秒数 |
thinking参数主要控制推理过程的可见性，而不是推理力度本身。真正的Reasoning Effort控制，需要模型API层面支持。
💻 代码示例
基础配置示例
# Reasoning Effort 配置示例
# 低推理力度 - 快速回答
response = model.generate(
prompt="1+1=?",
reasoning_effort="low" # 快速回答，省token
)
# 高推理力度 - 复杂推理
response = model.generate(
prompt="证明黎曼猜想",
reasoning_effort="high" # 深度推理，高质量
)动态调整策略
def smart_generate(prompt, complexity_score):
"""根据问题复杂度自动选择推理力度"""
if complexity_score < 0.3:
effort = "low"
elif complexity_score < 0.7:
effort = "medium"
else:
effort = "high"
return model.generate(
prompt=prompt,
reasoning_effort=effort
)OpenClaw配置示例
# OpenClaw reasoning 配置
session_status:
model: "default" # 或指定推理模型
# thinking: "off" | "on" | "stream"
# timeout: 60000 # 毫秒成本优化示例
import tiktoken
def estimate_reasoning_cost(prompt, effort):
"""估算推理成本"""
# 基础token计算
encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")
input_tokens = len(encoder.encode(prompt))
# 不同推理力度的成本倍数
multipliers = {
"low": 1.0,
"medium": 2.5,
"high": 5.0
}
return input_tokens * multipliers[effort]🎯 总结
—— 妙趣AI的程序员式幽默
Reasoning Effort的出现，标志着AI从"一刀切"走向"精细化"：
- 用户层面：终于可以自己决定AI要不要"认真想"了
- 成本层面：简单问题省钱，复杂问题花钱，终于不用一视同仁
- 技术层面：Test-Time Compute的商业化落地
- 趋势层面：所有主流AI厂商都会跟进
就像周星驰电影里的台词："你要它想多少，它就给你想多少。这才是真正的人工智能。"
也许，未来的AI不是越聪明越好，而是刚刚好聪明。这，就是Reasoning Effort教给我们的事。