Ajustar el esfuerzo de razonamiento
De forma predeterminada, V4-Pro piensa con esfuerzo "high". Si necesitas que apriete más en un problema especialmente difícil, configura reasoning_effort="max" y el modelo dedicará más tiempo a recorrer los pasos.
En este ejercicio, enviarás el mismo math_problem del ejercicio anterior —esta vez con reasoning_effort="max"— y compararás cómo se estructura la respuesta.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajar con DeepSeek en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea una solicitud para enviar
math_problema"deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro". - Define
reasoning_effortcomo"max"para subir la intensidad del razonamiento.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.together.xyz/v1")
# Crank up the reasoning effort
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/____",
reasoning_effort=____,
max_tokens=600,
messages=[
{"role": "user",
"content": math_problem}]
)
print(response.choices[0].message.content)