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Ajuster l'effort de raisonnement

Par défaut, V4-Pro raisonne avec un effort "high". Si vous avez besoin qu'il pousse plus loin sur un problème particulièrement difficile, réglez reasoning_effort="max" et le modèle prendra plus de temps pour parcourir les étapes.

Dans cet exercice, vous enverrez le même math_problem que dans l'exercice précédent — cette fois avec reasoning_effort="max" — et vous comparerez la structure de la réponse.

Cette activité fait partie du cours

Travailler avec DeepSeek en Python

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Instructions de l’exercice

  • Créez une requête pour envoyer math_problem à "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro".
  • Réglez reasoning_effort à "max" pour augmenter l'intensité du raisonnement.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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)
Modifier et exécuter le code