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推論強度を調整する

デフォルトでは、V4-Pro は "high" の強度で思考します。特に難しい問題でさらに深く考えさせたい場合は、reasoning_effort="max" を設定しましょう。すると、モデルは各ステップの検討により多くの時間をかけるようになります。

この演習では、前の演習と同じ math_problem を送信します。ただし今回は reasoning_effort="max" を指定し、応答の構成がどう変わるか比較します。

この演習はコースの一部です

Python で DeepSeek を使いこなす

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演習の手順

  • math_problem を "deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash" に送信するリクエストを作成します。
  • reasoning_effort を "max" に設定し、思考の強度を最大限に高めます。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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)
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