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추론 강도 조정하기

기본적으로 V4-Pro는 "high" 강도로 추론을 진행합니다. 특히 까다로운 문제에 더 깊이 파고들게 하려면 reasoning_effort="max"로 설정하면 되며, 이렇게 하면 모델이 단계를 처리하는 데 더 많은 시간을 들입니다.

이번 연습 문제에서는 이전 연습 문제와 동일한 math_problem을 보내되, 이번에는 reasoning_effort="max"로 설정해서 응답이 어떻게 구성되는지 비교해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 DeepSeek 활용하기

강의 보기

연습 안내

  • math_problem을 "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813"으로 보내는 요청을 만드세요.
  • reasoning_effort를 "max"로 설정해서 사고 강도를 최대로 높이세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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)
코드 편집 및 실행