추론 강도 조정하기
V4-Pro는 기본적으로 "high" 강도로 추론합니다. 특히 까다로운 문제를 더 깊이 파고들어야 할 때는 reasoning_effort="max"로 설정하면 모델이 더 오랜 시간을 들여 단계별로 풀어냅니다.
이번 연습 문제에서는 이전 연습 문제의 math_problem을 그대로 사용하되, 이번에는 reasoning_effort="max"로 설정해 응답이 어떻게 구성되는지 비교해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 DeepSeek 활용하기
연습 안내
math_problem을"deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro"에 전송하는 요청을 생성하세요.reasoning_effort를"max"로 설정해 추론 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)