Ajustando o esforço de raciocínio
Por padrão, o V4-Pro raciocina com esforço "high". Se você precisar que ele se esforce mais em um problema particularmente difícil, defina reasoning_effort="max" e o modelo vai dedicar mais tempo para percorrer as etapas.
Neste exercício, você vai enviar o mesmo math_problem do exercício anterior — desta vez com reasoning_effort="max" — e comparar como a resposta é estruturada.
Este exercicio faz parte do curso
Trabalhando com DeepSeek em Python
Instruções do exercicio
- Crie uma requisição para enviar
math_problempara"deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro". - Defina
reasoning_effortcomo"max"para aumentar a intensidade do raciocínio.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
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)