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功能介绍

推理模型是针对复杂问题解决和推理任务优化的高级语言模型，通过输出详细的推理步骤（思维链）提升问题求解的准确性。

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典型应用场景

  • 复杂问题解决：适用于需要逐步推导、明确逻辑步骤的场景，例如数学、科学推理。
  • 决策支持系统：提供详细推理过程支持决策分析，帮助理解决策背后的逻辑。
  • 教育和培训：帮助用户学习和理解复杂知识，提供详细的推导过程。

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安装与准备

在使用推理模型前，请确保已安装最新版本的 OpenAI SDK：

pip install -U openai

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API 调用方法

通过调用 /chat/completions 接口使用推理模型。

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请求参数说明

  • max_tokens：设置模型输出的最大 token 数。
  • temperature：建议设置为 0.5 至 0.7（推荐 0.6）以平衡输出的创造性与逻辑性。
  • top_p：建议设置为 0.95。

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示例请求代码

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流式输出请求

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.ppinfra.com/v3/openai")
messages = [
    {"role": "user", "content": "解释一下牛顿第二定律。"}
]

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-r1",
    messages=messages,
    stream=True,
    max_tokens=4096
)

content = ""
reasoning_content = ""
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        content += chunk.choices[0].delta.content
    if chunk.choices[0].delta.reasoning_content:
        reasoning_content += chunk.choices[0].delta.reasoning_content

print("最终回答：", content)
print("推理过程：", reasoning_content)

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非流式输出请求

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-r1",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "什么是温室效应？如何减缓？"}
    ],
    stream=False,
    max_tokens=4096
)

content = response.choices[0].message.content
reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_content

print("最终回答：", content)
print("推理过程：", reasoning_content)

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上下文管理

模型返回的推理内容不会自动拼接到下一轮对话中，用户需手动管理对话历史：

messages.append({"role": "assistant", "content": content})
messages.append({"role": "user", "content": "继续解释一下解决方案。"})

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支持模型列表

目前支持的主要推理模型包括但不限于：

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DeepSeek 系列

  • deepseek/deepseek-r1-0528
  • deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b
  • deepseek/deepseek-r1-turbo
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
  • deepseek/deepseek-r1/community

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Qwen 系列

  • qwen/qwen3-235b-a22b-fp8
  • qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
  • qwen/qwen3-32b-fp8
  • qwen/qwen3-8b-fp8
  • qwen/qwen3-4b-fp8

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智谱系列

  • thudm/glm-z1-32b-0414
  • thudm/glm-z1-rumination-32b-0414
  • thudm/glm-z1-9b-0414

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Minimaxai 系列

  • minimaxai/minimax-m1-80k

请访问平台模型列表获取最新的详细信息。

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计费方式

  • 根据输入和输出的 token 数进行计费。
  • 具体计费标准及转换规则，请在模型详情页查询。

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注意事项与最佳实践

  • 不要在 system 消息中添加推理指令，应在 user 消息中直接明确指令。
  • 在数学问题中明确指出要求，例如：“请逐步推理并明确最终答案。”
  • 为避免模型跳过推理环节，建议强制模型在输出前添加换行符。