GPT の推論設定

このページでは、GPT シリーズの推論の強度、推論サマリー、回答の長さの調整について説明します。モデル ID と API の設定は GPT シリーズの概要を参照してください。

GPT-5 以降のモデルは推論に対応しています。内部で推論を行ってから回答するため、数学、コード、多段階の分析に向いています。

• よく使う値は low、medium、high です。強度が高いほど推論トークンが増え、時間もかかります。モデルが対応していない値を渡すと 400 を返し、エラーメッセージにそのモデルが対応する値が列挙されます。
• reasoning_effort を渡さない場合のデフォルトの動作はモデルによって異なります。たとえば GPT-5.4 と GPT-6 Sol はデフォルトで推論せず、GPT-5 はデフォルトで推論します。推論が必要な場合は明示的に指定してください。
• 推論トークンは出力単価で課金され、max_completion_tokens（Responses では max_output_tokens）に含まれます。

推論サマリー

Responses API では推論過程のサマリーを返せます。Chat Completions は推論内容を返しません。

import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.responses.create(
    model="openai/gpt-5.4",
    reasoning={"effort": "medium", "summary": "auto"},
    max_output_tokens=20000,
    input="n² + n + 41 が素数にならない 50 未満の正の整数 n をすべて求め、理由を簡潔に説明してください。",
)
for item in resp.output:
    if item.type == "reasoning":
        for s in item.summary:
            print("[推論サマリー]", s.text)
print("[回答]", resp.output_text)

output には複数の reasoning 要素が含まれる場合があり、一部の要素では summary が空配列になります。読み取る際は要素ごとに確認してください。推論が少ない場合はサマリーがないこともあります。

回答の長さの調整

GPT-5 シリーズのモデルは、Chat Completions で verbosity に対応しています。値は low、medium、high で、回答の詳しさを調整します。max_completion_tokens とは異なり、回答を途中で切ることはありません。

その他のエラーはよくあるエラーを参照してください。