像OpenAI的GPT-5和Anthropic的模型中的`reasoning_effort`设置控制着生成答案前内部的链式思考处理量。虽然更高的设置可以提高复杂任务（如多步数学或带验证的代码生成）的性能，但它们会显著增加成本，与较低设置相比可能增加6-8倍。如果评估集主要由更简单的提示组成，这种成本的增加在初始测试期间可能不明显，导致生产环境中意外的预算超支。 AI
影响 解释了大语言模型配置选择如何直接影响AI应用的运营成本和性能权衡。
排序理由 文章讨论了现有模型的特性和成本，而不是新发布或重大的行业事件。
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