Reasoning Effort

Reasoning destekli modellerde (örn. GPT-5 Codex serisi) gateway, akıl yürütme seviyesini üç yoldan ayarlamanıza izin verir:

1. Model slug suffix — openai/gpt-6-sol:high
2. Top-level alan — { "reasoning_effort": "high" } (OpenAI SDK'larının ve OpenAI uyumlu istemcilerin gönderdiği standart alan)
3. Nested body alanı — { "reasoning": { "effort": "high" } }

Birden fazlası birlikte gönderilirse öncelik sırası: reasoning_effort > reasoning.effort > suffix. Anthropic modellerinde, sağlayıcının kendi alanı olan output_config.effort hepsinin üstündedir.

Desteklenen seviyeler

Seviye	Suffix alias	Açıklama
none	:none	Akıl yürütme kapalı (yalnızca none ilan eden modellerde, örn. openai/gpt-6-sol)
minimal	:min	Akıl yürütme neredeyse devre dışı, en hızlı yanıt
low	:low	Düşük seviye, hızlı
medium	:medium, :med	Default, dengeli
high	:high	Yüksek seviye, daha derin analiz
xhigh	:xhigh, :max	En yüksek (yalnızca destekleyen modellerde)
max	:max	Ayrı bir seviye olarak max ilan eden modellerde (örn. openai/gpt-6-astra)

Desteklenen seviyeler modele göre değişir. Desteklenmeyen bir seviye gönderilirse gateway 400 invalid_request döner.

Seviye kabul eden modellerde bu tabloda olmayan bir suffix (:turbo gibi) de 400 invalid_request döner.

Açma/kapama modelleri

Bazı modeller düşünmeyi seviyeyle değil, açık ya da kapalı olarak yönetir (örn. moonshot/kimi-k3). Bu modellerde:

Ayar	Suffix	Body alanı
Düşünme açık	:think	"reasoning": true
Düşünme kapalı	:fast	"reasoning": false
Modelin varsayılanı	:default veya suffix yok	Alan gönderilmez

Yalnızca açma/kapama sunan bir modele reasoning_effort gönderilirse gateway 400 invalid_request döner; hata mesajı açma/kapama seçeneğini gösterir. Modellerin varsayılan davranışı Chat Completions sayfasında model bazında yazılıdır.

Slug suffix örneği

curl https://llmtr.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-6-sol:max",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Bu algoritmayı O(n) yap"}
    ]
  }'

:max suffix'i iki farklı sonuç verir: model ayrı bir max seviyesi ilan ediyorsa (GPT-6 ailesi: openai/gpt-6-astra, openai/gpt-6.1-sol, openai/gpt-6-sol, openai/gpt-6-luna; ayrıca GPT-5.6 ailesi) gerçek max seviyesine çözülür; yalnızca xhigh ilan eden modellerde ise xhigh için alias olarak kalır.

Body alanı örneği

curl https://llmtr.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-6-sol",
    "reasoning": { "effort": "low", "summary": "concise" },
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hızlı tek satır cevap"}
    ]
  }'

summary opsiyoneldir. Kısa veya detaylı reasoning özeti almak istediğinizde kullanabilirsiniz.

Python (OpenAI SDK)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://llmtr.com/v1",
    api_key="llmtr-your_key",
)

response = client.responses.create(
    model="openai/gpt-6-sol",
    input="Refaktör et: bu fonksiyonu pure yap",
    reasoning={"effort": "high"},
)

print(response.output_text)

JavaScript (OpenAI SDK)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://llmtr.com/v1",
  apiKey: process.env.LLMTR_API_KEY,
});

const response = await client.responses.create({
  model: "openai/gpt-6-sol:max",
  input: "O(n) optimizasyonunu açıkla",
});

console.log(response.output_text);

Faturalama etkisi

Daha yüksek reasoning seviyeleri genelde daha fazla çıktı tokenı ve daha uzun işlem süresi üretir. Bu yüzden maliyet ve gecikme artabilir.

Daha fazla bilgi için Responses API sayfasına bakın.