Reasoning Effort怎麼分流？推理層級、升級訊號、成本與Eval

Reasoning Effort是控制模型在單次請求中投入多少推理資源的設定。較低層級通常降低延遲與推理Token，適合分類、抽取、格式轉換與單一步驟工具；較高層級適合多約束規劃、難解Bug、數學、長文件分析與跨工具決策。

Reasoning Effort不是越高越好的品質開關。可靠策略是替每一類任務找出「能穩定通過驗收的最低Effort」，只有在測試、來源、工具或計畫出現明確失敗訊號時才升級。若問題來自資料缺失、權限或環境故障，提高推理只會增加成本。

重點快讀

• Effort控制推理投入，不等於模型能力、Context Window或工具權限。
• 最低可用Effort比固定使用High更容易控制成本與延遲。
• 升級應由外部失敗訊號觸發，不依模型自我感覺。
• 資料、權限、工具與需求問題不能靠增加推理修復。
• 跨供應商相同的low、medium、high不代表相同計算。
• 成本應使用Cost per Accepted Task，而非單次Token。

Reasoning Effort和其他層級差在哪？

模型看錯文件、工具沒有權限或測試環境壞掉時，High Effort仍無法可靠完成。Effort只能調整模型如何處理目前已取得的資訊。

四級任務分流

不同模型支援的名稱與預設不同。例如OpenAI Responses API目前列出none、minimal、low、medium、high與xhigh等通用選項，但實際支援仍依模型頁為準。跨Provider不能只把同名設定視為同一計算量。

任務難度分數

difficulty_score =
  multi_step_planning * 2
+ dependency_count
+ tool_count
+ context_complexity
+ ambiguity
+ error_cost * 2
- external_validator
- schema_bound
- deterministic_preprocessing

分數不必非常精確，目的是讓路由可解釋。重複、Schema明確且有外部Validator的任務可以降低Effort；跨模組、來源衝突、工具多與錯誤代價高的任務提高基線。

動態Router範例

def choose_effort(task):
    score = 0

    if task.multi_step:
        score += 2
    if task.tool_count > 3:
        score += 1
    if task.cross_module:
        score += 2
    if task.error_cost == "high":
        score += 2
    if task.schema_bound:
        score -= 2
    if task.has_external_validator:
        score -= 1

    if score <= 0:
        return "minimal"
    if score <= 2:
        return "low"
    if score <= 4:
        return "medium"
    return "high"

Router只是初始設定。正式執行仍需模型、工具與風險預算；High Effort不能自動獲得更高權限或更大的網路範圍。

哪些訊號觸發升級？

• 模型遺漏已明確寫入Task的關鍵限制。
• 外部測試失敗，且錯誤資訊能支持新的分析。
• 來源互相衝突，需要比較時間、權威與Scope。
• 工具選擇錯誤，需要在多條策略間重新規劃。
• 低Effort結果需大量人工修正。
• 任務包含跨模組依賴、Migration與回退規劃。

升級前應保留原始結果與失敗原因，避免高Effort重新從零讀取全部Context。新一輪只加入必要錯誤、測試與未解問題。

哪些訊號應停止而非升級？

• 缺少必要檔案、資料、憑證或權限。
• 需求互相矛盾或沒有完成條件。
• Test Runner、Build、網路或外部服務故障。
• 資料來源過期或可信度不足。
• 同一錯誤已重複多輪且沒有新Evidence。
• 需要法律、產品或商業責任判斷。

這些情況應進入WAITING_FOR_INPUT、PAUSED或FAILED，交由人或確定性系統處理。Closed-loop停止條件可閱讀Closed-loop AI Agent怎麼設計？。

Reasoning與Tool Loop的成本

Effort提高後，成本可能不只增加推理Token，也可能讓模型產生更多搜尋、讀檔、工具呼叫、測試與Replan。Tool Description不清楚時，高推理甚至會形成更長的錯誤鏈。

• Input、Cached Input、Reasoning與Output Tokens。
• 工具API、搜尋、Browser、Code Execution與MCP費用。
• 完整Task Latency與等待時間。
• 重試、Fallback與人工Review。
• 最後是否通過驗收。

Cost per Accepted Task =
(Model + Tools + Infrastructure + Human Review)
÷ Accepted Tasks

若High把一次通過率從40%提升到90%，它可能比Low反覆重跑更便宜；若簡單分類兩者都達到99%，High就是額外浪費。

Coding Agent分流

1. Repository問答：Low或Medium，要求引用檔案與函式。
2. 單一Bug：Medium起步，跨模組根因再升High。
3. 測試與文件初稿：Minimal或Low，加Test Runner驗證。
4. 大型重構：High負責Plan，實作用多個Medium Patch。
5. 安全審查：High產生候選，Scanner與人確認。
6. Migration：High規劃依賴與Rollback，低一級逐步執行。

AI Coding Eval、Repository任務與Harness控制可閱讀AI Coding Eval怎麼做？。

Research Agent分流

研究不應從頭到尾使用同一Effort。來源搜尋與摘錄可使用低成本模型，只有跨來源整合和高影響判斷升級。

Fallback策略

• 同模型提高Effort。
• 切換更強模型但保持同一Harness。
• 縮小Task或拆成多個子任務。
• 加入專用Tool、Evidence或Validator。
• 改用確定性Workflow。
• 交由人類接手。

Fallback不能只按價格排序。替代模型需通過相同基礎Evals，並符合資料政策、Tool Calling、Context與延遲要求。

如何建立Effort Eval？

1. 建立20至50個代表性真實任務。
2. 固定模型、Prompt、Tools、Context與最大Turn。
3. 每個Effort執行多次，降低隨機影響。
4. 記錄成功、Token、Latency、Tools與人工修正。
5. 使用Tests、Schema、Citation或Blind Review驗收。
6. 找出每類任務能達標的最低Effort。
7. 模型、Router或Tool更新後重跑。

不要以回答長度、推理摘要或「感覺更深入」當作主要品質。最終驗收必須回到外部結果。

預算與停止

• 每個Task設定最高Effort與升級次數。
• 限制總Token、Tool Calls、時間與費用。
• 同一錯誤最多重試指定次數。
• 高Effort失敗後不自動進入無限Fallback。
• 超過人工基準成本時停止或降級。
• 保存目前Artifact與可靠State。

整體TCO與停損可閱讀AI Agent ROI怎麼算？。

常見問題

Effort越高一定越準嗎？

不一定。它增加推理資源，但不能修復錯誤資料、需求、權限與工具，簡單任務也可能沒有提升。

不同Provider的Medium一樣嗎？

不一樣。名稱相同不代表Token、計算與預設相同，必須用相同任務與Harness實測。

可以由模型自行選Effort嗎？

可以使用動態Thinking或外部Router，但仍需限制最高層級、總預算與權限，並保留可追蹤決定。

官方資料

• OpenAI Responses API Reasoning Effort
• Gemini Thinking
• xAI Reasoning Models
• Context Engineering完整指南

Reasoning Effort的成熟用法，是用最低成本完成大多數任務，讓高推理只出現在能實際提高驗收率的地方。