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推理模型在生成最終回答前，會花額外算力跑一遍隱藏的”思考”過程。 它們更慢、更貴，但能解決更難的問題。OrcaRouter 給出統一的語法 來控制各服務商的推理 effort——挑選適合你客戶端的形式即可。

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設置 effort 的兩種方式

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1. reasoning_effort 字段（OpenAI 形態）

在 Chat Completions 請求上傳入。可選值：low、medium、high （某些模型還支持 minimal / max）。 
resp = client.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-opus-4.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hard math problem..."}],
    reasoning_effort="high",
)
OrcaRouter 會把這一字段翻譯到上游的原生形態：
  • OpenAI o 系列與 gpt-5-pro 系列：原樣轉發為 reasoning_effort。
  • Anthropic Claude：映射為 thinking: {type: "enabled", budget_tokens: ...}，對應預算 low→1280、medium→2048、high→4096。claude-opus-4.6 特殊： 映射為 thinking: {type: "adaptive"} + output_config.effort。
  • Google Gemini：映射為 generationConfig.thinkingConfig， 設置 includeThoughts: true 以及與 effort 對應的 thinking 等級 / 預算。
  • xAI Grok：在 grok-3-mini 系列上原樣轉發（它原生接受 reasoning_effort）。
  • DeepSeek reasoner：本身就是推理模型；reasoning_effort 不起作用。

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2. 模型名后綴 -{effort}

也可以把 effort 直接編進模型名。識別的后綴： -minimal / -low / -medium / -high / -max。 
# 等價于 model="anthropic/claude-opus-4.6" + reasoning_effort="high"
resp = client.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-opus-4.6-high",
    messages=[...],
)
跨服務商行為一致——挑代碼里更可讀的那種寫法即可。

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本部署中的推理模型家族

OpenAI：
  • openai/o1、o1-pro
  • openai/o3、o3-mini、o3-mini-high
  • openai/o4-mini、o4-mini-high
  • openai/gpt-5-pro 以及 gpt-5.x-pro 系列
Anthropic（Claude 4 / Opus 上的 extended thinking）：
  • anthropic/claude-sonnet-4.6、claude-opus-4.6、claude-opus-4.7 等——配合 reasoning_effort 或 -{effort} 后綴使用。
Google Gemini（Gemini 2.5 / 3.x 上的 extended thinking）：
  • google/gemini-2.5-pro、gemini-2.5-flash、gemini-3-pro-preview 等——配合 reasoning_effort 或 -{effort} 后綴使用。
DeepSeek：
  • deepseek/deepseek-reasoner —— 本身就是推理模型。
xAI Grok：
  • grok/grok-4-fast-reasoning、grok-4-1-fast-reasoning
  • grok/grok-3-mini 配合 reasoning_effort: low 或 high
調用 /v1/models 獲取實時目錄。

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響應中的推理軌跡

對于 OpenAI Responses API，模型的隱藏推理以 reasoning 項的形式 出現在響應輸出里。對于通過原生 /v1/messages 調用的 Anthropic， thinking 以 type: thinking 的 content_block 條目到達。網關也會 在上游提供 reasoning_content 時把它透出到 chat-completion 響應上。 你可以為透明性展示這些軌跡，或在生產環境中忽略它們。

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計費

推理 token 在 usage 對象的 completion_tokens_details.reasoning_tokens 上單獨計數——參閱 運維 / 計費與用量。