推理模型 - FocusAPI

推理模型适合需要多步思考的任务，例如数学题、复杂代码分析、规划、审查和长链路决策。它们通常比普通对话模型更慢，也可能消耗更多输出 token。

适合场景

代码审查、Bug 定位、架构权衡
数学、逻辑、表格推断
复杂指令拆解和计划生成
长文档中的多跳问答

如果只是普通聊天、翻译或简单总结，优先使用文本对话模型中的 mini / flash / chat 模型。

常见模型来源

来源	常见用途	说明
DeepSeek Reasoner	中文推理、代码推理、复杂问答	常见模型 ID 如 `deepseek-reasoner`，以模型广场为准
OpenAI 推理模型	高难度推理、代码、Agent 任务	可能支持特殊 reasoning 参数，按模型广场说明使用
Claude 推理模型	长上下文推理、写作和规划	可通过 OpenAI 兼容方式调用，特殊参数以平台支持为准
Gemini 推理模型	快速推理、多模态推理	特殊多模态输入见多模态理解

调用方式

多数推理模型仍使用：

POST /v1/chat/completions

你只需要把快速开始中的 model 换成模型广场里的推理模型 ID：

curl https://www.focusapi.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-reasoner",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "请逐步分析这个问题：..."}
    ]
  }'

参数建议

参数	建议
`max_tokens`	给推理模型预留足够输出空间，但不要无限放大
`temperature`	需要稳定答案时调低；创意任务可适当提高
`stream`	长推理建议开启，减少等待感
reasoning 相关参数	只有模型广场明确支持时再传，失败时先移除特殊参数

不同供应商对“思考过程”“reasoning token”“thinking”字段的支持方式不同。文档内不重复每个厂商的全部参数，优先以模型广场和对应能力说明为准。

常见问题

响应慢：推理模型本身更耗时，建议开启流式，或参考 524 超时。
成本高：推理过程可能产生更多 token，见计费与用量。
特殊参数报错：先用最小请求跑通，再逐个增加模型支持的参数。