Reasoningモデルは回答する前に思考します。reasoning_effortパラメータは、その思考量を設定します。レベルを上げると、難しい問題への回答品質が向上することがよくあります。一方で、reasoning tokenはoutputとして課金されるため、レイテンシーと出力トークン数も増加します。このガイドでは、各レベル、GetVibe APIで対応しているモデル、そして異なる方法でreasoningを行うモデルで何が起きるかを説明します。
パラメータの指定場所
/v1/chat/completions：トップレベルのフィールドとして、"reasoning_effort": "high"を指定します。/v1/responses："reasoning": {"effort": "high"}のようにネストして指定します。これはResponses APIの標準形式であり、Codex CLIが使用する形式でもあります。
curl https://getvibeapi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GETVIBE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-sol",
"reasoning_effort": "high",
"messages": [{"role": "user", "content": "Solve step by step: 17 * 23"}]
}'各レベル
ゲートウェイは、none、minimal、low、medium、high、xhigh、maxを認識します。綴りはmiddleではなくmediumです。各モデルが受け付けるレベルのサブセットは、公開カタログ（https://getvibeapi.com/api/catalog）のcaps.reasoning.levelsで公開されています。
| モデル | 公開されているレベル | 価格 |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna | minimalからmaxまで（6つすべて） | $0.0055 入力 · $0.0274 出力 100万トークンあたり |
| GPT-6 Sol | minimalからmaxまで（6つすべて） | $0.1096 入力 · $0.548 出力 100万トークンあたり |
| GPT-6 Astra | minimal、low、medium、high | $0.548 入力 · $2.7398 出力 100万トークンあたり |
| GPT-5.6 Sol（Luna、Terraも同様） | minimalからmaxまで（6つすべて） | $0.0667 入力 · $0.40 出力 100万トークンあたり |
| Tencent Hy4 Preview | low、high | $0.0334 入力 · $0.1001 出力 100万トークンあたり |
その他のモデルファミリーでの扱い
- GLMとQwen：二値方式です。
none、minimal、lowでは思考がオフになり、medium以上ではオンになります。 - Gemini：こちらも二値方式です。低いレベルではthinking budgetが0に設定され、
medium以上では自動バジェットが使用されます。 - DeepSeekとKimi：reasoningがモデルに組み込まれているため、このパラメータで切り替えることはできません。
- Claude：代わりにextended thinkingを使用します。
budget_tokensを含むthinkingオブジェクトを/v1/messagesに送信してください。chatのreasoning_effortフィールドと同等のものとして扱わないでください。
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(base_url="https://getvibeapi.com", api_key="sk-pv-...")
r = client.messages.create(
model="claude-opus-5.5",
max_tokens=2048,
thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 1024},
messages=[{"role": "user", "content": "Plan a database migration for ..."}],
)
print(r.content)レベルの選び方
minimal/low：分類、抽出、フォーマット、短い書き換えに適しています。初回の回答で十分で、速度が重要なタスクに向いています。medium：汎用アシスタントや日常的なコード編集に適した、妥当なデフォルトです。high：複数ステップの問題、デバッグ、エージェントの次のアクションの計画に適しています。xhigh/max：誤った回答によるコストが追加トークンのコストを上回る、最も難しいタスク向けです。回答が大幅に長くなり、出力料金も増えることが予想されます。
実用的な方法は、低いレベルから始め、固定した自分のタスクセットで品質を測定し、失敗するリクエストに対してのみレベルを上げることです。リクエストごとのコストはusageオブジェクトで確認できます。reasoning tokenはoutputとしてカウントされます。
次のステップ
reasoningのドキュメントを読み、GPT-6 Luna、Sol、Astraを比較するか、コーディングエージェントにおけるClaude Opus 5.5とGPT-6 Solの違いをご覧ください。