핵심 요약
reasoning effort는 품질·비용·지연을 조절하는 노브입니다. 강도를 올리면 품질은 좋아지지만 지연과 토큰도 늘므로 태스크별로 나누세요.
1reasoning effort란?
reasoning.effort는 요청당 추론 리소스를 지정합니다. 값은 모델마다 다르며 none·low·medium·high·xhigh 등이 있을 수 있습니다. Sol 지원 값은 OpenAI 모델 페이지·콘솔에서 확인하세요. 강도를 낮추면 응답이 빨라지고 추론 토큰도 줄어듭니다.
2태스크별 강도 선택
| 강도 | 대표 태스크 | 포인트 |
|---|---|---|
| 낮음 | 문장 다듬기, 분류, 형식 변환 | 실패 비용 낮음 |
| 중간기본값 | 어시스턴트, 코드 보조, 분석 | 프로덕션 출발점 |
| 높음 | 디버깅, 장기 계획, 보안 검토 | 품질 우선 |
| 더 높음 | 비동기 심층 조사, 장시간 에이전트 | ROI 확인 후만 |
3비용과 지연 시간
추론 토큰은 출력과 별도 과금되는 경우가 많습니다. P99 지연이 평균보다 먼저 튀므로 채팅 UI 등 동기 경로는 낮은 단계를, 비동기 작업에만 높은 강도를 쓰고 usage를 기록하세요.
4높은 강도를 피할 때
- 단순·반복 태스크 — 태깅·스키마 매핑은 깊은 추론 이득이 작습니다.
- 실패 비용이 낮거나 지연에 민감 — 재시도가 쉬운 작업·라이브 채팅에 최대 강도는 비효율입니다.
5벤치마크로 기본값 정하기
medium에서 시작해 프로덕션 평가 세트로 품질·지연·토큰을 비교한 뒤 조정하세요. API 게이트웨이에서 태스크별 라우팅하고, effort·토큰·경과 시간을 함께 로깅하며 P99도 모니터링합니다.
6자주 묻는 질문
Sol 지원 값은?
프리뷰 단계마다 다릅니다. 모델 페이지 값을 따르고 다른 티어와 같다고 가정하지 마세요.
항상 최대로?
아닙니다. 단순 태스크는 비용·지연만 늘고, 위험·복잡도로 라우팅하세요.
effort vs ultra?
effort는 요청 단위 깊이, ultra는 장기 작업용 서브에이전트 패턴입니다.
7Mac mini에서 Sol 연동하기
Sol API 연동에는 macOS가 적합합니다. Python·Node·Docker를 WSL 없이 쓸 수 있고, Mac mini M4 통합 메모리는 평가 스위트에 유리하며 대기 전력 약 4W로 상시 테스트에도 맞습니다. 라우팅·벤치마크 인프라라면 Mac mini M4가 합리적인 출발점입니다. 지금 바로 시작해 보세요.
핵심 정리
일상·저위험은 낮음~중간, 복잡 코드·에이전트·보안 검토에서만 올리세요. 최고 단계는 벤치마크로 이득이 비용을 넘을 때만 쓰면 됩니다.
- 1medium 기본 + 평가 기준선
- 2태스크 위험·복잡도별 라우팅
- 3usage 로깅 + 프리뷰 폴백 유지
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