导读
接入 GPT-5.6 Sol API 时，reasoning effort 不是「越高越专业」的开关，而是质量、成本与延迟之间的控制旋钮。本文按任务风险给出分层选型方法。
1reasoning effort 是什么
Responses API 的 reasoning.effort 指导模型在单次请求上投入多少推理计算。支持值因模型而异，可包括 none、low、medium、high、xhigh 等；Sol 预览报道还提及更高档位（如 max）——具体以 OpenAI 模型页与控制台为准。降低 effort 通常更快、更省推理 token；提高则适合复杂任务，但不等于模型总能力上限。
2按强度分层选型
| 强度 | 典型任务 | 要点 |
|---|---|---|
| 低 | 改写、分类、格式转换、简单问答 | 失败成本低 |
| medium默认 | 企业助手、代码辅助、较复杂分析 | 多数生产起点 |
| high | 复杂调试、长程规划、安全审查 | 质量优先于延迟 |
| 更高 | 异步深度研究、长程代理 | 评测证明收益再用 |
强度越高，延迟与推理 token 通常同步上升。实时聊天、批量处理、低风险自动化不宜默认最高档。
3用评测决定默认设置
推荐策略：先从 medium 起步，用评测集对比质量、延迟与 token，再按任务升降；按任务路由 effort、记录 usage、监控 P99。
4常见疑问
Sol 支持哪些值？
依模型与预览阶段而定，以 OpenAI 模型页列出的支持值为准。
能否全局最高强度？
不建议。简单任务收益低，却增加延迟与成本，应按任务分层路由。
effort 与 ultra 模式区别？
effort 控单次推理深度；ultra 是子代理编排，面向更长程任务，场景不同。
5在 Mac mini 上跑通接入工作流
调试 Sol API 时，macOS 让 Python、Node、Docker 开箱即用；Mac mini M4 统一内存适合跑评测与 IDE，约 4W 待机功耗适合长期回归，Gatekeeper 与 SIP 也为 API Key 提供隔离。若你正在搭建评测与路由层，Mac mini M4 是目前最具性价比的本地节点——现在即可入手。
文章总结
常规与低风险任务用较低或中等强度；复杂代码、长程代理、安全审查再提高；更高档位只在收益超过成本时使用。
- 1默认 medium，建立评测基线
- 2按任务风险分层路由 effort
- 3记录 usage，预览期保留降级策略
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