推理强度
推理强度参数用于控制模型在响应时投入多少推理 token，方便用户自行权衡输出质量和输出效率。该参数目前仅适用于 Ring-2.6-1T。
等级
Ring-2.6-1T 支持两种推理强度的等级：
| 级别 | 描述 | 典型使用场景 |
|---|---|---|
high | 默认，面向 Agent 工作流，具备更低的 token 开销与更快的多步执行能力。 | 多轮交互、工具协作、任务拆解 |
xhigh | 面向高难任务，为复杂推理提供更充分的思考空间，token 消耗更高。 | 数学竞赛、科研分析、复杂逻辑推理、多路径探索 |
选择指南：
- 默认（不设置参数）等同于
high，适合大多数场景。 - 当任务对推理深度要求极高，且对成本和延迟不敏感时，选择
xhigh。 xhigh模式下 token 消耗更高，建议先用high评估，仅在效果不满足时升级。
基本用法
Ring-2.6-1T 支持两种接口风格，包括 Anthropic 兼容接口 和 OpenAI 兼容接口，参数字段略有差异。
Anthropic 兼容接口
使用 /anthropic/v1/messages 端点，通过 output_config.effort 传入推理强度：
cURL
curl https://api.ant-ling.com/anthropic/v1/messages \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "Ring-2.6-1T",
"output_config": {"effort": "xhigh"},
"messages": [
{"role": "user", "content": "分析微服务架构与单体架构的权衡"}
]
}'OpenAI 兼容接口
使用 /v1/chat/completions 端点，通过 reasoning.effort 传入推理强度：
Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ant-ling.com/v1/",
api_key="YOUR_API_KEY"
)
response = client.chat.completions.create(
model="Ring-2.6-1T",
messages=[
{"role": "user", "content": "分析微服务架构与单体架构的权衡"}
],
extra_body={
"reasoning": {"effort": "xhigh"}
}
)
print(response.choices[0].message.content)何时调整推理强度
- 使用
high（默认）：高频 Agent 工作流、多轮工具协作、任务拆解与生产级部署。速度与成本优先，适合大多数场景。 - 使用
xhigh：数学竞赛解题、科研论文分析、复杂逻辑推理、多路径探索等对推理深度要求最高的任务。
推理强度与工具调用
推理强度会影响工具调用的行为。在 xhigh 模式下，Ring-2.6-1T 倾向于：
- 更仔细地规划工具调用路径
- 在多步任务中进行更充分的中间推理
- 对工具返回结果进行更深入的分析
在 high 模式下，模型会以更高效的方式完成工具协作，减少不必要的推理开销，适合高频自动化流水线。
最佳实践
- 从默认值开始：大多数场景下
high（默认）已能提供出色效果，先评估默认行为再考虑升级。 - 按任务类型选择：代码生成、工具调用等 Agent 任务首选
high；数学推理、科研分析等高难任务选xhigh。 - 监控 token 消耗：
xhigh模式 token 消耗显著更高，建议在生产环境中持续监控用量。 - 动态调整：在复杂流水线中，可根据子任务复杂度动态切换，简单子任务用
high、关键推理步骤用xhigh。
相关资源
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