Nỗ lực suy luận là một tham số chỉ định số lượng phép tính và mã thông báo được sử dụng cho lý luận (suy nghĩ) nội bộ trước khi LLM tạo ra câu trả lời.
Nỗ lực suy luận đề cập đến một cơ chế kiểm soát lượng lý luận nội bộ (mã thông báo suy nghĩ) mà một mô hình sử dụng trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng, chẳng hạn như tham số Reasoning_effort của OpenAI và chức năng tư duy mở rộng của Claude. Bằng cách chỉ định nỗ lực trong các giai đoạn như thấp/trung bình/cao, người ta cho rằng độ chính xác có xu hướng tăng lên đối với các nhiệm vụ yêu cầu lý luận nhiều bước như chứng minh toán học và tạo mã phức tạp, nhưng nó được cho là kém hiệu quả hơn đối với QA đơn giản và tạo văn bản thông thường, đồng thời chỉ làm tăng độ trễ và chi phí tính phí mã thông báo. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, chi phí API có thể sẽ tăng lên nhiều lần nếu tất cả các yêu cầu được đặt ở mức cao, do đó, một thiết kế có khả năng chuyển đổi nỗ lực linh hoạt tùy thuộc vào độ khó của nhiệm vụ sẽ được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực này. Về giá thị trường, các mô hình loại lý luận thường có đơn giá mã thông báo đầu ra cao hơn so với các mô hình không lý luận tương đương và thực tế là bản thân các mã thông báo suy nghĩ phải chịu phí là một cạm bẫy thường bị bỏ qua.