Tính toán thời gian thử nghiệm là một phương pháp cải thiện chất lượng đầu ra bằng cách đầu tư thêm tài nguyên tính toán vào giai đoạn suy luận trong đó mô hình AI tạo sinh câu trả lời.
Một cách tiếp cận giúp tăng độ chính xác bằng cách cố ý tăng số lượng phép tính được sử dụng bởi mô hình đã đào tạo trong quá trình suy luận (tạo). Các kỹ thuật điển hình bao gồm Chuỗi tư duy, Best-of-N, chọn ra kết quả tốt nhất từ nhiều mẫu và Tìm kiếm cây Monte Carlo (MCTS). Kể từ năm 2026, dòng OpenAI o3, Chế độ tư duy tăng cường Claude và DeepSeek-R1 đang đẩy thiết kế này lên hàng đầu và mô hình `` nhiều thời gian suy luận hơn có nghĩa là thông minh hơn '' đang trở thành tiêu chuẩn ngành.
Cạm bẫy lớn nhất mà ReviewAI quan sát thấy trong quá trình vận hành thực tế là “sự bùng nổ chi phí”. Khi tư duy mở rộng được bật, mức tiêu thụ mã thông báo sẽ tăng lên gấp vài đến hàng chục lần. Nhìn vào giá thị trường năm 2026, mức cao o3 có thể lên tới hàng chục yên Nhật đến hàng trăm yên Nhật cho mỗi truy vấn. Nguyên tắc vàng khi chọn thực địa là "chuyển chế độ dựa trên độ khó của nhiệm vụ". Tối đa hóa hiệu quả chi phí bằng cách bật tư duy mở rộng về mã hóa, toán học và xem xét kỹ lưỡng các tài liệu pháp lý, đồng thời tắt tính năng này để tóm tắt, dịch và đảm bảo chất lượng tiêu chuẩn. Luôn bật TTC cho những công việc đơn giản là một trong những kiểu lãng phí phổ biến nhất.