엔드포인트

Reasoning

reasoning 파라미터로 추론 모델의 사고 예산과 노력 수준, 추론 출력 포함 여부를 제어하는 방법을 요청 예제로 설명하고 응답 구조와 추론 토큰이 과금되는 방식, 오류를 다룹니다. 알아 둘 참고 사항과 오류 사례도 정리했습니다.

플레이그라운드에서 사용해 보기

추론 모델은 답하기 전에 생각합니다. OpenAI GPT-5와 o 시리즈, 확장 사고를 쓰는 Claude, Gemini 2.5, DeepSeek R1, Qwen 등이 여기에 해당합니다. api14는 reasoning 파라미터 하나를 받아 각 제공자의 고유 설정으로 바꿉니다. 추론 토큰은 출력 토큰으로 과금됩니다.

요청 파라미터

파라미터	타입	설명
`reasoning.effort`	string	`"minimal"`, `"low"`, `"medium"`, `"high"` 중 하나. OpenAI와 Grok 모델에서 쓰이며, 다른 모델에서는 토큰 예산으로 바뀝니다.
`reasoning.max_tokens`	integer	생각에 쓸 정확한 토큰 예산. Anthropic, Gemini, Qwen에서 쓰입니다. 둘 중 하나만 사용하고 둘 다 쓰지 마세요.
`reasoning.exclude`	boolean	모델은 여전히 추론하지만, 추론 텍스트는 응답에 포함되지 않습니다.
`reasoning.enabled`	boolean	기본 설정으로 추론을 켭니다.
`include_reasoning`	boolean	이전 방식의 스위치입니다. `reasoning: {}` 또는 `reasoning.exclude: false`와 같습니다.

{
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4.5",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "How many r's are in 'strawberry'? Think carefully." }],
  "reasoning": { "max_tokens": 2000 },
  "max_tokens": 4000
}

max_tokens는 생각과 답변을 모두 포함하므로 추론 예산보다 커야 합니다.

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-5-mini",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ],
  "reasoning": {
    "effort": "high"
  }
});
console.log(result.choices[0].message.content);

응답

추론 텍스트는 답변과 분리되어 message.reasoning에 반환됩니다. 일부 모델은 구조화된 reasoning_details도 반환합니다.

{
  "id": "gen-1760000000-think",
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "finish_reason": "stop",
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "There are 3 r's in \"strawberry\".",
        "reasoning": "s-t-r-a-w-b-e-r-r-y: r at position 3, 8 and 9..."
      }
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 22,
    "completion_tokens": 312,
    "total_tokens": 334,
    "completion_tokens_details": { "reasoning_tokens": 290 },
    "cost": 0.004746
  }
}

스트리밍에서는 추론이 delta.content 청크보다 앞서 delta.reasoning 청크로 옵니다.

참고 사항

OpenAI의 o 시리즈와 GPT-5는 추론 텍스트를 반환하지 않지만, reasoning_tokens에 대한 요금은 그대로 청구됩니다.
Claude로 여러 턴에 걸쳐 도구를 쓸 때는 reasoning_details를 어시스턴트 메시지에 수정 없이 다시 보내야 모델이 추론을 이어갈 수 있습니다.
일부 모델(예: deepseek/deepseek-r1)은 항상 추론합니다. 이런 모델에서는 effort가 적용되지 않습니다.
노력 수준이 높을수록 비용이 늘고 시간도 더 걸립니다. completion_tokens_details.reasoning_tokens를 확인하세요.

오류

Chat completions와 같습니다. 모델에 비해 너무 작거나 큰 예산은 업스트림에서 400을 반환할 수 있습니다. 오류를 참고하세요.