OpenAI 关于推理模型的使用指南↓（也适用于#deepsee-20250216121412

OpenAI 关于推理模型的使用指南↓（也适用于 #deepseek# 等其他推理模型）

OpenAI提供两大系列模型：推理模型（如o1和o3-mini）与GPT模型（例如GPT-4o）。这两类模型在行为上有所差异，本指南旨在阐述它们的不同之处、适用场景以及如何有效激发推理模型的潜力。

1. 推理模型 vs GPT模型：与GPT模型相比，o系列模型在处理复杂任务方面表现更佳，需要不同的提示方式。这两个模型系列各有所长，适用于不同的场景。
（1） o系列模型擅长于策略制定、解决复杂问题以及基于大量模糊信息做出决策，适用于数学、科学、工程、金融服务和法律服务等领域。
（2）而GPT模型则更适用于快速、成本效益高的直接执行任务。

2. 选择合适的模型：根据您的应用场景考虑以下因素：
- 速度和成本 → 选择GPT模型
- 执行明确定义的任务 → 选择GPT模型
- 准确性和可靠性 → 选择o系列模型
- 解决复杂问题 → 选择o系列模型
多数AI工作流会结合两种模型使用：o系列用于规划和决策，GPT系列用于任务执行。

3. 成功运用推理模型的场景：
- 处理含糊不清的任务
- 从大量非结构化信息中提取关键信息
- 理解和分析大数据集中的关系和细微差别
- 多步骤的策略规划
- 视觉推理
- 代码审查和质量改进
- 对其他模型响应的评估和基准测试

4. 有效激发推理模型潜力的技巧：
- 保持提示简单直接
- 避免链式思考提示COT
- 使用分隔符确保清晰度
- 首先尝试无样本，必要时再使用少样本学习
- 提供具体的指导原则
- 明确你的终极目标

访问：platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices

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