推理模式对比：GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi 的思考档位不是同一个旋钮

SOURCE NOTES

对比要点

• 不同提供商的档位字段、合法取值和默认值不同。把所有请求都标成 high，并不构成公平的算力或成本对照。[1][2][3][4]
• DeepSeek 文档列出了兼容取值到实际档位的映射；Kimi K3 则始终推理并默认使用 max。[3][4]
• 思考更久可能改善困难任务，但本次只是配置资料对比。任何准确率或速度结论都应来自相同任务下的实测。

关键差异对照

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模享解读 · 非原文观点

比较质量预算曲线，而不是比较参数名称

我们建议为同一任务各运行一档较低和一档较高设置，并记录可验证正确率、首字延迟、最终用时和计费输出。结果可以回答“多花这部分钱是否减少返工”，比选择一个统一的档位名称更有意义。

服务迁移时也别忽视工具会话的状态。接入层需要保留模型要求的消息字段，并用连续调用、失败重试和中断恢复场景做回归测试。只测试一句简单问候，会漏掉真正影响代理工作的差异。

可以从这份清单开始

1. 记录字段名、接口类型与实际返回配置。
2. 不要默认沿用另一提供商的 medium 或 xhigh。
3. 同一任务比较两档配置的成功率与成本。
4. 覆盖多轮工具调用与中断恢复。