o1 / o3-mini Reasoning API Tutorial on CallAI
Call OpenAI reasoning models through CallAI’s OpenAI-compatible endpoint. Tips on reasoning_effort and timeouts.
English Implementation & Architecture SummaryBase URL: https://api.callaiapi.com/v1
Call OpenAI reasoning models through CallAI’s OpenAI-compatible endpoint. Tips on reasoning_effort and timeouts.
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OpenAI 推出的 o1 与 o3-mini 标志着大语言模型全面跨入「强化学习慢思考（System 2 Reasoning）」时代。与传统 GPT-4o 依靠单步直觉不同，o 系列模型在吐出最终答案前会生成隐藏的链式思维（Chain-of-Thought），在 Codeforces 竞赛算法、数论几何证明与前沿科研推理任务上全面碾压传统模型。本文详解如何在 OpenAI SDK 中正确调用并优化推理参数。
一、 o3-mini reasoning_effort 档位实测评测表
| reasoning_effort 档位 | 思考 Token 规模 | 平均生成耗时 | 逻辑与编程准确率 | 推荐业务场景 |
|---|---|---|---|---|
| low (低档) | 约 200 ~ 800 Tokens | 约 2 ~ 4 秒 | 优于 GPT-4o，能解中等复杂度 LeetCode 题目 | 日常代码审查、语法排错、低延迟问答 |
| medium (中档, 默认) | 约 800 ~ 2,500 Tokens | 约 5 ~ 12 秒 | 竞赛级数学与架构设计表现出色 | 通用技术方案设计、数据分析、自动化测试生成 |
| high (高档) | 高达 3,000 ~ 10,000+ Tokens | 约 15 ~ 45 秒 | 逼近人类竞赛选手顶级水平，深思熟虑 | 数学难题求解、漏洞挖掘、复杂状态机推导 |
二、 致命参数避坑指南（避免触发 HTTP 400）
推理模型严禁传入 temperature 与 top_p
OpenAI o1 / o3-mini 底层参数搜索由内部强化学习策略接管。如果在 API 请求中传入 temperature、top_p、presence_penalty 等参数，官方网关会直接返回 400 Bad Request 错误！同时，旧版的 max_tokens 必须替换为 max_completion_tokens。
三、 Python 规范调用代码
from openai import OpenAI
# 使用青柠AI 高可用网关，免除海外信用卡与 IP 封禁
client = OpenAI(
api_key="sk-live-your-callai-key",
base_url="https://api.callaiapi.com/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="o3-mini",
messages=[
{"role": "user", "content": "求方程 x^3 - 3x + 1 = 0 的所有实数解精确表达式，并证明解的个数"}
],
# 显式控制推理思考深度
reasoning_effort="high",
# 思考 Token 与输出 Token 的上限总和
max_completion_tokens=4096
)
print("最终结论：\n", response.choices[0].message.content)站内推荐实用工具
一键测算 o3-mini 思考过程消耗费用
使用站内 Token 成本计算器，实时模拟输入与 Reasoning 思考 Token 的双重计费开销。