功能特性
推理模型（深度思考）
让模型先思考再作答，提升复杂任务的准确率
推理模型在给出最终回答前，会先进行一段内部思考，适合数学、编程、逻辑分析与多步规划等复杂任务。
适用模型
模型广场中带有 深度思考 标签的模型均支持，例如 deepseek-v4-pro、qwen3.7-plus、claude-sonnet-5。
示例
DeepSeek、千问等模型会把思考过程放在 reasoning_content 字段中返回：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://netnexus.top/api/v1")
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "一个水池有进水管和出水管，进水管 3 小时注满，出水管 5 小时放空，同时打开多久注满？"}],
)
msg = resp.choices[0].message
print("思考过程：", getattr(msg, "reasoning_content", None))
print("最终回答：", msg.content)注意事项
- 思考过程产生的 token 计入输出计费，复杂问题的费用会明显高于普通对话。
- 控制思考深度的参数（如
reasoning_effort、思考开关等）因厂商而异，请以对应模型的官方文档为准。 - 多轮对话中一般不需要把上一轮的
reasoning_content放回messages。