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# 推理强度

Kimi K3 始终进行推理，并通过请求顶层 `reasoning_effort` 配置 **推理强度**。该字段支持 `"low"` / `"high"` / `"max"` 三档，默认 `"max"`。

## 设置推理强度

在 Chat Completions 请求顶层设置 `reasoning_effort`：

```json theme={null}
{
  "model": "kimi-k3",
  "messages": [{"role": "user", "content": "请推导一下这个数列的通项公式：1, 4, 9, 25, 64, ..."}],
  "reasoning_effort": "high"
}
```

从 K2.x 迁移到 K3 时，移除 K2.x 的 `thinking` 配置，并按需使用顶层 `reasoning_effort`。

<Tabs>
  <Tab title="curl">
    ```bash theme={null}
    $ curl https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
        -d '{
            "model": "kimi-k3",
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": "请推导一下这个数列的通项公式：1, 4, 9, 25, 64, ..."
                }
            ],
            "reasoning_effort": "high"
        }'
    ```
  </Tab>

  <Tab title="python">
    ```python theme={null}
    import os
    from openai import OpenAI

    client = OpenAI(
        api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
        base_url="https://api.moonshot.cn/v1",
    )

    completion = client.chat.completions.create(
        model="kimi-k3",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "请推导一下这个数列的通项公式：1, 4, 9, 25, 64, ..."},
        ],
        reasoning_effort="high",
    )

    message = completion.choices[0].message
    if hasattr(message, "reasoning_content"):
        print(getattr(message, "reasoning_content"))
    print(message.content)
    ```
  </Tab>
</Tabs>

## 字段说明

| 字段                 | 类型     | 必填 | 说明                                                       |
| ------------------ | ------ | -- | -------------------------------------------------------- |
| `reasoning_effort` | string | 否  | K3 的顶层推理强度字段，支持 `"low"` / `"high"` / `"max"`，默认 `"max"`。 |

K3 的多轮对话和工具调用必须将 API 返回的完整 assistant message 原样回传到 `messages`，包括 `reasoning_content` 和 `tool_calls`。

## 相关阅读

* [Kimi K3 API 工具调用最佳实践](/docs/guide/kimi-k3-tool-calling-best-practice)：工具调用场景中的推理强度配置建议
* [使用思考模式](/docs/guide/use-thinking-models)：各模型的思考行为与保留式思考（Preserved Thinking）
* [模型参数参考](/docs/api/models-overview)：各模型的参数配置差异