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संक्षिप्त उत्तर

review_model, वह model है जिसे Codex code review workflows के लिए उपयोग करता है। model_reasoning_effort, Responses API समर्थित models के लिए reasoning strength नियंत्रित करता है। दोनों fields quality, speed और usage cost को प्रभावित कर सकते हैं। उच्च reasoning settings complex tasks के लिए बेहतर हैं, लेकिन वे अधिक उपयोग कर सकते हैं।

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Field संबंध

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अनुशंसित config

छोटे त्वरित edits के लिए reasoning effort कम कर सकते हैं। cross-file refactors, कठिन debugging या long-context tasks के लिए उच्च reasoning effort अधिक उपयुक्त है।

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सामान्य गलतियां

  • सोचना कि review_model, सभी tasks के लिए main model को बदल देता है।
  • reasoning effort को temperature setting मानना।
  • current provider द्वारा असमर्थित model ID उपयोग करना।
  • हर task के लिए सबसे उच्च reasoning effort उपयोग करना।
  • actual usage और result quality जांचे बिना केवल model names देखना।

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BetterToken के बारे में

अलग models और reasoning settings usage को प्रभावित करते हैं। BetterToken usage records, वास्तविक tasks में input, output और cost की तुलना में मदद करते हैं। GPT provider से model IDs copy करें ताकि current provider उन्हें पहचान सके।

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संबंधित दस्तावेज

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संदर्भ