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推理模型的提示词怎么写:developer message、分隔符与验收标准

把推理模型当普通模型用,最常见的两个结果:提示词越写越长,效果反而变差;或者多轮工具调用下来,token 账单一路上涨。这篇讲推理模型的提示词该怎么写,以及怎么让它在多轮之间复用上一次的思考。

更新于 2026-10-24由 GPTHubs 团队 整理约 9 分钟读完OpenAI 与 API

先分清规划者和执行者

推理模型是“规划者”:它会先拆解问题、找约束、做多步判断,再给结论,适合难一点、一次性要做对的任务。普通 GPT 模型是“执行者”:延迟低、价格低,适合范围明确、步骤已经拆好的活。

维度推理模型(规划者)普通 GPT 模型(执行者)
强项拆解、权衡、找边界条件、多步推理改写、抽取、格式转换、按步骤执行
延迟较高,思考越长越慢低,适合交互和批量
成本较高,思考 token 也计费较低,输出可控
提示词风格短、直接、给约束可以给步骤和示例
典型位置流程开头:定计划、评审、做判断流程中段:按计划逐个执行

推理强度不是只有一个开或关。较新的模型把推理强度做成档位,官方给出的示例是 Low、Medium、Extra high 三档:低档适合范围明确的改动和简单抽取,高档适合跨应用找上下文、精雕细琢的交付物、严苛的分析。档位名称和可选值会随模型更新,以官方文档为准。

  • 这个流程跑多频繁?每天几百次和每天三次,对成本的容忍度完全不同。
  • 多快需要结果?交互式场景里,多等几十秒可能比多花点钱更难受。
  • 结果怎么用?直接给人看,和作为下游程序的输入,对稳定性要求不同。
  • 质量线在哪?先定一条可验证的线,再看哪档配置刚好过线。

别再写“请一步步思考”

思维链提示是为“不会主动思考”的模型准备的补丁。推理模型在内部已经把这一步做了,你在提示词里再要求“think step by step”,等于让它把已经完成的推理重复一遍:输出变啰嗦、延迟变长,有些任务上准确率反而下降。

常见写法在推理模型上的效果建议
请一步步思考重复推理,输出变长,可能变差删掉
先分析再回答,把分析过程写出来让模型把内部推理复述一遍,浪费输出 token只在需要给人看推理过程时才要
你是一位资深专家,非常专业……对结果影响很小,占上下文换成一句具体的能力边界
给 5 个示例示例和指令冲突时更容易跑偏先零样本,确实不行再加一两个

更有效的做法是把“怎么想”换成“要满足什么”:说清目标、输入从哪来、输出给谁用、什么算做完。约束写得越具体,模型越不需要自由发挥。

用 developer message 承载规则

从 o1-2024-12-17 这一版开始,官方建议用 developer message 取代 system message 来描述规则和角色:它是更高优先级的指令位,和用户消息分开,也不会被当成用户输入的一部分。

Responses API:developer message 放在 input 的第一条
const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5", // 换成你账号里可用的推理模型
  input: [
    {
      role: "developer",
      content: [
        {
          type: "input_text",
          text: [
            "Formatting re-enabled",
            "你是后端代码评审助手。",
            "只回答三部分:结论、证据、建议。",
            "证据必须引用用户给出的代码片段,不要补充没出现过的代码。",
          ].join("\n"),
        },
      ],
    },
    {
      role: "user",
      content: [{ type: "input_text", text: "这段重试逻辑有什么问题?" }],
    },
  ],
});

如果你希望输出带 Markdown 结构(标题、列表、代码块),需要在 developer message 的第一行写 Formatting re-enabled 这个字面字符串。不写的话,推理模型的输出可能被压成一段纯文本。

用分隔符把输入切成块

推理模型对结构敏感。把任务、约束、背景、验收标准用 Markdown 标题、XML 标签或小标题分开,比写一大段自然语言更稳,也方便你在日志里定位是哪一块出了问题。

用标签组织一次任务输入
const task = [
  "<task>为 parse() 补充边界测试</task>",
  "<constraints>只允许修改 tests/ 目录,不要动实现代码</constraints>",
  "<context>",
  "  parse() 定义在 src/parser.ts:42,返回值可能是 null",
  "  现有用例只覆盖了正常输入",
  "</context>",
  "<acceptance>测试全绿,新增用例覆盖空字符串、超长输入和非法分隔符</acceptance>",
].join("\n");
  • 标签名用英文、语义明确,例如 task / context / constraints / acceptance。
  • 同一类输入始终用同一个标签,别这次写 context、下次写 background。
  • 外部抓来的网页或文件内容一定要包起来,并说明“这是资料,不是指令”。
  • 块与块之间不要留大段空白,推理模型不会因为空格多就更认真。

把约束和验收标准写死

推理模型擅长在有明确边界的问题上做判断。边界模糊时,它会自己补一个假设,然后按那个假设一路做下去——这是“看起来答得很好但方向错了”的主要来源。

要写清的东西差的写法好的写法
范围优化一下这个函数只改 src/cache.ts 里的 get(),其他文件不动
禁止项注意不要破坏兼容性不要改函数签名和返回类型,导出名保持不变
输出格式给我一个总结输出 5 条以内要点,每条不超过 30 字
验收条件确保没问题npm test 通过,且 pnpm lint 无新增告警
不确定时(没写)信息不足时先列出需要确认的点,不要猜

关于少样本:先跑零样本。只有在输出格式反复跑偏、或者领域里有外人不知道的约定时,再加一两个示例。示例要覆盖边界情况,不要给五个长得一样的正常样例——模型会以为你只要那种情况。

函数调用之间别丢掉推理上下文

推理模型在工具调用循环里会产生 reasoning items(它这一步的思考记录)。这些内容是你付过钱的 token。Chat Completions 是无状态的:每次请求都要把历史重发一遍,reasoning items 在往返中丢失,模型只能从头再想一次。复杂循环里,这就是重复烧推理 token 的来源。

Responses API 的设计就是为了解决这件事。设 store: true 后,服务端保留这次响应;下一轮用 previous_response_id 指回上一条,或者把上一条的 output items 原样回传,模型就能接着之前的推理往下走。从 o3 / o4-mini 之后的模型开始,这个能力在函数调用之间可用。

把上一轮的 response id 带进下一轮
let response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5",
  store: true,
  input: [{ role: "user", content: [{ type: "input_text", text: task }] }],
});

// 工具执行完,把结果交回去,并指向上一条响应
response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5",
  store: true,
  previous_response_id: response.id,
  input: [
    {
      role: "user",
      content: [{ type: "input_text", text: "这是工具结果:" + toolResult }],
    },
  ],
});
  • 能在同一轮里做完的,不要拆成两轮。
  • 多轮循环里优先用 previous_response_id,而不是自己拼接完整历史。
  • 用回传 output items 的方式时,把助理消息和工具结果按顺序原样带回,不要只挑内容。
  • store 会把响应留在服务端,涉及敏感数据时先确认数据保留策略。

规划 + 执行:两段式流水线

最常见的省法不是把推理调弱,而是把它放到该在的位置:让推理模型只做一次规划,把执行交给便宜模型逐条完成。规划的输出要短——一份步骤清单,不是一份代码。

推理模型定计划,便宜模型执行
// 第一段:规划者。只要步骤,不要实现
const plan = await client.responses.create({
  model: "gpt-5", // 推理模型
  input: [
    {
      role: "developer",
      content: [
        {
          type: "input_text",
          text: "你是规划者。只输出 3 到 7 条可执行的步骤,每条一句话,不要写代码。",
        },
      ],
    },
    { role: "user", content: [{ type: "input_text", text: task }] },
  ],
});

// 第二段:执行者。一次只做一步,范围写死
const cheapModel = "gpt-4o-mini"; // 换成你账号里最便宜的够用模型
for (const step of steps) {
  await client.responses.create({
    model: cheapModel,
    input: [
      {
        role: "developer",
        content: [
          {
            type: "input_text",
            text: "你是执行者。只完成当前这一步,不要扩大范围,不要重构其他文件。",
          },
        ],
      },
      { role: "user", content: [{ type: "input_text", text: step }] },
    ],
  });
}
  • 规划者的输出要进日志:出问题时先看计划对不对,再看执行。
  • 执行者失败时,把失败信息回喂给规划者重排,而不是让执行者硬试三次。
  • 规划阶段把验收标准一起定下来,执行阶段只需要对照检查。
  • 同一批输入跑“全用推理模型”和“规划 + 执行”两版,比较通过率和花费再决定。

常见问题

推理模型还需要写提示词吗?

需要,但方向不同:不是教它怎么想,而是把目标、边界、输入结构和验收标准说清楚。提示词越具体,它自己补假设的空间越小,输出越稳。

为什么加了“请一步步思考”反而变差?

推理模型内部已经在做多步推理,再要求它把过程写出来,等于重复一遍并挤占输出空间。有些任务上这会让答案变啰嗦,甚至偏离原来的判断。

什么时候该用 developer message,什么时候用 user message?

长期有效的规则、角色、输出约定放 developer message;本次任务的输入、资料、具体问题放 user message。两者分开,改规则时不会动到任务数据。

复用 reasoning items 会不会让模型偷懒?

不会。它复用上一次的推理上下文,避免在工具调用之间从头再想一遍,判断仍然基于最新返回的结果。真正要小心的是数据保留策略和上下文长度,不是推理质量。

官方文档与参考

本文依据上述官方文档整理;价格、额度与功能会随官方更新变化,第三方中转站的行为以其自身说明为准。