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# SVG生成で使用できる推論 effort の値は何ですか？

> 送信できる svg.reasoning.effort の値は svg.model によって異なります。2.6 / 6.x の author モデルでは none、low、medium、high、xhigh、max を指定できますが、minimal は初代 GPT-5 ファミリーでのみ使用できます。モデル別の表、エラーの意味、正しいリクエスト形式を掲載しています。

## 簡単な回答

`svg.reasoning.effort` は、SVGを作成する**テキストモデル**がどの程度の推論を行うかを制御します。また、受け付けられる値はゲートウェイではなく、`svg.model` によって異なります。

* 一般的な作成モデル（`gpt-5.6-terra`、`gpt-6-luna` など）：`none` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max` — **`minimal` は 400 を返します**。
* `minimal` は初代 GPT-5 世代（`gpt-5` / `gpt-5-mini` / `gpt-5-nano`）に属します。`gpt-5.1` 以降、OpenAI はこれを `none` に置き換えており、これを受け付ける後継モデルはありません。
* `reasoning` を省略する、`reasoning: null` を送信する、または `effort: null` を送信する場合は、いずれも通常どおり生成され、作成モデルのデフォルト値が使われます。

そのため、「`minimal` はサポートされていません」というエラーは、フィールドの入力ミスを意味するわけではありません。**その作成モデルが該当するレベルを受け付けない**ということです。レベルまたはモデルを変更すれば解決します。

> [!NOTE]
>
> `output_format: "svg"` を使用する場合、`svg.model` は**必須**です。省略すると 400 `SVG generation requires 'svg.model'.` が返されます。レベルに関する説明は、そのオブジェクト内でのみ適用されます。

## フィールドは`svg`内にネストしてください

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
  "prompt": "A minimal flat vector icon of a rocket, exactly three solid colors, geometric editable shapes, no text, no raster texture, transparent background.",
  "output_format": "svg",
  "svg": {
    "model": "gpt-5.6-terra",
    "reasoning": { "effort": "high" }
  },
  "quality": "low",
  "size": "1024x1024",
  "n": 1
}
```

> [!WARNING]
>
> **トップレベルにフラットなフィールドを指定しないでください。** `"svg_reasoning_effort": "high"`を記述してもエラーは発生せず、効果もありません。ゲートウェイは未知のフィールドを破棄し、推論の指定がないリクエストとして処理します。テストでは、`minimal`を使ったフラット形式は**200**を返しましたが、同じ値を`svg.reasoning.effort`内に指定した場合は400を返しました。200が返っても、フィールドが反映された証拠にはなりません。

## 各著者モデルが受け付けるもの

`api.apiyi.com`で2026-11-10に測定しました。ティアの一覧は、各モデルが自身のエラーメッセージで返す内容に基づいています（`/v1/responses`で検証済み。SVGパスは`gpt-5.6-terra`、`gpt-6-luna`、`gpt-5-nano`、`gpt-5`、`gpt-4.1-mini`についてエンドツーエンドで検証済みです）。

| `svg.model` | 対応ティア | `minimal` |
| - | - | - |
| `gpt-5.6-luna` / `gpt-5.6-sol` / `gpt-5.6-terra` | `none` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max` | ❌ 400 |
| `gpt-6-luna` / `gpt-6-sol` / `gpt-6.1-terra` | `none` / `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max` | ❌ 400 |
| `gpt-6-astra` / `gpt-6.1-sol` | `low` / `medium` / `high` / `xhigh` / `max`（`none`なし） | ❌ 400 |
| `gpt-5.1` / `gpt-5.2` / `gpt-5.4` / `gpt-5.4-mini` / `gpt-5.5` | `none` / `low` / `medium` / `high`（5.2以降は`xhigh`も対応） | ❌ 400 |
| `gpt-5` / `gpt-5-mini` / `gpt-5-nano` | `minimal` / `low` / `medium` / `high` | ✅ 200 |
| `gpt-5-codex` / `gpt-5.1-codex`シリーズ | `low` / `medium` / `high` | ❌ 400 |
| `gpt-4.1`（推論なし、測定済み） | `reasoning`をまったく受け付けません | ❌ 400 |

> [!TIP]
>
> **モデルが何に対応しているかわからない場合は、拒否される可能性が高い値（`max`または`minimal`）を送信してエラーを確認してください** — アップストリームにはそのモデルが受け付けるすべてのティアが一覧表示されるため、ドキュメントから推測するよりも速く、確実です。

## エラーの読み解き方

### 1. 作成モデルがティアを受け付けない（通常は`minimal`の場合）

```json theme={null}
{
  "error": {
    "message": "Unsupported value: 'minimal' is not supported with the 'gpt-5.6-terra' model. Supported values are: 'none', 'low', 'medium', 'high', 'xhigh', and 'max'.",
    "localized_message": "Unknown error",
    "type": "shell_api_error",
    "param": "",
    "code": "unsupported_value"
  }
}
```

`param`が空で、メッセージにモデル名が示されている場合は、ゲートウェイではなく**作成モデル**による検証です。リクエストは生成に到達せず、**課金されません**。

### 2. 値が列挙型の範囲外（入力ミス、空文字列）

```json theme={null}
{
  "error": {
    "message": "Provider API error: Invalid value: 'ultra'. Supported values are: 'none', 'minimal', 'low', 'medium', 'high', 'xhigh', and 'max'.",
    "localized_message": "Unknown error",
    "type": "shell_api_error",
    "param": "svg.reasoning.effort",
    "code": "invalid_value"
  }
}
```

`param`が`svg.reasoning.effort`を指し、7つの値が列挙されている場合は、**ゲートウェイの列挙型**です。`minimal`も含まれていますが、**作成モデルがそれをサポートしているとは限りません**。引き続き、エラー1の結果を基準にしてください。

### 3. 作成モデルが推論機能をまったく持たない

```json theme={null}
{
  "error": {
    "message": "Unsupported parameter: 'reasoning.effort' is not supported with this model.",
    "localized_message": "Unknown error",
    "type": "shell_api_error",
    "param": "",
    "code": "unsupported_parameter"
  }
}
```

`gpt-4.1-mini`のような推論機能のないモデルでSVGを作成すると、このエラーが発生します。**すべてのティアで失敗する**ため、`reasoning`オブジェクトを丸ごと削除してください。

## `minimal`を本当に望む場合

作成モデルを元のGPT-5ファミリーに切り替えてください。テストではSVG生成が機能します。

```json theme={null}
{
  "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
  "prompt": "A minimal flat vector icon of a single blue circle, two solid colors, geometric shapes, no text, transparent background.",
  "output_format": "svg",
  "svg": {
    "model": "gpt-5-nano",
    "reasoning": { "effort": "minimal" }
  },
  "quality": "low",
  "size": "1024x1024",
  "n": 1
}
```

`svg_usage.reasoning_tokens`が0の場合は200を返します（同じプロンプトでも`low`では320と報告されます）。

> [!WARNING]
>
> **作成コストを少し節約するためだけに、`svg.model`を元の`gpt-5`にダウングレードしないでください。** `minimal`で削減できるのは作成モデルの思考tokenだけで、もともと低コストです。一方、第1世代モデルはベクターコードの構造、パスの精度、プロンプトへの準拠度で`gpt-5.6-terra` / `gpt-6-luna`より明らかに劣るため、手戻りでコストがかさむ可能性があります。コストを抑えるには、まず`quality`と`size`を下げてください。こちらのほうが、参照画像側の費用に大きく影響します。

## ティアが出力とコストに与える影響

* **影響するのはオーサーモデルのみで、参照画像には影響しません。** 画像モデルがまず参照画像をレンダリングし（`usage`として課金）、次にテキストモデルが思考してSVGを書き出します（`svg_usage`として課金）。両方ともカウントされます。
* **`reasoning_tokens`はすでに`output_tokens`に含まれています** — 二重に加算しないでください。課金額は、オーサーモデルの出力価格に`svg_usage.output_tokens`を掛けて算出されます。
* **上位のティアほどコストが高くなります。** 1回の`max`実行で、推論tokenが4,816、合計`svg_usage.output_tokens`が4,987になりました。`none`は一貫して0です。
* **ただし、`reasoning_tokens`だけではティアが有効になったことを証明できません。** 同じ単純なpromptでは、`low` / `medium` / `high` / `xhigh`の範囲が大きく重なります（`medium`では一度0と報告されたことさえあります）。明確に分かれるのは、`none`（常に0）と`max`（数千）のみです。単純な図形には`low` / `medium`で十分です。複雑なイラストや多層構造の場合のみ、`high`を超えてください。

## 関連ドキュメント

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> 解像度と`quality`が`output_tokens`と画像1枚あたりのコストにどう影響するかを説明します。

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