Какие значения reasoning effort поддерживаются для генерации SVG?

Краткий ответ

svg.reasoning.effort определяет, сколько вычислительных ресурсов на рассуждение тратит текстовая модель, создающая SVG. Допустимые значения зависят от svg.model, а не от шлюза:

Основные модели-создатели (gpt-5.6-terra, gpt-6-luna и другие): none / low / medium / high / xhigh / max — minimal возвращает 400.
minimal относится к исходному поколению GPT-5 (gpt-5 / gpt-5-mini / gpt-5-nano). После gpt-5.1 OpenAI заменила её на none, и ни одна более поздняя модель её не принимает.
Если не указывать reasoning, передавать reasoning: null или effort: null, генерация проходит штатно и используется значение по умолчанию для модели-создателя.

Таким образом, сообщение «minimal не поддерживается» не означает, что поле указано неверно: эта модель-создатель просто не принимает данный уровень. Исправить ошибку можно, изменив уровень или модель.

При использовании output_format: "svg" параметр svg.model обязателен; если его не указать, возвращается ошибка 400 SVG generation requires 'svg.model'.. Вопросы об уровнях относятся только к этому объекту.

Храните поле вложенным внутри `svg`

{
  "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
}

Не используйте плоское поле верхнего уровня. Запись "svg_reasoning_effort": "high" не вызывает ошибки и не оказывает эффекта — шлюз удаляет неизвестное поле и обрабатывает запрос так, как если бы параметр усилия не был передан. В наших тестах плоская форма с minimal вернула 200, тогда как то же значение внутри svg.reasoning.effort вернуло 400. Один только код 200 не доказывает, что поле вступило в силу.

Что поддерживает каждая модель для авторов

Измерено на api.apiyi.com 2026-11-10. Списки уровней взяты из сообщений об ошибках, которые каждая модель возвращает самостоятельно (проверено на /v1/responses; путь SVG проверен от начала до конца для gpt-5.6-terra, gpt-6-luna, gpt-5-nano, gpt-5 и gpt-4.1-mini):

`svg.model`	Поддерживаемые уровни	`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` (без `none`)	❌ 400
`gpt-5.1` / `gpt-5.2` / `gpt-5.4` / `gpt-5.4-mini` / `gpt-5.5`	`none` / `low` / `medium` / `high` (`xhigh` начиная с версии 5.2)	❌ 400
`gpt-5` / `gpt-5-mini` / `gpt-5-nano`	`minimal` / `low` / `medium` / `high`	✅ 200
`gpt-5-codex` / `gpt-5.1-codex` серия	`low` / `medium` / `high`	❌ 400
`gpt-4.1` (без reasoning, измерено)	Не принимает `reasoning` вообще	❌ 400

Не уверены, что поддерживает модель? Отправьте значение, которое она, скорее всего, отклонит (max или minimal), и прочитайте ошибку — upstream перечисляет все уровни, которые принимает модель; это быстрее и надёжнее, чем делать предположения на основе документации.

Как читать ошибки

1. Уровень не поддерживается авторской моделью (обычно это `minimal`)

{
  "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 пуст, а в сообщении указана модель — это проверка авторской модели, а не шлюза. Запрос не доходит до генерации, и тарификация не производится.

2. Значение вне перечисления (опечатка, пустая строка)

{
  "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 указывает на svg.reasoning.effort, и перечислены семь значений — это перечисление шлюза. Оно включает minimal, но это не означает, что ваша авторская модель его поддерживает; в этом случае ориентируйтесь на ошибку 1.

3. Авторская модель вообще не поддерживает рассуждение

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

Так происходит, когда SVG создаёт модель без поддержки рассуждения, например gpt-4.1-mini: не проходит ни один уровень, поэтому полностью удалите объект reasoning.

Если вам действительно нужно `minimal`

Переключите модель-автор на исходное семейство GPT-5; в наших тестах генерация SVG работает:

{
  "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
}

Запрос возвращает 200, а значение svg_usage.reasoning_tokens равно 0 (для того же промпта при low указано 320).

Не переключайте svg.model на исходную gpt-5 только ради небольшой экономии на создании. minimal лишь сокращает число токенов рассуждения модели-автора, которые и так обходятся недорого, тогда как модель первого поколения заметно уступает gpt-5.6-terra / gpt-6-luna в структуре векторного кода, точности контуров и следовании промпту — это может привести к дополнительной доработке. Чтобы снизить расходы, сначала уменьшите quality и size: это более значительная часть затрат, связанная с референсным изображением.

Как уровень влияет на результат и стоимость

Он влияет только на модель-автор, а не на референсное изображение. Сначала модель изображений создаёт референсное изображение (тарифицируется по usage), затем текстовая модель рассуждает и пишет SVG (тарифицируется по svg_usage); учитываются оба этапа.
reasoning_tokens уже включено в output_tokens — не учитывайте их дважды. Для тарификации цена выходных данных модели-автора умножается на svg_usage.output_tokens.
Более высокие уровни стоят дороже. Один запуск с max дал 4 816 tokens рассуждения и 4 987 svg_usage.output_tokens в общей сложности; none неизменно равно 0.
Но reasoning_tokens не позволяет подтвердить, что уровень был применён. Для одного и того же простого prompt диапазоны low / medium / high / xhigh сильно перекрываются (medium однажды даже показало 0); чётко различаются только none (всегда 0) и max (тысячи). Для простых фигур достаточно low / medium; выбирайте уровень выше high только для сложных иллюстраций и многослойной структуры.

Связанная документация

Возможности GPT Image 2.6

SVG, GIF, complexity и редактирование с разметкой: реальные результаты.

Обзор серии GPT-Image

Характеристики, цены, эндпоинты и распространённые ошибки для всех пяти моделей.

Почему количество выходных tokens так велико

Как разрешение и quality влияют на output_tokens и стоимость каждого изображения.

Цены на модели

Актуальные цены за единицу для моделей генерации текста и изображений — официальный источник.

Основы

Базовый API

Image API (официальный)

Video API (официальный)

API мультимодального понимания

Генерация текста

Audio API (официальный)

Поиск и безопасность

Какие значения reasoning effort поддерживаются для генерации SVG?

Краткий ответ

Храните поле вложенным внутри `svg`

Что поддерживает каждая модель для авторов

Как читать ошибки

1. Уровень не поддерживается авторской моделью (обычно это `minimal`)

2. Значение вне перечисления (опечатка, пустая строка)

3. Авторская модель вообще не поддерживает рассуждение

Если вам действительно нужно `minimal`

Как уровень влияет на результат и стоимость

Связанная документация

Возможности GPT Image 2.6

Обзор серии GPT-Image

Почему количество выходных tokens так велико

Цены на модели

​Краткий ответ

​Храните поле вложенным внутри svg

​Что поддерживает каждая модель для авторов

​Как читать ошибки

​1. Уровень не поддерживается авторской моделью (обычно это minimal)

​2. Значение вне перечисления (опечатка, пустая строка)

​3. Авторская модель вообще не поддерживает рассуждение

​Если вам действительно нужно minimal

​Как уровень влияет на результат и стоимость

​Связанная документация

Возможности GPT Image 2.6

Обзор серии GPT-Image

Почему количество выходных tokens так велико

Цены на модели

Краткий ответ

Храните поле вложенным внутри `svg`

Что поддерживает каждая модель для авторов

Как читать ошибки

1. Уровень не поддерживается авторской моделью (обычно это `minimal`)

2. Значение вне перечисления (опечатка, пустая строка)

3. Авторская модель вообще не поддерживает рассуждение

Если вам действительно нужно `minimal`

Как уровень влияет на результат и стоимость

Связанная документация