SVG 生成支援哪些推理檔位？

簡短回答

svg.reasoning.effort 控制的是編寫 SVG 文本的那款模型要花多少推理，能填哪幾檔由 svg.model 決定，不是閘道寫死的：

主流編寫模型（gpt-5.6-terra、gpt-6-luna 等）：none / low / medium / high / xhigh / max 六檔，填 minimal 會 400。
minimal 是 GPT-5 初代（gpt-5 / gpt-5-mini / gpt-5-nano）的檔位；從 gpt-5.1 起官方把它換成了 none，之後的型號都不再接受。
省略 reasoning、傳 reasoning: null、傳 effort: null 都正常出圖，走編寫模型預設檔。

所以看到「minimal 不支援」時，不是引數寫錯了，而是這款編寫模型就不認這一檔，換檔位或換模型都能解決。

output_format: "svg" 時 svg.model 是必填的，漏了會直接返回 400 SVG generation requires 'svg.model'.。檔位問題只在這個物件內部討論。

欄位要巢狀在 `svg` 裡

{
  "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
}

別寫成頂層扁平欄位。 把檔位寫成 "svg_reasoning_effort": "high" 不會報錯，也不會生效——閘道會直接丟棄這個未知欄位，請求按「沒傳 effort」處理。實測用必然被拒的 minimal 走扁平寫法返回 200，放進 svg.reasoning.effort 才返回 400；只看到 200 就以為支援，是最容易踩的坑。

各編寫模型支援哪些檔位

下表為 2026-11-10 在 api.apiyi.com 實測結果，檔位列表以各模型報錯裡回顯的為準（在 /v1/responses 上反查；SVG 路徑已對 gpt-5.6-terra、gpt-6-luna、gpt-5-nano、gpt-5、gpt-4.1-mini 逐一驗證）：

`svg.model`	支援的檔位	`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`（沒有 `none`）	❌ 400
`gpt-5.1` / `gpt-5.2` / `gpt-5.4` / `gpt-5.4-mini` / `gpt-5.5`	`none` / `low` / `medium` / `high`（`xhigh` 從 5.2 起才有）	❌ 400
`gpt-5` / `gpt-5-mini` / `gpt-5-nano`	`minimal` / `low` / `medium` / `high`	✅ 200
`gpt-5-codex` / `gpt-5.1-codex` 系列	`low` / `medium` / `high`	❌ 400
`gpt-4.1`（非推理模型，實測）	不支援 `reasoning` 引數	❌ 400

拿不準某款模型支援什麼，就故意傳一個它大機率不認的值（比如 max 或 minimal）看報錯——上游會把該模型接受的檔位全部列出來，比查文件快，也比猜準。

報錯怎麼讀

1. 檔位不被編寫模型接受（`minimal` 最常見）

{
  "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 為空、訊息裡點名了模型 —— 這是編寫模型返回的校驗，不是閘道攔的。請求沒有進入生成階段，不計費。

2. 值不在列舉裡（拼寫錯誤、空串）

{
  "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 指向 svg.reasoning.effort、列表是 7 個值 —— 這是閘道側列舉。注意它會把 minimal 也列出來，不代表你的編寫模型支援，最終仍以報錯 1 的模型列表為準。

3. 編寫模型根本不支援推理

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

用 gpt-4.1-mini 這類非推理模型當編寫模型時出現，任何檔位都報這個錯，只能把 reasoning 整個去掉。

確實想用 `minimal` 怎麼辦

把編寫模型換成 GPT-5 初代即可，實測能正常出 SVG：

{
  "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
}

返回 200，svg_usage.reasoning_tokens 為 0（同一提示詞走 low 是 320）。

不建議為了省一點編寫費把 svg.model 降回 gpt-5 初代。 minimal 省下的是編寫模型的思考 token（單價本來就低），而初代模型在向量程式碼的結構、路徑精度和提示詞遵循上明顯弱於 gpt-5.6-terra / gpt-6-luna，換來的可能是更多返工。真要壓低成本，優先降 quality 和 size，那是參考圖那條鏈路的開銷，佔比更大。

檔位對出圖和費用的影響

隻影響編寫模型，不影響參考圖。 影像模型先出參考圖（費用記在 usage），文本模型再按檔位思考並寫 SVG（費用記在 svg_usage），兩筆都要算。
reasoning_tokens 已包含在 output_tokens 裡，不要重複相加；計費按編寫模型的輸出單價乘 svg_usage.output_tokens。
檔位越高，編寫費越高。 實測 max 檔一次產生 4,816 reasoning tokens、svg_usage.output_tokens 合計 4,987；none 檔穩定為 0。
但 reasoning_tokens 不能用來反推檔位是否生效。 同一句極簡提示詞下 low / medium / high / xhigh 的區間重疊嚴重（medium 甚至出現過 0），只有 none（恆 0）和 max（數千）有明顯區分度。簡單圖形用 low / medium 就夠，複雜插畫、多圖層結構再上 high 以上。

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1. 檔位不被編寫模型接受（`minimal` 最常見）

2. 值不在列舉裡（拼寫錯誤、空串）

3. 編寫模型根本不支援推理

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