虽然 O1 和 O3-mini 会自然而然地进行深度推理，但您可控制其在输出中展现多少推理过程。若需要详细解释，可在提示词中要求（例如 "在答案中展示你的逐步推理过程"）。它们不需要被提醒进行推理，但需要被告知是否展示推理过程。反之，若发现模型回答过于冗长或过于专业，可指示它们回答更加简洁或只聚焦某些方面。例如："用 2-3 段话进行总结分析，仅包含最关键要点"。模型通常能遵守此类有关篇幅或聚焦方向的指令。需注意 O1 的默认行为是输出全面详尽的内容 —— 优先保证正确性而非简洁性，因此可能倾向于给出更多细节。直接要求输出简洁在多数情况下能覆盖这种行为倾向。

对于 O3-mini，OpenAI 提供了额外的工具来管理分析深度："推理强度（reasoning effort）" 参数（低、中、高）。该设置可让模型知道需要 "思考" 的强度。在使用 API 或支持该功能的系统中，可为复杂任务调高该参数（确保最大推理强度，但会增加回答长度和延迟），或为简单任务调低（更快、更精简的回答）。这实质上是控制输出详细程度和完整性的另一种方式。若无法直接使用该参数，可通过明确表示模仿低强度模式：例如在速度优先于绝对准确性的场景下要求 "无需深入分析，快速给出答案"。反之要模仿高强度模式，可以说 "采取所有必要的步骤得出正确答案，即使解释会较长"。 这些提示词与模型内部设置的运作方式一致。

3.5 确保复杂任务的准确性

要在困难问题上获得最准确的回答，需在提示词中利用推理模型的优势。 由于 O1 可以进行自我检查，甚至发现、捕捉矛盾，因此我们可要求其使用该能力：例如 "分析所有事实并双重验证结论的一致性"。通常情况下，推理模型会自动进行这些操作，但强化该指令可以提示模型要格外谨慎。有趣的是，由于 O1 已具备自检能力，因此很少需要类似 "验证每个步骤" 之类的指令（这对 GPT-4o 更有用）。应把重点放在提供完整且无歧义的信息上。若问题或任务存在潜在的模糊之处，应在提示词中加以澄清或指示模型列出所有假设，防止模型错误猜测。

处理数据源时：若任务涉及分析给定的数据（如总结文档或根据提供的数字计算答案），需确保数据呈现清晰。O1/O3 会严谨使用数据，为了清晰可见，我们可将数据分解为要点或表格。若需避免模型产生幻觉（如法律场景中不应编造法律条文），应明确声明 "回答仅基于提供的信息和常识；不可捏造任何细节"。推理模型通常善于遵循已知事实，此类指令能进一步减少幻觉风险。

验证迭代：如果任务非常关键（如复杂的法律推理或高风险的工程计算），可采用集成模型响应的提示词工程技术。这不是一个单一的提示词而是一种策略：多次运行查询（或要求模型考虑其他解决方案）后比较答案。O1 的随机性使其可能每次探索不同推理路径。通过比较输出或在后续提示词中要求模型 "反思是否存在其他解读方式"，可提高结果可信度。虽然 GPT-4o 也适用于此方法，但当处理绝对准确性至关重要的任务时，这种方法对 O1 尤其有用 —— 本质上是利用模型自身的分析深度进行交叉验证。

最后请记住，模型的选择本身就是提示词工程的一部分：若解决一个问题无需 O1 级别的推理能力，使用 GPT-4o 可能更高效且同样准确。OpenAI 建议将 O1 留给困难任务，其余情况使用 GPT-4o。因此终极技巧是：先评估任务复杂度。若简单任务，要么以最直接方式要求 O1 避免过度思考，要么切换至 GPT-4o。若复杂任务，则通过上述技术充分发挥 O1 的能力。

04 O1/O3 与 GPT-4o 处理逻辑推理的差异

这些推理模型处理逻辑问题的方式与 GPT-4o 存在本质区别，提示词策略需相应调整：

处理歧义性：在逻辑推理任务中，若信息缺失或存在歧义，GPT-4o 可能会倾向于临时做出假设（例如：“假设今天是晴天”），而 O1 更可能明确指出存在歧义之处或考虑多种可能性（因其在推理过程中会进行反思的特性）。要利用这一点，可直接在提示词中要求 O1：“若存在不确定因素，请先说明你的假设再解答”。相比之下，GPT-4o 需要更多引导以防止进行臆测。总体而言，O1 的推理更谨慎彻底，GPT-4o 的推理更快速全面。因此，对 GPT-4o 需强调严谨性，而对 O1 只需提供信息并信任其自主推理能力。

分步输出控制：若需要输出逻辑步骤（例如用于教学或需要透明化展示模型思考流程的场景），必须显式要求 GPT-4o “请展示推导过程”。O1 在复杂问题上默认会输出结构化的推理过程，但简单问题可能直接给出结论。若需 O1 展示逻辑链，直接给出指令即可（其子模型 O1-mini 也已被证明具备分步解析能力）；若只需最终答案，可明确说明 “直接给出最终答案” 以跳过冗长的解释。

逻辑严谨性与创造性的平衡：GPT-4（包括 4o）具有创造性优势，可能在逻辑问题中进行类比或虚构场景（虽不总是符合需求）。O1 则专注严格的逻辑分析，优先保证正确性。如果您的提示词涉及一个既需要推理又需要一点创造力的情景（例如解谜时需要串联线索和叙述故事），可用 GPT-4 处理叙事部分，用 O1 进行推理。若仅用 O1/O3，需明确要求 “提供创造性的观点或更具想象力的回答” 才能突破纯逻辑框架。

总之：

对 O1/O3：将清晰定义的复杂推理任务交给它们，信任其内置逻辑处理机制，无需干预思考过程；

对 GPT-4o：沿用经典提示词工程（问题拆解、要求逐步推理等）以激发同等水平的推理能力；

提示词的风格一定要与模型相匹配 —— 让 GPT-4o 感到困惑的问题可能正好适合 O1，反之亦然，因为他们的推理方法不同。