Background Mode 와 Reasoning Effort

~22 min · background, reasoning, o-series

Level 0Tokenizer

0 XP0/54 lessons0/10 achievements

0/120 XP to next level120 XP to go0% complete

Background mode 와 reasoning effort 는 orthogonal. Background 는 delivery 차원 (submit + poll + retrieve), reasoning 은 depth 차원 (hidden chain-of-thought 토큰 양).

background=True 는 job 용, chat 용 X

Long-running deep-research 호출 (60+ 초) 은 background 가 적합 — HTTP connection 을 그만큼 들고 있는 건 fragile. Submit 하고 polling 으로 결과 retrieve.

reasoning_effort 는 reasoning token cost 와 직결

o-series 에선 reasoning token 이 output rate 로 과금되지만 사용자에게 안 보여. 'high' 는 'low' 의 5-10 배 토큰 사용 가능. usage.reasoning_tokens 항상 로깅.

둘 결합하기

background=True + reasoning_effort='high' = 2-5 분 걸리는 long deep-research 호출에 right shape. 별도로 쓰는 것도 가능. 작업별 cost/quality knee 찾아서 박아.

Code

background=True submit + poll·python

import time

# Submit async job
response = client.responses.create(
    model="o3",
    input="Solve this complex math problem...",
    background=True,
)
job_id = response.id

# Poll for completion
while True:
    result = client.responses.retrieve(job_id)
    if result.status == "completed":
        print(result.output_text)
        break
    time.sleep(5)

o3 의 reasoning_effort='high'·python

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input="Design an efficient sorting algorithm for a trillion integers.",
    reasoning={
        "effort": "high",          # "low", "medium", "high"
        "generate_summary": True,
        "summary": "concise",      # "concise", "detailed", "auto"
    },
)

# Access reasoning summary
for item in response.output:
    if item.type == "reasoning":
        print("Reasoning:", item.summary_text)

External links

Exercise

Hard reasoning 작업 1 개를 o3 에 reasoning_effort 'low', 'medium', 'high' 셋 다로 submit. Accuracy (수동 grade) + reasoning_tokens 둘 다 log. 작업의 cost/quality knee 결정.

Progress

Progress is local-only — sign in to sync across devices.

← PreviousStateful Sessions — previous_response_id 트리 Next →퀴즈 · 5 questions

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