适合谁
适合已经在用 ChatGPT、Claude 或 Gemini，并且愿意读几段简短 Python 代码的人。第一课的一部分用聊天应用就能做，其余几课的代码需要 Python 3，以及至少一家服务商的 API 密钥。
课程内容
- 1什么是推理模型：先思考，再回答的 AI推理模型会在回答之前先写出看不见的思考 token。本课讲 OpenAI、Claude、Gemini 和 DeepSeek-R1 各自怎么做，并教你自己读出 token 数量。
- 2推理模型的提示词怎么写：写目标，不写步骤给 GPT-5、Claude 和 DeepSeek-R1 这类推理模型写提示词：写清目标、限制和输出格式，去掉分步思考的提示，并消除相互冲突的规则。
- 3推理强度与思考预算：怎样设置，要花多少在 OpenAI、Claude 和 Gemini 上设置推理强度：各自的参数、避免空回复的 token 上限、每个级别对 token 用量的影响，以及怎样选一个级别。
- 4什么时候用推理模型：哪些任务有收益，哪些没有哪些任务适合推理模型，哪些不适合：OpenAI 的规划者与主力模型之分、DeepSeek 自己的分数，以及关于想得太多的研究。
常见问题
这门推理模型课免费吗？
免费。每一课都可以免费阅读。代码步骤需要 OpenAI、Anthropic 或 Google 的 API 密钥，而这些服务商按各自的条款对 API 使用收费。
学这门课需要会写代码吗？
你要能运行一段简短的 Python 脚本。示例都很小，每一课都会解释关键的几行。第一课的前半部分和第二课改写提示词，用聊天应用就够了。
这门课涉及哪些模型？
OpenAI 的推理模型、带扩展思考的 Claude、带思考级别的 Gemini，以及 DeepSeek-R1。厂商经常给模型改名，所以每一课都写明来源用的是哪个模型，并提醒你去查当前的文档。
这门课和思维链那一课有什么不同？
进阶提示词工程课程里的思维链那一课，讲的是怎样要求模型推理。这门课从后一步开始，面对的是本来就会自己推理的模型，讲你要改动提示词、设置和选模型的哪些地方。
学完这门课，接下来学什么？
下一门是提示词优化。它教你让 AI 帮忙起草、改进并测试提示词本身，并且接着第 4 课开的头，继续用你自己的样本做测试。