Effort de raisonnement

L'effort de raisonnement contrôle la quantité de réflexion que le modèle applique à vos requêtes. Des niveaux d'effort plus bas produisent des réponses plus rapides et plus courtes et utilisent moins de crédits. Des niveaux plus élevés consacrent plus de jetons à une analyse plus approfondie, à un raisonnement en plusieurs étapes et à une génération de code approfondie.

Niveaux disponibles :

Tous les modèles ne prennent pas en charge tous les niveaux. Le sélecteur affiche uniquement les niveaux disponibles pour votre modèle actuel - voir les modèles pris en charge ci-dessous.

Le schéma de configuration d'un modèle peut aussi déclarer un niveau interne default. Il n'est jamais proposé comme choix, et un modèle qui ne déclare que default n'affiche aucun sélecteur, puisqu'il n'y a rien à choisir.

Chaque modèle qui prend en charge l'effort définit les valeurs qu'il accepte pour les champs liés au raisonnement dans son schéma de configuration. Les tableaux ci-dessous présentent des schémas courants et ne constituent pas une liste exhaustive des modèles pris en charge. Utilisez les sélecteurs de modèle et d'effort de votre surface pour voir les modèles et les niveaux qui vous sont actuellement accessibles.

Dans ces exemples, output_config.effort répertorie les niveaux d'effort disponibles; thinking.type et thinking.display contrôlent le comportement et la visibilité du raisonnement; et max_tokens définit la limite de longueur de sortie.

Les exemples Claude utilisent output_config.effort avec les contrôles thinking.type et thinking.display :

Les modèles GPT-5.6 utilisent reasoning.effort :

Les modèles GPT-5.6 utilisent par défaut effort: "high".

Votre choix d'effort dans /model persiste automatiquement. /effort <level> modifie uniquement la session en cours; exécutez /effort set-current-as-default pour enregistrer ce niveau pour le modèle actuel. Dans V3, --effort et --model s'appliquent uniquement à la session démarrée par Kiro et ne sont pas enregistrés comme valeurs par défaut. Les préférences sont stockées dans ~/.kiro/settings/cli.json. Consultez Paramètres en session pour en savoir plus sur la persistance des préférences.

Pour définir des paramètres de modèle par défaut par modèle - afin de ne pas avoir à exécuter /effort au début de chaque session - ajoutez chat.modelDefaults à votre fichier de paramètres :

Modèles Claude (utilisent output_config.effort) :

{
  "chat.modelDefaults": {
    "claude-sonnet-4.6": {
      "output_config": {
        "effort": "high"
      }
    },
    "claude-opus-4.7": {
      "output_config": {
        "effort": "max"
      }
    }
  }
}

Modèles GPT-5.6 (utilisent reasoning.effort) :

{
  "chat.modelDefaults": {
    "gpt-5.6-sol": {
      "reasoning": {
        "effort": "max"
      }
    },
    "gpt-5.6-terra": {
      "reasoning": {
        "effort": "low"
      }
    }
  }
}

Contrôlez si le modèle utilise le raisonnement étendu et comment il affiche son raisonnement :

{
  "chat.modelDefaults": {
    "claude-opus-4.8": {
      "thinking": {
        "type": "adaptive",
        "display": "summarized"
      }
    },
    "claude-sonnet-4.6": {
      "thinking": {
        "type": "disabled"
      }
    }
  }
}

• thinking.type - adaptive active le raisonnement étendu lorsque le modèle détermine que c'est nécessaire; disabled le désactive entièrement sur les modèles qui prennent en charge cette valeur. Claude Sonnet 5.5 utilise between_tools au lieu de disabled; ce paramètre applique le réglage de réflexion le plus faible entre les appels d'outils et prend en charge les efforts low, medium et high.
• thinking.display - summarized affiche une version condensée du raisonnement; omitted le masque de la sortie. S'applique seulement lorsque type est adaptive.

Définissez le nombre maximal de jetons que le modèle peut générer par réponse :

{
  "chat.modelDefaults": {
    "claude-opus-4.8": {
      "max_tokens": 128000
    },
    "claude-sonnet-4.6": {
      "max_tokens": 32000
    }
  }
}

Exemples de limites de max_tokens :

Vous pouvez combiner output_config, thinking et max_tokens dans une seule entrée de modèle :

Exemple Claude :

{
  "chat.modelDefaults": {
    "claude-opus-4.8": {
      "output_config": {
        "effort": "max"
      },
      "thinking": {
        "type": "adaptive",
        "display": "summarized"
      },
      "max_tokens": 128000
    }
  }
}

Exemple GPT-5.6 :

{
  "chat.modelDefaults": {
    "gpt-5.6-sol": {
      "reasoning": {
        "effort": "max"
      },
      "max_tokens": 128000
    }
  }
}

Pour ouvrir votre fichier de paramètres dans votre éditeur :

kiro-cli settings open

Ou placez un fichier .kiro/settings/cli.json dans la racine de votre projet pour définir des valeurs par défaut au niveau de l'espace de travail qui s'appliquent à tous ceux qui travaillent dans ce dépôt.

Lors de la détermination du niveau d'effort pour une session, Kiro applique cet ordre de priorité :

1. Substitution de session - valeur définie au moyen du paramètre Effort dans /model, de /effort <level> ou de --effort durant la session actuelle. Dans V3, /clear conserve cette valeur; /chat new repart des valeurs par défaut enregistrées ci-dessous
2. Valeurs par défaut de l'espace de travail - chat.modelDefaults dans .kiro/settings/cli.json
3. Valeurs par défaut de l'utilisateur - chat.modelDefaults dans ~/.kiro/settings/cli.json
4. Valeurs par défaut intégrées - le niveau d'effort standard du modèle

• Augmentez lorsque l'agent donne des réponses superficielles, manque des cas limites ou produit des implémentations incomplètes
• Diminuez lorsque vous avez besoin de réponses rapides et ne voulez pas attendre un raisonnement étendu
• Utilisez max pour les révisions de sécurité, les sessions de débogage complexes, ou lorsque vous avez besoin que l'agent prenne en compte de nombreuses contraintes interdépendantes

• Modèles - modèles disponibles et leurs capacités
• Référence des commandes slash - référence rapide des commandes
• Paramètres - tous les paramètres configurables