gpt-oss-120b API 接入指南:选型判断、reasoning_effort 调档与降配验证

gpt-oss-120b 是 OpenAI 用 Apache 2.0 开源的 MoE 推理模型,117B 总参数、单次激活 5.1B,支持 128k 上下文与 reasoning_effort 推理档位。本文从任务选型切入,讲清 OpenAI 兼容端点怎么改、推理档位怎么选、max_tokens 设太紧为什么会拿到空回复,以及开源权重模型特有的量化缩水与小模型路由该怎么验。

Qwen3.6 API 接入指南:Plus 与开源版怎么选、思考模式开关与长上下文验证

从手上的任务出发判断该用 Qwen3.6-Plus 还是 35B-A3B / 27B 开源版,给出 OpenAI 兼容端点的接入写法、思考模式开关与 reasoning_content 解析、工具调用与思考留存的注意点,以及上下文和降配的实测方法。

Grok 4.5 API 接入指南:选型判断、500K 上下文调用与防降配验证

从手上的任务出发判断要不要用 Grok 4.5,再给出 OpenAI 兼容端点下的最小可用请求、reasoning_effort 档位与工具调用配置,以及长上下文、超时截断、限流重试的处理方式,最后用指纹、长文检索和 reasoning_tokens 三种方法验证拿到的是不是原生模型。

MiniMax M3 API 接入指南:1M 上下文调用、reasoning 回传与多模态验证

MiniMax M3 通过 MSA 稀疏注意力架构支持 1M tokens 超长上下文与原生多模态输入,适合工程级代码重构、复杂 Agent 协同与多步推理任务。接入采用 OpenAI 兼容端点,需完整回传 reasoning_details 以延续思维链,并通过长文本探针验证窗口无降级。

GLM-5.2 API 接入指南:长程任务选型、1M 上下文调优与降配验证

GLM-5.2 面向长程任务和智能体工程,1M 上下文、OpenAI 兼容接口。这篇讲清楚什么任务值得用它、Cursor 和 Claude Code 之类客户端怎么改配置、思考档位字段怎么试、1M 上下文下的超时与截断怎么排查,以及怎么确认你调到的确实是 GLM-5.2 而不是被转发或缩水的版本。