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minimax 的 enable_thinking 是空声明:设 false 完全不生效,实际开关是 reasoning_effort
采集 completion_tokens_details.reasoning_tokens:推理开销目前无法与生成开销分开归因
已在 1.0.6 落地,关闭。
89ff916按建议照搬_coerce_cached_tokens的形态,新增transports/openai_compat.py的_coerce_reasoning_tokens,从usage.completion_tokens_details取值,非负整数…
minimax 的 enable_thinking 是空声明:设 false 完全不生效,实际开关是 reasoning_effort
已在 1.0.6 落地,关闭。
82f4ec4把推理开关建模为「形态(provider 级) + 能力(model 级)」两层:ProviderProfile的 thinking 两档类型放宽为 `Mapping
错误分类:GovernanceBackendError 不在 GatewayUnavailableError 之下,且公开错误面没有文档
采集 completion_tokens_details.reasoning_tokens:推理开销目前无法与生成开销分开归因
更正上文的一处论证错误:我把 K3 说成了"反思模型",实际它在下游项目里是被试底座之一, 不是反思模型。这条 issue 的诉求不变,但理由应当改成下面两条,它们比原来的更贴切:
**一,底座开着推理时,推…
采集 completion_tokens_details.reasoning_tokens:推理开销目前无法与生成开销分开归因
minimax 的 enable_thinking 是空声明:设 false 完全不生效,实际开关是 reasoning_effort
chat() 无法传递采样参数:temperature / seed / max_tokens 都够不着,下游无法固定解码
chat() 无法传递采样参数:temperature / seed / max_tokens 都够不着,下游无法固定解码
已在 v1.0.5 实现,两个层次都支持(ce630a3 合入 main,包已发到 Gitea PyPI)。
实现
LLMResponse 缺两个可观测字段:供应商 prompt cache 命中 token 数、API 实际返回的模型版本串
LLMResponse 缺两个可观测字段:供应商 prompt cache 命中 token 数、API 实际返回的模型版本串
已随 v1.0.4 发布并合并到 main(486809b,tag v1.0.4)。
版本号取 patch 而非 minor:虽然加了字段、扩了遥测端口、动了表结构,但对下游是零改动——新字段带默认值,旧价格表与旧缓存条目照常工作,遥…
LLMResponse 缺两个可观测字段:供应商 prompt cache 命中 token 数、API 实际返回的模型版本串
已在 v1.1.0 实现,两个字段的最终形态如下。
新增字段
cached_prompt_tokens: int