論文の概要: The Price of Thinking: Reasoning Effort as a Model-Specific API Contract
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.16956v1
- Date: Sun, 16 Aug 2026 12:09:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-19 21:40:53.074101
- Title: The Price of Thinking: Reasoning Effort as a Model-Specific API Contract
- Title(参考訳): 思考の価格: モデル特化API契約としての取り組み
- Abstract要約: API購入者は、モデル名だけでなく、日付付き契約を購入する。
我々は、Sonnet 5 のペアコントラストの登録により、同じモデルに対して、努力を省略した上で、明らかな高い努力をすることで、推理効果の項を考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: API buyers purchase a dated contract, not a model name alone: the contract includes the requested and served model, reasoning-effort term or its omission, output rail, service product, prompt, and price schedule. We study the reasoning-effort term through a registered paired contrast of Sonnet 5 with explicit high effort against the same model with effort omitted, using 30 AIME 2026 items and five calls per item. Every paid attempt was assigned one frozen terminal category, and inference resampled items while retaining their repeated calls. Mean delivered cost was \$0.01031 per call higher under the explicit-high contract than under the omitted contract [+\$0.00204, +\$0.01974]. The corresponding accuracy contrast was +0.0133 [-0.0267, +0.0467]; we did not detect an accuracy difference, and the interval permits a gain of up to 4.67 percentage points that this design cannot rule out. Cost per correct answer was \$0.08665 under the high-effort contract and \$0.07662 under the omitted contract, as registered point estimates. A dated contract census, Models-API metadata, and preregistered raw-response probes further documented model-specific omission semantics, including within a provider; claims remained at documentation grade when raw structure was indeterminate. The request registry, parser, terminal taxonomy, statistical plan, and analysis pipeline were frozen before outcomes were examined; the resulting claims are bounded to the model, task, and collection date studied.
- Abstract(参考訳): API購入者は、モデル名だけでなく、日付付き契約を購入する。契約には、要求された、提供されたモデル、推論実行期間またはその省略、アウトプットレール、サービス製品、プロンプト、価格スケジュールが含まれる。
我々は,Sonnet 5の登録されたコントラストを用いて,30のAIME2026項目と5つの呼び出しを用いて,同じモデルに対して明らかに高い努力を省いた理学効果項について検討した。
すべての有償試行は、凍結した端末カテゴリに割り当てられ、繰り返し呼び出しを保持しながらアイテムを再サンプリングした。
1コールあたりの配送コストは、省略された契約[+\$0.00204, +\$0.01974]よりも、明示的な高契約で0.01031ドル高い。
一致した精度コントラストは+0.0133[-0.0267,+0.0467]であり,精度差は検出されず,その間隔は最大4.67ポイントのゲインを許容し,この設計では除外できない。
正解当たりの費用は、高額契約で0.08665ドル、省略契約で0.07662ドルであった。
日付付き契約調査、Models-APIメタデータ、および登録済みの生応答プローブは、提供者を含むモデル固有の排他的セマンティクスをさらに文書化した。
要求レジストリ、パーサー、端末分類、統計計画、分析パイプラインは、結果が検討される前に凍結され、結果として得られた主張はモデル、タスク、収集日によって制限される。
関連論文リスト
- Accuracy Is Not Service: A Decision-Aware Benchmark for Intermittent-Demand Forecasting [4.1751058176413105]
古典的、断続的、機械学習、ディープラーニング、事前訓練された基礎モデルにまたがる38の予測手法をベンチマークした。
予測精度ランクと注文サービスランクは、20,330の実際のマルチイテムオーダーで評価された手法に対して、工業パネルにおいて-0.555で負の相関関係を持つ。
断続的な需要に対しては、最も低いエラー予測は最高のサービスを提供する必要はない。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-12T09:51:30Z) - Evaluating Generative Time-Series Models on Data with Point Masses [2.5536942228520814]
このようなデータを慎重に評価するとどうなるか報告する。
標準的なローリングオリジンプロトコルは、データセットに似ていない原子構造を持つウィンドウ上でモデルをスコアすることができる。
自己回帰的ハードルは、6つのデータセットのうち5つの条件付きフローを最大133ドルまで上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-10T14:57:36Z) - SEER: A Self-Grounded Evidence Interface for Controlled Spatial Relation Classification [71.9783246097687]
SEERは、ペアローカライゼーション中の候補関係を隠蔽し、明示的な主観的/対象的役割を持つクエリ固有ビューを構築し、補完的な証拠として完全なイメージとスパースボックス幾何学を保持する。
正確な逆サポートを持つ関係選択プロトコルでは、オプションリファインメントがエンティティロールを交換し、正確に1つの視覚状態が対応する逆関係に従う場合にのみ前方決定を変更する。
変更されていないプロトコルは、3つのモデルにまたがる2,434個のフィルター付きEmbSpatialペア関係質問に対して +4.35 から +11.79 を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-04T13:16:15Z) - Partial Contracts Suffice: Sound, LLM-Inferred Regression Verification [7.004725450780227]
本稿では,契約に基づく回帰検証ツールについて紹介する。
契約の健全性は、すべての関数バージョンが振舞いと一致することを証明することによって保証される。
完全な振る舞い仕様ではなく、部分的かつ呼び出し側対応の契約で十分かどうかを問う。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-11T12:40:22Z) - One Token Is Enough: Fingerprinting and Verifying Large Language Models from Single-Token Output Distributions [0.0]
APIアグリゲータ、再販業者、推論プロバイダは、大きな言語モデル(LLM)を使用する。
既存の識別技術には、長いテキスト、トークンレベルのログ確率、反対に作られたプロンプト、またはモデル所有者の協力が必要である。
我々は,LLMの行動指紋を,自明なワンワードプロンプトに対する応答の実証的分布として定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-11T10:34:17Z) - Software Delegation Contracts: Measuring Reviewability in AI Coding-Agent Work [0.0]
以前の作業では、タスク、権限、返却された作業パッケージ、受け入れコンテキストを、委譲されたコーディング作業の分析単位として記述するソフトウェア委譲契約を提案したが、その効果は測定しなかった。
本稿では,符号化エージェントの明示的デリゲート契約に関する制御されたパイロット研究について報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-14T05:53:27Z) - HuggingR$^{4}$: A Progressive Reasoning Framework for Discovering Optimal Model Companions [50.61510609116118]
HuggingR$4$は、Reasoning、Retrieval、Refinement、Reflectionを組み合わせて効率的にモデルを選択する新しいフレームワークである。
作業性率は92.03%、理性率は82.46%に達し、それぞれ26.51%、33.25%を超える。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-24T03:13:45Z) - One Signature, Multiple Payments: Demystifying and Detecting Signature Replay Vulnerabilities in Smart Contracts [56.94148977064169]
署名の使用状況のチェックが不足すると、繰り返し検証が行われ、許可の不正使用のリスクが増大し、契約資産が脅かされる可能性がある。
我々はこの問題をSignature Replay Vulnerability (SRV) として定義する。
37のブロックチェーンセキュリティ企業を対象とした1,419の監査報告から、詳細なSRV記述と5種類のSRVを分類した108を識別しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-12T09:17:13Z) - Catch Your Breath: Adaptive Computation for Self-Paced Sequence Production [55.76222360698305]
我々は,言語モデルが入力トークン毎に使用する計算ステップの数を動的かつ自律的に拡張できるような,教師付きトレーニング目標のクラスを探索する。
任意のトークンに対して、モデルは don't know> 出力を出力することで、追加の計算ステップを要求できる。
CYBモデルでは精度が向上し,トークンレベルの複雑性とコンテキストに処理時間を適用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-13T21:07:05Z) - Are You Getting What You Pay For? Auditing Model Substitution in LLM APIs [71.7892165868749]
LLM(Commercial Large Language Model) APIは基本的な信頼の問題を生み出します。
ユーザーは特定のモデルに課金するが、プロバイダが忠実に提供できることを保証することはない。
我々は,このモデル置換問題を定式化し,現実的な逆条件下での検出方法を評価する。
我々は,信頼された実行環境(TEE)を実用的で堅牢なソリューションとして使用し,評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-07T03:57:41Z) - FIRE: Fact-checking with Iterative Retrieval and Verification [63.67320352038525]
FIREはエビデンス検索とクレーム検証を反復的に統合する新しいフレームワークである。
大きな言語モデル(LLM)のコストを平均7.6倍、検索コストを16.5倍削減しながら、パフォーマンスが若干向上している。
これらの結果から,FIREは大規模ファクトチェック業務における適用を約束していることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T06:44:18Z) - ContractNLI: A Dataset for Document-level Natural Language Inference for
Contracts [39.75232199445175]
契約書に対する文書レベルの自然言語推論(NLI)を提案する。
システムには一連の仮説と契約が与えられ、それぞれの仮説が「関連づけられている」か、「矛盾している」か、「言及されていない」か(中立である)を分類するよう求められる。
これまでで最大のコーパスを607のアノテート契約でリリースしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-05T03:22:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。