推理税：LLM推理的令牌经济学
原文标题：The Reasoning Tax: Token Economics of LLM Reasoning Across Task Types and Deployment Contexts
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研究引入令牌经济评分（TES）衡量推理模型的边际收益，分析151次运行。发现任务结构比名义难度更能预测推理效率，顺序推理任务高，知识回忆任务低，且存在收益递减。建议按任务类型和部署上下文选择性启用推理。
- 问题
- 推理模型的额外思考令牌何时值得花，准确率基准无法回答。
- 方法
- 提出令牌经济评分TES，用相对非推理基线的准确率增益除以生成令牌倍数，跨151次运行评估。
- 结果
- AIME 2025、LiveCodeBench等顺序推理任务TES高，MMLU-Pro等知识回忆任务TES低；高推理投入普遍收益递减，甚至准确率下降。
- 影响
- 部署推理模型应按任务结构而非难度决定是否开启扩展思考，避免为低回报任务付高令牌成本。
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