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# Melhorar as respostas do modelo com o raciocínio de modelo
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Alguns modelos de base conseguem aplicar o raciocínio de modelo, caso em que são capazes de assumir uma tarefa maior e complexa e dividi-la em etapas menores e mais simples. Esse processo é frequentemente chamado de raciocínio em cadeia de pensamento (CoT). O raciocínio em cadeia de pensamento pode melhorar a precisão do modelo dando a ele a chance de pensar antes de responder. O raciocínio do modelo é mais útil para tarefas como análise em várias etapas, problemas matemáticos e tarefas de raciocínio complexo. 

Por exemplo, ao lidar com um problema matemático em forma de texto, o modelo pode primeiro identificar as variáveis relevantes, depois construir equações com base nas informações fornecidas e, finalmente, resolver essas equações para chegar à solução. Essa estratégia não apenas minimiza os erros, mas também torna o processo de raciocínio mais transparente e fácil de seguir, melhorando assim a qualidade da saída do modelo de base.

O raciocínio de modelo não é necessário para todas as tarefas e envolve despesas indiretas, bem como maior latência e mais tokens de saída. Tarefas simples que não precisam de explicações adicionais não são boas candidatas ao raciocínio em CoT.

Observe que nem todos os modelos permitem que você configure o número de tokens de saída que são alocados ao raciocínio de modelo.

Para ver quais modelos suportam o raciocínio, visite [os modelos em um piscar](model-cards.md) de olhos e escolha o modelo em que você está interessado.