本研究提出了一种弹性推理框架，解决了大型推理模型在复杂任务中输出长度不受控的问题。该框架将推理过程分为思考和解决两个阶段，独立分配预算，从而提高了在资源紧张情况下的可靠性。实验证明，弹性推理在严格预算下表现优异，训练成本低于基线方法。