กำลังคิด

โมเดลในซีรีส์ Gemini 3 และ 2.5 ใช้ "กระบวนการคิด" ที่ช่วยปรับปรุงความสามารถในการใช้เหตุผลและการวางแผนหลายขั้นตอนได้อย่างมาก ทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ขั้นสูง และการวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อคุณใช้โมเดลการคิด Gemini จะใช้เหตุผลภายในก่อนที่จะตอบ Interactions API จะแสดงเหตุผลนี้ผ่านขั้นตอน thought ซึ่งเป็นขั้นตอนเฉพาะที่ปรากฏตามลำดับเวลาควบคู่ไปกับการเรียกใช้ฟังก์ชัน อินพุตของผู้ใช้ หรือเอาต์พุตของโมเดลในอาร์เรย์ steps

ขั้นตอนการคิดแต่ละขั้นตอนจะมี 2 ช่อง ดังนี้

ช่อง ต้องระบุ คำอธิบาย
signature ✅ ใช่ การแสดงสถานะการใช้เหตุผลภายในของโมเดลในรูปแบบที่เข้ารหัส จะปรากฏอยู่เสมอ แม้ว่าโมเดลจะใช้เหตุผลเพียงเล็กน้อยก็ตาม
summary ❌ ไม่ อาร์เรย์ของเนื้อหา (ข้อความและ/หรือรูปภาพ) ที่สรุปการใช้เหตุผล อาจว่างเปล่า ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการกำหนดค่า thinking_summaries โมเดลใช้การให้เหตุผลเพียงพอหรือไม่ หรือประเภทเนื้อหา (เช่น รูปภาพที่ซ่อนอยู่อาจไม่มีข้อมูลสรุปที่เป็นข้อความ)

การโต้ตอบกับการคิด

การเริ่มการโต้ตอบกับโมเดลการคิดจะคล้ายกับการขอโต้ตอบอื่นๆ ระบุหนึ่งใน โมเดลที่รองรับการคิด ในช่อง model ดังนี้

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
)
print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
});
console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "Explain the concept of Occam'\''s Razor and provide a simple example."
  }'

ข้อมูลสรุปความคิด

ข้อมูลสรุปความคิดจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการใช้เหตุผลภายในของโมเดล โดยค่าเริ่มต้น ระบบจะแสดงเฉพาะเอาต์พุตสุดท้าย คุณเปิดใช้ข้อมูลสรุปความคิดได้ด้วย thinking_summaries ดังนี้

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="What is the sum of the first 50 prime numbers?",
    generation_config={
        "thinking_summaries": "auto"
    }
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "thought":
        print("Thought summary:")
        if step.summary:
            for content_block in step.summary:
                if content_block.type == "text":
                    print(content_block.text)
        print()
    elif step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.type == "text":
                print("Answer:")
                print(content_block.text)
                print()

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: "What is the sum of the first 50 prime numbers?",
    generation_config: {
        thinking_summaries: "auto"
    }
});

for (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === "thought") {
        console.log("Thought summary:");
        if (step.summary) {
            for (const contentBlock of step.summary) {
                if (contentBlock.type === "text") console.log(contentBlock.text);
            }
        }
    } else if (step.type === "model_output") {
        for (const contentBlock of step.content) {
            if (contentBlock.type === "text") {
                console.log("Answer:");
                console.log(contentBlock.text);
            }
        }
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "What is the sum of the first 50 prime numbers?",
    "generation_config": {
      "thinking_summaries": "auto"
    }
  }'

บล็อกความคิดอาจมีเฉพาะลายเซ็นที่ไม่มีข้อมูลสรุป ในกรณีต่อไปนี้

  • คำขออย่างง่ายที่โมเดลใช้เหตุผลไม่เพียงพอที่จะสร้างข้อมูลสรุป
  • thinking_summaries: "none" ซึ่งปิดใช้ข้อมูลสรุปอย่างชัดแจ้ง
  • เนื้อหาความคิดบางประเภท เช่น รูปภาพ อาจไม่มีข้อมูลสรุปที่เป็นข้อความ

โค้ดของคุณควรจัดการบล็อกความคิดที่ summary ว่างเปล่าหรือไม่มีอยู่เสมอ

การสตรีมพร้อมการคิด

ใช้การสตรีมเพื่อรับข้อมูลสรุปความคิดแบบเพิ่มทีละน้อยระหว่างการสร้าง ระบบจะส่งบล็อกความคิดโดยใช้ Server-Sent Events (SSE) ที่มีเดลต้า 2 ประเภทที่แตกต่างกัน ดังนี้

ประเภทเดลต้า มี เวลาที่ส่ง
thought_summary เนื้อหาข้อมูลสรุปที่เป็นข้อความหรือรูปภาพ เดลต้าอย่างน้อย 1 รายการที่มีข้อมูลสรุปแบบเพิ่มทีละน้อย
thought_signature ลายเซ็นการเข้ารหัส เดลต้าสุดท้ายก่อน step.stop

Python

from google import genai

client = genai.Client()

prompt = """
Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same street: red, green, and blue.
Alice does not live in the red house.
Bob does not live in the green house.
Carol does not live in the red or green house.
Which house does each person live in?
"""

thoughts = ""
answer = ""

stream = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input=prompt,
    generation_config={
        "thinking_summaries": "auto"
    },
    stream=True
)

for event in stream:
    if event.event_type == "step.delta":
        if event.delta.type == "thought_summary":
            if not thoughts:
                print("Thinking...")
            summary_text = event.delta.content.text
            print(f"[Thought] {summary_text}", end="")
            thoughts += summary_text
        elif event.delta.type == "text" and event.delta.text:
            if not answer:
                print("\nAnswer:")
            print(event.delta.text, end="")
            answer += event.delta.text

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const prompt = `Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same
street: red, green, and blue. Alice does not live in the red house.
Bob does not live in the green house.
Carol does not live in the red or green house.
Which house does each person live in?`;

let thoughts = "";
let answer = "";

const stream = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: prompt,
    generation_config: {
        thinking_summaries: "auto"
    },
    stream: true
});

for await (const event of stream) {
    if (event.event_type === "step.delta") {
        if (event.delta.type === "thought_summary") {
            if (!thoughts) console.log("Thinking...");
            const text = event.delta.content?.text || "";
            process.stdout.write(`[Thought] ${text}`);
            thoughts += text;
        } else if (event.delta.type === "text" && event.delta.text) {
            if (!answer) console.log("\nAnswer:");
            process.stdout.write(event.delta.text);
            answer += event.delta.text;
        }
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --no-buffer \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same street: red, green, and blue. Alice does not live in the red house. Bob does not live in the green house. Carol does not live in the red or green house. Which house does each person live in?",
    "generation_config": {
      "thinking_summaries": "auto"
    },
    "stream": true
  }'

การตอบสนองแบบสตรีมมิงใช้ Server-Sent Events (SSE) และประกอบด้วยขั้นตอนและเหตุการณ์ เช่น

event: interaction.created
data: {"interaction":{"id":"v1_xxx","status":"in_progress","object":"interaction","model":"gemini-3.7-flash"},"event_type":"interaction.created"}

event: step.start
data: {"index":0,"step":{"signature":"","summary":[{"text":"**Evaluating the clues**\n\nI'm considering...","type":"text"}],"type":"thought"},"event_type":"step.start"}

event: step.delta
data: {"index":0,"delta":{"signature":"EpoGCpcGAXLI2nx/...","type":"thought_signature"},"event_type":"step.delta"}

event: step.stop
data: {"index":0,"event_type":"step.stop"}

event: step.start
data: {"index":1,"step":{"content":[{"text":"Based on the clues provided, here","type":"text"}],"type":"model_output"},"event_type":"step.start"}

event: step.delta
data: {"index":1,"delta":{"text":" is the answer to your question...","type":"text"},"event_type":"step.delta"}

event: step.stop
data: {"index":1,"event_type":"step.stop"}

event: interaction.completed
data: {"interaction":{"id":"v1_xxx","status":"completed","usage":{"total_tokens":530,"total_input_tokens":62,"total_output_tokens":171,"total_thought_tokens":297}},"event_type":"interaction.completed"}

event: done
data: [DONE]

การควบคุมการคิด

โมเดล Gemini จะคิดแบบไดนามิกโดยค่าเริ่มต้น ซึ่งจะปรับความพยายามในการใช้เหตุผลโดยอัตโนมัติตามความซับซ้อนของคำขอ คุณสามารถควบคุมลักษณะการทำงานนี้ได้โดยใช้พารามิเตอร์ thinking_level

โมเดล การคิดเริ่มต้น ระดับที่รองรับ
gemini-3.7-flash เปิด (ปานกลาง) ต่ำ ปานกลาง สูง
gemini-3.6-flash เปิด (ปานกลาง) น้อย ต่ำ ปานกลาง สูง
gemini-3.5-flash-lite เปิด (น้อย) น้อย ต่ำ ปานกลาง สูง
gemini-3.1-pro-preview เปิด (สูง) ต่ำ ปานกลาง สูง
gemini-3.1-flash-lite-image เปิด (น้อย) น้อย สูง
gemini-3-flash-preview เปิด (สูง) น้อย ต่ำ ปานกลาง สูง
gemini-3-pro-preview เปิด (สูง) ต่ำ สูง
gemini-3.5-flash เปิด (ปานกลาง) น้อย ต่ำ ปานกลาง สูง
gemini-2.5-pro เปิด ต่ำ ปานกลาง สูง
gemini-2.5-flash เปิด ต่ำ ปานกลาง สูง
gemini-2.5-flash-lite ปิด ต่ำ ปานกลาง สูง

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    generation_config={
        "thinking_level": "low"
    }
)
print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    generation_config: {
        thinking_level: "low"
    }
});
console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "low"
    }
  }'

ลายเซ็นความคิด

ลายเซ็นความคิดเป็นการแสดงการใช้เหตุผลภายในของโมเดลในรูปแบบที่เข้ารหัส จำเป็นต้องรักษาความต่อเนื่องของการให้เหตุผลในการสนทนาไปมาหลายรอบ

Interactions API ช่วยให้การจัดการลายเซ็นความคิดง่ายกว่า generateContent API มาก

โดยค่าเริ่มต้น เมื่อคุณใช้ Interactions API ในโหมด Stateful (โดยตั้งค่า store: true และส่ง previous_interaction_id ในรอบถัดไป) เซิร์ฟเวอร์จะจัดการสถานะการสนทนาโดยอัตโนมัติ ซึ่งรวมถึงบล็อกความคิดและลายเซ็นทั้งหมด ในโหมดนี้ คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เกี่ยวกับลายเซ็น เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์จะจัดการลายเซ็นทั้งหมด

โหมด Stateless

หากคุณจัดการสถานะการสนทนาด้วยตนเอง (โหมด Stateless) และส่งประวัติอินพุตและเอาต์พุตทั้งหมดในคำขอแต่ละรายการ

  • คุณต้อง ส่งบล็อก thought ทั้งหมดอีกครั้งตามที่ได้รับจากโมเดลทุกครั้ง
  • คุณไม่ควร นำบล็อกความคิดออกจากประวัติหรือแก้ไขบล็อกความคิด เนื่องจากบล็อกความคิดมีลายเซ็นที่โมเดลต้องใช้เพื่อใช้การให้เหตุผลต่อไป
  • เมื่อเปลี่ยนโมเดลภายในเซสชัน คุณควรส่งบล็อกความคิดของโมเดลก่อนหน้าอีกครั้ง แบ็กเอนด์จะจัดการความเข้ากันได้

ราคา

เมื่อเปิดใช้การคิด ราคาการตอบสนองจะเป็นผลรวมของโทเค็นเอาต์พุตและโทเค็นการคิด คุณดูจำนวนโทเค็นการคิดทั้งหมดที่สร้างขึ้นได้จากช่อง total_thought_tokens

Python

print("Thoughts tokens:", interaction.usage.total_thought_tokens)
print("Output tokens:", interaction.usage.total_output_tokens)

JavaScript

console.log(`Thoughts tokens: ${interaction.usage.total_thought_tokens}`);
console.log(`Output tokens: ${interaction.usage.total_output_tokens}`);

โมเดลการคิดจะสร้างความคิดทั้งหมดเพื่อปรับปรุงคุณภาพของการตอบสนองสุดท้าย แล้วจึงแสดงข้อมูลสรุปเพื่อแสดงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการคิด ราคาจะอิงตามโทเค็นความคิดทั้งหมดที่โมเดลต้องสร้าง แม้ว่า API จะแสดงเฉพาะข้อมูลสรุปก็ตาม

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโทเค็นได้ในคู่มือการนับโทเค็น

แนวทางปฏิบัติแนะนำ

ใช้โมเดลการคิดอย่างมีประสิทธิภาพโดยทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้

  • ตรวจสอบการใช้เหตุผล: วิเคราะห์ข้อมูลสรุปความคิดเพื่อทำความเข้าใจข้อผิดพลาดและปรับปรุงพรอมต์
  • ควบคุมงบประมาณการคิด: แจ้งให้โมเดลคิดน้อยลงสำหรับเอาต์พุตที่ยาวเพื่อประหยัดโทเค็น
  • งานง่ายๆ: ใช้การคิดน้อยหรือต่ำสำหรับการดึงข้อมูลข้อเท็จจริงหรือการจัดประเภท (เช่น "DeepMind ก่อตั้งขึ้นที่ไหน")
  • งานปานกลาง: ใช้การคิดเริ่มต้นสำหรับการเปรียบเทียบแนวคิดหรือการใช้เหตุผลเชิงสร้างสรรค์ (เช่น เปรียบเทียบรถยนต์ไฟฟ้าและรถยนต์ไฮบริด)
  • งานที่ซับซ้อน: ใช้การคิดสูงสุดสำหรับการเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ หรือการวางแผนหลายขั้นตอนขั้นสูง (เช่น แก้ปัญหาคณิตศาสตร์ AIME)

ขั้นตอนถัดไป