Ragionamento di Gemini

I modelli della serie Gemini 3 e 2.5 utilizzano un "processo di ragionamento" che migliora notevolmente le loro capacità di ragionamento e pianificazione in più passaggi, rendendoli altamente efficaci per attività complesse come la programmazione, la matematica avanzata e l'analisi dei dati.

Quando utilizzi un modello di ragionamento, Gemini ragiona internamente prima di rispondere. L'API Interactions mostra questo ragionamento tramite passaggi thought, passaggi dedicati che vengono visualizzati in ordine cronologico insieme alle chiamate di funzione, agli input dell'utente o agli output del modello nell'array steps.

Ogni passaggio di ragionamento contiene due campi:

Campo Obbligatorio Descrizione
signature ✅ Sì Una rappresentazione criptata dello stato di ragionamento interno del modello. Sempre presente, anche quando il modello esegue un ragionamento minimo.
summary ❌ No Un array di contenuti (testo e/o immagini) che riassume il ragionamento. Può essere vuoto a seconda della configurazione thinking_summaries, se il modello ha eseguito un ragionamento sufficiente o del tipo di contenuto (ad esempio, i latenti delle immagini potrebbero non avere riepiloghi di testo).

Interazioni con il ragionamento

L'avvio di un'interazione con un modello di ragionamento è simile a qualsiasi altra richiesta di interazione. Specifica uno dei modelli con supporto per il ragionamento nel campo model:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    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-flash-preview",
    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 "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "Explain the concept of Occam'\''s Razor and provide a simple example."
  }'

Riepiloghi dei ragionamenti

I riepiloghi dei ragionamenti forniscono informazioni sul processo di ragionamento interno del modello. Per impostazione predefinita, viene restituito solo l'output finale. Puoi attivare i riepiloghi dei ragionamenti con thinking_summaries:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    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-flash-preview",
    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 "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "What is the sum of the first 50 prime numbers?",
    "generation_config": {
      "thinking_summaries": "auto"
    }
  }'

Un blocco di ragionamento può contenere solo una firma senza riepilogo nei seguenti casi:

  • Richieste semplici, in cui il modello non ha ragionato abbastanza per generare un riepilogo
  • thinking_summaries: "none", dove i riepiloghi sono disattivati in modo esplicito
  • Alcuni tipi di contenuti di ragionamento, come le immagini, potrebbero non avere riepiloghi di testo

Il codice deve sempre gestire i blocchi di ragionamento in cui summary è vuoto o assente.

Streaming con ragionamento

Utilizza lo streaming per ricevere riepiloghi dei ragionamenti incrementali durante la generazione. I blocchi di ragionamento vengono forniti utilizzando Server-Sent Events (SSE) con due tipi di delta distinti:

Tipo di delta Contiene Tempi di invio
thought_summary Contenuti di riepilogo di testo o immagini Uno o più delta con riepilogo incrementale
thought_signature La firma crittografica L'ultimo delta prima di 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-flash-preview",
    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-flash-preview",
    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 "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --no-buffer \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "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
  }'

La risposta di streaming utilizza Server-Sent Events (SSE) ed è composta da passaggi ed eventi, ad esempio:

event: interaction.created
data: {"interaction":{"id":"v1_xxx","status":"in_progress","object":"interaction","model":"gemini-3-flash-preview"},"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]

Controllo del ragionamento

Per impostazione predefinita, i modelli Gemini eseguono un ragionamento dinamico, regolando automaticamente la quantità di ragionamento in base alla complessità della richiesta. Puoi controllare questo comportamento utilizzando il parametro thinking_level.

Modello Ragionamento predefinito Livelli supportati
gemini-3.1-pro-preview On (alto) basso, medio, alto
gemini-3-flash-preview On (alto) minimo, basso, medio, alto
gemini-3-pro-preview On (alto) basso, alto
gemini-2.5-pro On basso, medio, alto
gemini-2.5-flash On basso, medio, alto
gemini-2.5-flash-lite Off basso, medio, alto

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    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-flash-preview",
    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 "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "low"
    }
  }'

Firme dei ragionamenti

Le firme dei ragionamenti sono rappresentazioni criptate del ragionamento interno del modello. Sono necessarie per mantenere la continuità del ragionamento nelle interazioni a più turni.

L'API Interactions semplifica notevolmente la gestione delle firme dei ragionamenti rispetto all'API generateContent.

Per impostazione predefinita, quando utilizzi l'API Interactions in modalità con stato (impostando store: true e passando previous_interaction_id nei turni successivi), il server gestisce automaticamente lo stato della conversazione, inclusi tutti i blocchi di ragionamento e le firme. In questa modalità non devi fare nulla per quanto riguarda le firme. Vengono gestite interamente sul lato server.

Modalità senza stato

Se gestisci autonomamente lo stato della conversazione (modalità senza stato) e passi la cronologia completa di input e output in ogni richiesta:

  • Devi SEMPRE inviare di nuovo tutti i blocchi thought esattamente come li hai ricevuti dal modello.
  • Non devi RIMUOVERE o MODIFICARE i blocchi di ragionamento dalla cronologia, in quanto contengono le firme necessarie al modello per continuare il ragionamento.
  • Quando passi da un modello all'altro all'interno di una sessione, devi comunque inviare di nuovo i blocchi di ragionamento del modello precedente. Il backend gestisce la compatibilità.

Prezzi

Quando il ragionamento è attivo, il prezzo della risposta è la somma dei token di output e dei token di ragionamento. Puoi ottenere il numero totale di token di ragionamento generati dal campo 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}`);

I modelli di ragionamento generano ragionamenti completi per migliorare la qualità della risposta finale, quindi restituiscono i riepiloghi per fornire informazioni sul processo di ragionamento. Il prezzo si basa sui token di ragionamento completi che il modello deve generare, anche se dall'API viene restituito solo il riepilogo.

Per saperne di più sui token, consulta la guida al conteggio dei token.

Best practice

Utilizza i modelli di ragionamento in modo efficiente seguendo queste linee guida.

  • Esamina il ragionamento: analizza i riepiloghi dei ragionamenti per comprendere gli errori e migliorare i prompt.
  • Controlla il budget di ragionamento: chiedi al modello di ragionare meno per gli output lunghi per risparmiare token.
  • Attività semplici: utilizza un ragionamento minimo per il recupero di fatti o la classificazione (ad es. "Dove è stata fondata DeepMind?").
  • Attività moderate: utilizza il ragionamento predefinito per confrontare concetti o ragionamenti creativi (ad es. confronta auto elettriche e ibride).
  • Attività complesse: utilizza il ragionamento massimo per la programmazione avanzata, la matematica o la pianificazione in più passaggi (ad es. risolvi i problemi di matematica AIME).

Passaggi successivi