‫Gemini 4 Argon متاح الآن. جرِّب هذه الميزة.

تستخدم Google تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لترجمة المحتوى إلى لغتك المفضّلة، وقد تتضمّن بعض الأخطاء.

تفكير Gemini

تستخدم نماذج Gemini "عملية تفكير" تُحسّن بشكل كبير قدرات الاستدلال والتخطيط المتعدّد الخطوات، ما يجعلها فعّالة جدًا في المهام المعقّدة، مثل الترميز والرياضيات المتقدّمة وتحليل البيانات.

عند استخدام نموذج تفكير، يستدلّ Gemini داخليًا قبل الردّ. تعرض Interactions API هذا الاستدلال من خلال خطوات thought، وهي خطوات مخصّصة تظهر بترتيب زمني إلى جانب استدعاءات الدوال أو بيانات أدخلها المستخدِم أو مخرجات النموذج في مصفوفة steps.

تحتوي كل خطوة تفكير على حقلَين:

الحقل	مطلوب أو اختياري	الوصف
`signature`	✅ نعم	تمثيل مشفّر لحالة الاستدلال الداخلي للنموذج يظهر دائمًا، حتى عندما يُجري النموذج حدًا أدنى من الاستدلال
`summary`	❌ لا	مصفوفة من المحتوى (نص و/أو صور) تلخّص الاستدلال قد تكون فارغة استنادًا إلى إعداد `thinking_summaries`، أو ما إذا كان النموذج قد أجرى استدلالاً كافيًا، أو نوع المحتوى (على سبيل المثال، قد لا تتضمّن الصور الكامنة ملخّصات نصية)

ملاحظة: تتعامل Interactions API مع الأفكار والتوقيعات بشكلٍ مختلف عن generateContent API: - في generateContent API، لا توجد أيّ كتل أفكار مخصّصة. لهذا السبب، تكون التوقيعات بيانات وصفية يمكن إرفاقها بأيّ جزء، مثل تلك التي تكون مضمّنة في أجزاء functionCall أو الجزء الأخير من الردّ. - في Interactions API، تكون الأفكار تمثيلاً من الدرجة الأولى كخطوات thought مخصّصة. لهذا السبب، تقتصر التوقيعات حصريًا على موقعَين معروفَين، وهما خطوات thought أو خطوات الأدوات المضمّنة (مثل google_search_call/ google_search_result). ولا تظهر أبدًا في بيانات أدخلها المستخدم أو مخرجات النموذج أو استدعاءات الدوال العادية.

التفاعلات مع التفكير

يشبه بدء تفاعل مع نموذج تفكير أيّ طلب تفاعل آخر. حدِّد أحد النماذج التي تتيح التفكير في حقل model field:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-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-3.8-flash",
    input: "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
});
console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(
            InteractionsInput.of(
                "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

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-3.8-flash",
    "input": "Explain the concept of Occam'\''s Razor and provide a simple example."
  }'

ملخّصات الأفكار

تقدّم ملخّصات الأفكار إحصاءات عن عملية الاستدلال الداخلي للنموذج. تلقائيًا، يتم عرض الناتج النهائي فقط. يمكنك تفعيل ملخّصات الأفكار باستخدام thinking_summaries:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-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-3.8-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);
            }
        }
    }
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.GenerationConfig;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ThinkingSummaries;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ThoughtStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ThoughtSummaryContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Collections;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("What is the sum of the first 50 prime numbers?"))
        .generationConfig(
            GenerationConfig.builder().thinkingSummaries(ThinkingSummaries.AUTO).build())
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

for (Step step : interaction.steps().orElse(Collections.emptyList())) {
  if (step instanceof ThoughtStep thoughtStep) {
    System.out.println("Thought summary:");
    for (ThoughtSummaryContent contentBlock : thoughtStep.summary().orElse(Collections.emptyList())) {
      if (contentBlock instanceof TextContent textContent) {
        System.out.println(textContent.text().orElse(""));
      }
    }
    System.out.println();
  } else if (step instanceof ModelOutputStep outputStep) {
    for (Content contentBlock : outputStep.content().orElse(Collections.emptyList())) {
      if (contentBlock instanceof TextContent textContent) {
        System.out.println("Answer:");
        System.out.println(textContent.text().orElse(""));
        System.out.println();
      }
    }
  }
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions"),
            GenerationConfig: &interactions.GenerationConfig{
                ThinkingLevel: interactions.ThinkingLevelLow.ToPointer(),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

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-3.8-flash",
    "input": "What is the sum of the first 50 prime numbers?",
    "generation_config": {
      "thinking_summaries": "auto"
    }
  }'

قد تحتوي كتلة الأفكار على توقيع فقط بدون ملخّص في الحالات التالية:

الطلبات البسيطة التي لم يستدلّ فيها النموذج بشكلٍ كافٍ لإنشاء ملخّص
thinking_summaries: "none"، حيث يتم إيقاف الملخّصات بشكلٍ صريح
قد لا تتضمّن أنواع معيّنة من محتوى الأفكار، مثل الصور، ملخّصات نصية

يجب أن يتعامل الرمز البرمجي دائمًا مع كتل الأفكار التي يكون فيها summary فارغًا أو غير متوفّر.

البث مع التفكير

استخدِم البث لتلقّي ملخّصات الأفكار المتزايدة أثناء الإنشاء. يتم تسليم كتل الأفكار باستخدام أحداث Server-Sent Events (SSE) مع نوعَين مختلفَين من التغييرات الجزئية:

نوع التغيير الجزئي	يحتوي على	وقت إرسال البيانات
`thought_summary`	محتوى ملخّص نصي أو صورة	تغيير جزئي واحد أو أكثر مع ملخّص متزايد
`thought_signature`	التوقيع المشفّر	آخر تغيير جزئي قبل `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-3.8-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-3.8-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;
        }
    }
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.GenerationConfig;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionSSEEvent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionSSEStreamEvent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.StepDelta;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.StepDeltaData;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextDelta;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ThinkingSummaries;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ThoughtSummaryDelta;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionResponse;
import com.google.genai.gaos.utils.EventStream;

Client client = new Client();

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

StringBuilder thoughts = new StringBuilder();
StringBuilder answer = new StringBuilder();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of(prompt))
        .generationConfig(
            GenerationConfig.builder().thinkingSummaries(ThinkingSummaries.AUTO).build())
        .stream(true)
        .build();

CreateInteractionResponse response =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params));

try (EventStream<InteractionSSEStreamEvent> stream = response.events()) {
  for (InteractionSSEStreamEvent streamEvent : stream) {
    InteractionSSEEvent event = streamEvent.data().orElse(null);
    if (event instanceof StepDelta stepDelta) {
      StepDeltaData delta = stepDelta.delta().orElse(null);
      if (delta instanceof ThoughtSummaryDelta thoughtDelta) {
        Content content = thoughtDelta.content().orElse(null);
        if (content instanceof TextContent textContent) {
          if (thoughts.length() == 0) {
            System.out.println("Thinking...");
          }
          String summaryText = textContent.text().orElse("");
          System.out.print("[Thought] " + summaryText);
          thoughts.append(summaryText);
        }
      } else if (delta instanceof TextDelta textDelta) {
        String text = textDelta.text().orElse("");
        if (!text.isEmpty()) {
          if (answer.length() == 0) {
            System.out.println("\nAnswer:");
          }
          System.out.print(text);
          answer.append(text);
        }
      }
    }
  }
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("What is the sum of the first 50 prime numbers?"),
            GenerationConfig: &interactions.GenerationConfig{
                ThinkingLevel:     interactions.ThinkingLevelHigh.ToPointer(),
                ThinkingSummaries: interactions.ThinkingSummariesAuto.ToPointer(),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for _, step := range res.Interaction.Steps {
        if thought := step.ThoughtStep; thought != nil {
            for _, part := range thought.Summary {
                if part.TextContent != nil {
                    fmt.Printf("Thought summary:\n%s\n\n", part.TextContent.Text)
                }
            }
        }
    }

    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Printf("Answer:\n%s\n", *res.Interaction.OutputText)
    }
}

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-3.8-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
  }'

يستخدم ردّ البث أحداث Server-Sent Events (SSE) ويتألف من خطوات وأحداث، مثلاً:

event: interaction.created
data: {"interaction":{"id":"v1_xxx","status":"in_progress","object":"interaction","model":"gemini-3.8-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]

التحكّم في التفكير

تشارك نماذج Gemini في التفكير الديناميكي تلقائيًا، ما يؤدي إلى تعديل مقدار جهد الاستدلال استنادًا إلى مدى تعقيد الطلب. يمكنك التحكّم في هذا السلوك باستخدام المعلمة thinking_level.

الطراز	التفكير التلقائي	المستويات المتاحة
gemini-4-argon	مفعّل (متوسط)	منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-3.8-flash	مفعّل (متوسط)	منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-3.6-flash	مفعّل (متوسط)	حد أدنى، منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-3.5-flash-lite	مفعّل (حد أدنى)	حد أدنى، منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-3.1-pro-preview	مفعّل (مرتفع)	منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-3.1-flash-lite-image	مفعّل (حد أدنى)	حد أدنى، مرتفع
gemini-3-flash-preview	مفعّل (مرتفع)	حد أدنى، منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-3-pro-preview	مفعّل (مرتفع)	منخفض، مرتفع
gemini-2.5-pro	مفعّل	منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-2.5-flash	مفعّل	منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-2.5-flash-lite	غير مفعّل	منخفض، متوسط، مرتفع
gemini-robotics-er-2-preview	مفعّل (مرتفع)	حد أدنى، منخفض، متوسط، مرتفع

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-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-3.8-flash",
    input: "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    generation_config: {
        thinking_level: "low"
    }
});
console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.GenerationConfig;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ThinkingLevel;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(
            InteractionsInput.of(
                "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions"))
        .generationConfig(GenerationConfig.builder().thinkingLevel(ThinkingLevel.LOW).build())
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-pro"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("What is the sum of the first 50 prime numbers?"),
            GenerationConfig: &interactions.GenerationConfig{
                ThinkingLevel:     interactions.ThinkingLevelHigh.ToPointer(),
                ThinkingSummaries: interactions.ThinkingSummariesAuto.ToPointer(),
            },
            Stream: genai.Ptr(true),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    stream := res.InteractionSSEStreamEvent
    defer stream.Close()

    for stream.Next() {
        event := stream.Value()
        if stepDelta := event.GetDataStepDelta(); stepDelta != nil {
            if thoughtDelta := stepDelta.GetDeltaThoughtSummary(); thoughtDelta != nil {
                if textContent := thoughtDelta.GetContentText(); textContent != nil {
                    fmt.Printf("[Thought Summary] %s\n", textContent.Text)
                }
            }
            if textDelta := stepDelta.GetDeltaText(); textDelta != nil {
                fmt.Print(textDelta.GetText())
            }
        }
    }
    if err := stream.Err(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

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-3.8-flash",
    "input": "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "low"
    }
  }'

الحدود القصوى للرموز المميّزة و`max_output_tokens`

تضبط مَعلمة الإنشاء max_output_tokens الحد الأقصى لعدد الرموز المميّزة التي يمكن أن ينشئها الردّ، بما في ذلك رموز التفكير.

عند ضبط هذه المعلمة، تعمل كحدّ أقصى تفرضه البنية الأساسية بدون تغيير طريقة تخصيص النموذج لميزانية التفكير (thinking_level).

إذا وصل النموذج إلى هذا الحدّ أثناء الاستدلال، سيتوقف عن الإنشاء مع الحالة "incomplete" ويعرض ناتجًا مقطوعًا أو فارغًا (مع استمرار تحصيل الرسوم مقابل أيّ رموز مميّزة للتفكير تم إنشاؤها). لتقليل التكلفة أو وقت الاستجابة بدون قطع الردود، يمكنك خفض thinking_level (low أو medium) بدلاً من ضبط max_output_tokens صغير.

بالنسبة إلى نماذج Gemini 4 (gemini-4-argon)، يُرجى مراعاة حدود السياق والناتج التالية:

قدرة استيعاب مشتركة تبلغ مليون رمز مميّز: تشترك رموز الإدخال والتفكير والناتج في قدرة استيعاب واحدة تبلغ مليون رمز مميّز (1,048,576 رمزًا مميّزًا). إذا تجاوزت رموز الإدخال بالإضافة إلى max_output_tokens ‏1,048,576 رمزًا مميّزًا، ستفرض واجهة برمجة التطبيقات تلقائيًا حدًا أقصى للناتج يساوي المساحة المتبقية في قدرة الاستيعاب (1,048,576 ناقص رموز الإدخال).
الحد الأقصى التلقائي للناتج المتزامن (64 ألف): عند ضبط background=False (لكلّ من طلبات البث والطلبات غير المستندة إلى البث)، يكون الحد الأقصى التلقائي لـ max_output_tokens هو 65,536 رمزًا مميّزًا. يؤدي ضبط max_output_tokens > 65536 مع background=False إلى عرض الخطأ 400.
فك التشفير الطويل (ما يصل إلى مليون رمز مميّز): للسماح لنموذج Gemini 4 بالاستدلال والإنشاء بما يتجاوز 65,536 رمزًا مميّزًا (ما يصل إلى 1,048,576 رمزًا مميّزًا)، اضبط background=True وmax_output_tokens على قيمة أكبر من 65,536. يمكنك الاطّلاع على فك التشفير الطويل لمزيد من التفاصيل.

توقيعات الأفكار

توقيعات الأفكار هي تمثيلات مشفّرة للاستدلال الداخلي للنموذج. وهي مطلوبة للحفاظ على استمرارية الاستدلال في التفاعلات المتعدّدة الأدوار.

تسهّل Interactions API التعامل مع توقيعات الأفكار بشكلٍ كبير مقارنةً بـ generateContent API.

الوضع الذي يحفظ الحالة (يُنصَح به)

تلقائيًا، عند استخدام Interactions API في الوضع الذي يحفظ الحالة (من خلال ضبط store: true وتمرير previous_interaction_id في الأدوار اللاحقة)، يدير الخادم تلقائيًا حالة المحادثة، بما في ذلك جميع كتل الأفكار والتوقيعات. في هذا الوضع، ليس عليك اتّخاذ أيّ إجراء بشأن التوقيعات. تتم معالجتها بالكامل على جانب الخادم.

الوضع الذي لا يحفظ الحالة

إذا كنت تدير حالة المحادثة بنفسك (الوضع الذي لا يحفظ الحالة) وتمرِّر السجلّ الكامل للإدخالات والنواتج في كل طلب:

يجب دائمًا إعادة إرسال جميع كتل thought تمامًا كما تم استلامها من النموذج.
يجب عدم إزالة كتل الأفكار أو تعديلها من السجلّ، لأنّها تحتوي على التوقيعات المطلوبة ليواصل النموذج استدلاله.
عند التبديل بين النماذج ضمن جلسة، يجب أن تستمر في إعادة إرسال كتل الأفكار الخاصة بالنموذج السابق. يدير النظام الخلفي التوافق.

الأسعار

عند تفعيل التفكير، يكون سعر الردّ هو مجموع رموز الناتج ورموز التفكير. يمكنك الحصول على إجمالي عدد رموز التفكير التي تم إنشاؤها من حقل 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}`);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Usage;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Explain the concept of Occam's Razor."))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.usage().isPresent()) {
  Usage usage = interaction.usage().get();
  System.out.println("Thoughts tokens: " + usage.totalThoughtTokens().orElse(0));
  System.out.println("Output tokens: " + usage.totalOutputTokens().orElse(0));
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Turn 1: Execute a reasoning + tool use interaction
    turn1, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-pro"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Compare the GDP growth of Japan and Germany in 2025."),
            Tools: []interactions.Tool{
                interactions.NewTool(interactions.GoogleSearch{}),
            },
            GenerationConfig: &interactions.GenerationConfig{
                ThinkingLevel: interactions.ThinkingLevelHigh.ToPointer(),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Turn 2: Pass PreviousInteractionID so thought signatures are automatically preserved
    turn2, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model:                 interactions.Model("gemini-3.8-pro"),
            PreviousInteractionID: turn1.Interaction.ID,
            Input:                 interactions.NewInteractionsInput("Now summarize that comparison in a 3-row markdown table."),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if turn2.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*turn2.Interaction.OutputText)
    }
}

تنشئ نماذج التفكير أفكارًا كاملة لتحسين جودة الردّ النهائي ، ثم تعرض ملخّصات لتقديم إحصاءات عن عملية التفكير. تستند الأسعار إلى رموز التفكير الكاملة التي يحتاج النموذج إلى إنشائها، على الرغم من أنّ واجهة برمجة التطبيقات لا تعرض سوى الملخّص.

يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول الرموز المميّزة في دليل احتساب الرموز المميّزة.

أفضل الممارسات

استخدِم نماذج التفكير بكفاءة من خلال اتّباع هذه الإرشادات.

مراجعة الاستدلال: يمكنك تحليل ملخّصات الأفكار لفهم حالات الفشل وتحسين الطلبات.
التحكّم في ميزانية التفكير: اطلب من النموذج التفكير بشكلٍ أقل في النواتج الطويلة لتوفير الرموز المميّزة.
المهام البسيطة: استخدِم التفكير بالحد الأدنى أو التفكير المنخفض لاسترداد الحقائق أو التصنيف (مثلاً، "أين تم تأسيس DeepMind؟").
المهام المتوسّطة: استخدِم التفكير التلقائي لمقارنة المفاهيم أو الاستدلال الإبداعي (مثلاً، مقارنة السيارات الكهربائية والسيارات الهجينة).
المهام المعقّدة: استخدِم التفكير بالحد الأقصى للترميز المتقدّم أو الرياضيات أو التخطيط المتعدّد الخطوات (مثلاً، حلّ مسائل الرياضيات في مسابقة AIME).

الخطوات التالية

إنشاء النصوص: الردود النصية الأساسية
استدعاء الدالة: الاتصال بالأدوات
دليل Gemini 4: ما جديد Gemini 4؟
دليل Gemini 3: الميزات الخاصة بالنموذج

تفكير Gemini

التفاعلات مع التفكير

Python

JavaScript

Java

Go

REST

ملخّصات الأفكار

Python

JavaScript

Java

Go

REST

البث مع التفكير

Python

JavaScript

Java

Go

REST

التحكّم في التفكير

Python

JavaScript

Java

Go

REST

الحدود القصوى للرموز المميّزة وmax_output_tokens

توقيعات الأفكار

الوضع الذي يحفظ الحالة (يُنصَح به)

الوضع الذي لا يحفظ الحالة

الأسعار

Python

JavaScript

Java

Go

أفضل الممارسات

الخطوات التالية

الحدود القصوى للرموز المميّزة و`max_output_tokens`