กำลังคิด

โมเดล Gemini 3 และ 2.5 Series ใช้ "กระบวนการคิด" ภายในที่ช่วยปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลและการวางแผนหลายขั้นตอนได้อย่างมาก ทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ขั้นสูง และการวิเคราะห์ข้อมูล

คู่มือนี้จะแสดงวิธีใช้ความสามารถด้านการคิดของ Gemini โดยใช้ Gemini API

การสร้างเนื้อหาด้วยการคิด

การเริ่มคำขอด้วยโมเดลการคิดจะคล้ายกับการเริ่มคำขอสร้างเนื้อหาอื่นๆ ความแตกต่างที่สำคัญคือการระบุโมเดลที่รองรับการคิดในช่อง model ดังที่แสดงในตัวอย่างการสร้างข้อความต่อไปนี้

Python

from google import genai

client = genai.Client()
prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents=prompt
)

print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example.";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: prompt,
  });

  console.log(response.text);
}

main();

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "log"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

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

  prompt := "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
  model := "gemini-3-flash-preview"

  resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, genai.Text(prompt), nil)

  fmt.Println(resp.Text())
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent" \
 -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -X POST \
 -d '{
   "contents": [
     {
       "parts": [
         {
           "text": "Explain the concept of Occam'\''s Razor and provide a simple, everyday example."
         }
       ]
     }
   ]
 }'
 ```

ข้อมูลสรุปความคิด

ข้อมูลสรุปความคิดคือเวอร์ชันสรุปของความคิดดิบของโมเดล และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการให้เหตุผลภายในของโมเดล โปรดทราบว่าระดับการคิดและงบประมาณมีผลกับความคิดดิบของโมเดล ไม่ใช่ข้อมูลสรุปความคิด

คุณเปิดใช้ข้อมูลสรุปความคิดได้โดยตั้งค่า includeThoughts เป็น true ในการกำหนดค่าคำขอ จากนั้นคุณจะเข้าถึงข้อมูลสรุปได้โดยการวนซ้ำ parts ของพารามิเตอร์ response และตรวจสอบบูลีน thought

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีเปิดใช้และดึงข้อมูลสรุปความคิดโดยไม่ใช้การสตรีม ซึ่งจะแสดงข้อมูลสรุปความคิดสุดท้ายรายการเดียวพร้อมคำตอบ

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()
prompt = "What is the sum of the first 50 prime numbers?"
response = client.models.generate_content(
  model="gemini-3-flash-preview",
  contents=prompt,
  config=types.GenerateContentConfig(
    thinking_config=types.ThinkingConfig(
      include_thoughts=True
    )
  )
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
  if not part.text:
    continue
  if part.thought:
    print("Thought summary:")
    print(part.text)
    print()
  else:
    print("Answer:")
    print(part.text)
    print()

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: "What is the sum of the first 50 prime numbers?",
    config: {
      thinkingConfig: {
        includeThoughts: true,
      },
    },
  });

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (!part.text) {
      continue;
    }
    else if (part.thought) {
      console.log("Thoughts summary:");
      console.log(part.text);
    }
    else {
      console.log("Answer:");
      console.log(part.text);
    }
  }
}

main();

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "google.golang.org/genai"
  "os"
)

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

  contents := genai.Text("What is the sum of the first 50 prime numbers?")
  model := "gemini-3-flash-preview"
  resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{
    ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
      IncludeThoughts: true,
    },
  })

  for _, part := range resp.Candidates[0].Content.Parts {
    if part.Text != "" {
      if part.Thought {
        fmt.Println("Thoughts Summary:")
        fmt.Println(part.Text)
      } else {
        fmt.Println("Answer:")
        fmt.Println(part.Text)
      }
    }
  }
}

และนี่คือตัวอย่างการใช้การคิดกับการสตรีม ซึ่งจะแสดงข้อมูลสรุปแบบเพิ่มทีละน้อยระหว่างการสร้าง

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = """
Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same street: red, green, and blue.
The person who lives in the red house owns a cat.
Bob does not live in the green house.
Carol owns a dog.
The green house is to the left of the red house.
Alice does not own a cat.
Who lives in each house, and what pet do they own?
"""

thoughts = ""
answer = ""

for chunk in client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
      thinking_config=types.ThinkingConfig(
        include_thoughts=True
      )
    )
):
  for part in chunk.candidates[0].content.parts:
    if not part.text:
      continue
    elif part.thought:
      if not thoughts:
        print("Thoughts summary:")
      print(part.text)
      thoughts += part.text
    else:
      if not answer:
        print("Answer:")
      print(part.text)
      answer += part.text

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const prompt = `Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same
street: red, green, and blue. The person who lives in the red house owns a cat.
Bob does not live in the green house. Carol owns a dog. The green house is to
the left of the red house. Alice does not own a cat. Who lives in each house,
and what pet do they own?`;

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

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContentStream({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: prompt,
    config: {
      thinkingConfig: {
        includeThoughts: true,
      },
    },
  });

  for await (const chunk of response) {
    for (const part of chunk.candidates[0].content.parts) {
      if (!part.text) {
        continue;
      } else if (part.thought) {
        if (!thoughts) {
          console.log("Thoughts summary:");
        }
        console.log(part.text);
        thoughts = thoughts + part.text;
      } else {
        if (!answer) {
          console.log("Answer:");
        }
        console.log(part.text);
        answer = answer + part.text;
      }
    }
  }
}

await main();

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "log"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

const prompt = `
Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same street: red, green, and blue.
The person who lives in the red house owns a cat.
Bob does not live in the green house.
Carol owns a dog.
The green house is to the left of the red house.
Alice does not own a cat.
Who lives in each house, and what pet do they own?
`

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

  contents := genai.Text(prompt)
  model := "gemini-3-flash-preview"

  resp := client.Models.GenerateContentStream(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{
    ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
      IncludeThoughts: true,
    },
  })

  for chunk := range resp {
    for _, part := range chunk.Candidates[0].Content.Parts {
      if len(part.Text) == 0 {
        continue
      }

      if part.Thought {
        fmt.Printf("Thought: %s\n", part.Text)
      } else {
        fmt.Printf("Answer: %s\n", part.Text)
      }
    }
  }
}

การควบคุมการคิด

โมเดล Gemini จะคิดแบบไดนามิกโดยค่าเริ่มต้น ซึ่งจะปรับความพยายามในการให้เหตุผลโดยอัตโนมัติตามความซับซ้อนของคำขอของผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม หากคุณมีข้อจำกัดด้านเวลาในการตอบสนองที่เฉพาะเจาะจงหรือต้องการให้โมเดลให้เหตุผลที่ลึกซึ้งกว่าปกติ คุณสามารถใช้พารามิเตอร์เพื่อควบคุมลักษณะการทำงานของการคิดได้

ระดับการคิด (Gemini 3)

พารามิเตอร์ thinkingLevel ซึ่งแนะนำให้ใช้กับโมเดล Gemini 3 ขึ้นไป ช่วยให้คุณควบคุมลักษณะการทำงานของการให้เหตุผลได้

ตารางต่อไปนี้แสดงรายละเอียดการตั้งค่า thinkingLevel สำหรับโมเดลแต่ละประเภท

ระดับการคิด Gemini 3.1 Pro Gemini 3.1 Flash-Lite Gemini 3 Flash คำอธิบาย
minimal ไม่รองรับ สิ่งที่ทำได้ (ค่าเริ่มต้น) สิ่งที่ทำได้ ตรงกับการตั้งค่า "ไม่คิด" สำหรับคำค้นหาส่วนใหญ่ โมเดลอาจคิดน้อยมากสำหรับงานเขียนโค้ดที่ซับซ้อน ลดเวลาในการตอบสนองสำหรับแอปพลิเคชันแชทหรือแอปพลิเคชันที่มีการส่งข้อความปริมาณมาก โปรดทราบว่า minimal ไม่ได้รับประกันว่าจะปิดการคิด
low สิ่งที่ทำได้ สิ่งที่ทำได้ สิ่งที่ทำได้ ลดเวลาในการตอบสนองและค่าใช้จ่าย เหมาะที่สุดสำหรับการทำตามคำแนะนำง่ายๆ การแชท หรือแอปพลิเคชันที่มีปริมาณงานสูง
medium สิ่งที่ทำได้ สิ่งที่ทำได้ สิ่งที่ทำได้ การคิดที่สมดุลสำหรับงานส่วนใหญ่
high สิ่งที่ทำได้ (ค่าเริ่มต้น, ไดนามิก) สิ่งที่ทำได้ (ไดนามิก) สิ่งที่ทำได้ (ค่าเริ่มต้น, ไดนามิก) เพิ่มความลึกในการให้เหตุผลให้สูงสุด โมเดลอาจใช้เวลานานขึ้นอย่างมากในการ แสดงโทเค็นเอาต์พุตแรก (ที่ไม่ใช่การคิด) แต่เอาต์พุตจะได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบมากขึ้น

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีตั้งค่าระดับการคิด

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents="Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="low")
    ),
)

print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    config: {
      thinkingConfig: {
        thinkingLevel: ThinkingLevel.LOW,
      },
    },
  });

  console.log(response.text);
}

main();

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "google.golang.org/genai"
  "os"
)

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

  thinkingLevelVal := "low"

  contents := genai.Text("Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions")
  model := "gemini-3-flash-preview"
  resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{
    ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
      ThinkingLevel: &thinkingLevelVal,
    },
  })

fmt.Println(resp.Text())
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "thinkingConfig": {
          "thinkingLevel": "low"
    }
  }
}'

คุณปิดใช้การคิดสำหรับ Gemini 3.1 Pro ไม่ได้ นอกจากนี้ Gemini 3 Flash และ Flash-Lite ยังไม่รองรับการปิดการคิดอย่างสมบูรณ์ แต่การตั้งค่า minimal หมายความว่าโมเดลอาจไม่คิด (แม้ว่ายังคงมีความเป็นไปได้ที่จะคิด) หากคุณไม่ได้ระบุระดับการคิด Gemini จะใช้ระดับการคิดแบบไดนามิกเริ่มต้นของโมเดล Gemini 3 "high"

โมเดล Gemini 2.5 Series ไม่รองรับ thinkingLevel ให้ใช้ thinkingBudget แทน

งบประมาณการคิด

พารามิเตอร์ thinkingBudget ซึ่งเปิดตัวพร้อมกับ Gemini 2.5 Series จะแนะนำโมเดลเกี่ยวกับจำนวนโทเค็นการคิดที่เฉพาะเจาะจงที่จะใช้ในการให้เหตุผล

รายละเอียดการกำหนดค่า thinkingBudget สำหรับโมเดลแต่ละประเภทมีดังนี้ คุณปิดใช้การคิดได้โดยตั้งค่า thinkingBudget เป็น 0 การตั้งค่า thinkingBudget เป็น -1 จะเปิด การคิดแบบไดนามิก ซึ่งหมายความว่าโมเดลจะปรับงบประมาณตาม ความซับซ้อนของคำขอ

โมเดล การตั้งค่าเริ่มต้น
(ไม่ได้ตั้งค่า งบประมาณการคิด)
ช่วง ปิดใช้การคิด เปิดใช้การคิดแบบไดนามิก
2.5 Pro การคิดแบบไดนามิก 128 ถึง 32768 ไม่มี: ปิดใช้การคิดไม่ได้ thinkingBudget = -1 (ค่าเริ่มต้น)
2.5 Flash การคิดแบบไดนามิก 0 ถึง 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1 (ค่าเริ่มต้น)
2.5 Flash เวอร์ชันตัวอย่าง การคิดแบบไดนามิก 0 ถึง 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1 (ค่าเริ่มต้น)
2.5 Flash Lite โมเดลไม่คิด 512 ถึง 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1
2.5 Flash Lite เวอร์ชันตัวอย่าง โมเดลไม่คิด 512 ถึง 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1
Robotics-ER 1.6 เวอร์ชันตัวอย่าง การคิดแบบไดนามิก 0 ถึง 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1 (ค่าเริ่มต้น)
2.5 Flash Live Native Audio เวอร์ชันตัวอย่าง (09-2025) การคิดแบบไดนามิก 0 ถึง 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1 (ค่าเริ่มต้น)

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=1024)
        # Turn off thinking:
        # thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=0)
        # Turn on dynamic thinking:
        # thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=-1)
    ),
)

print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-flash",
    contents: "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
    config: {
      thinkingConfig: {
        thinkingBudget: 1024,
        // Turn off thinking:
        // thinkingBudget: 0
        // Turn on dynamic thinking:
        // thinkingBudget: -1
      },
    },
  });

  console.log(response.text);
}

main();

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "google.golang.org/genai"
  "os"
)

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

  thinkingBudgetVal := int32(1024)

  contents := genai.Text("Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions")
  model := "gemini-2.5-flash"
  resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{
    ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
      ThinkingBudget: &thinkingBudgetVal,
      // Turn off thinking:
      // ThinkingBudget: int32(0),
      // Turn on dynamic thinking:
      // ThinkingBudget: int32(-1),
    },
  })

fmt.Println(resp.Text())
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "thinkingConfig": {
          "thinkingBudget": 1024
    }
  }
}'

โมเดลอาจใช้โทเค็นเกินงบประมาณหรือใช้โทเค็นน้อยกว่างบประมาณ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับพรอมต์

ลายเซ็นความคิด

Gemini API เป็นแบบไม่เก็บสถานะ ดังนั้นโมเดลจะถือว่าคำขอ API แต่ละรายการเป็นอิสระและไม่มีสิทธิ์เข้าถึงบริบทความคิดจากรอบก่อนหน้าในการโต้ตอบหลายรอบ

Gemini จะแสดงลายเซ็นความคิด ซึ่งเป็นการแสดงกระบวนการคิดภายในของโมเดลที่เข้ารหัสไว้ เพื่อให้สามารถรักษาบริบทความคิดในการโต้ตอบหลายรอบ

  • โมเดล Gemini 2.5 จะแสดงลายเซ็นความคิดเมื่อเปิดใช้การคิดและ คำขอมีการเรียกใช้ฟังก์ชัน โดยเฉพาะการประกาศฟังก์ชัน
  • โมเดล Gemini 3 อาจแสดงลายเซ็นความคิดสำหรับ ชิ้นส่วน ทุกประเภท เราขอแนะนำให้ส่งลายเซ็นทั้งหมดกลับตามที่ได้รับเสมอ แต่การส่งลายเซ็นการเรียกใช้ฟังก์ชันกลับเป็นสิ่งที่ จำเป็น อ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ในหน้า ลายเซ็นความคิด

ข้อจำกัดในการใช้งานอื่นๆ ที่ควรพิจารณาเกี่ยวกับการเรียกใช้ฟังก์ชันมีดังนี้

  • ระบบจะแสดงลายเซ็นจากโมเดลภายในชิ้นส่วนอื่นๆ ในคำตอบ เช่น ชิ้นส่วนการเรียกใช้ฟังก์ชันหรือชิ้นส่วนข้อความ ส่งคำตอบทั้งหมด พร้อมชิ้นส่วนทั้งหมดกลับไปยังโมเดลในรอบถัดไป
  • อย่าเชื่อมชิ้นส่วนที่มีลายเซ็นเข้าด้วยกัน
  • อย่าผสานชิ้นส่วนหนึ่งที่มีลายเซ็นกับอีกชิ้นส่วนหนึ่งที่ไม่มีลายเซ็น

ราคา

เมื่อเปิดใช้การคิด ราคาคำตอบจะเป็นผลรวมของโทเค็นเอาต์พุตและโทเค็นการคิด คุณดูจำนวนโทเค็นการคิดทั้งหมดที่สร้างขึ้นได้จากช่อง thoughtsTokenCount

Python

# ...
print("Thoughts tokens:",response.usage_metadata.thoughts_token_count)
print("Output tokens:",response.usage_metadata.candidates_token_count)

JavaScript

// ...
console.log(`Thoughts tokens: ${response.usageMetadata.thoughtsTokenCount}`);
console.log(`Output tokens: ${response.usageMetadata.candidatesTokenCount}`);

Go

// ...
usageMetadata, err := json.MarshalIndent(response.UsageMetadata, "", "  ")
if err != nil {
  log.Fatal(err)
}
fmt.Println("Thoughts tokens:", string(usageMetadata.thoughts_token_count))
fmt.Println("Output tokens:", string(usageMetadata.candidates_token_count))

โมเดลการคิดจะสร้างความคิดทั้งหมดเพื่อปรับปรุงคุณภาพของคำตอบสุดท้าย จากนั้นจะแสดงข้อมูลสรุปเพื่อแสดงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการคิด ดังนั้น ราคาจึงอิงตามโทเค็นความคิดทั้งหมดที่โมเดลต้องสร้างขึ้นเพื่อสร้างข้อมูลสรุป แม้ว่า API จะแสดงเฉพาะข้อมูลสรุปก็ตาม

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโทเค็นได้ในคู่มือการนับโทเค็น

แนวทางปฏิบัติแนะนำ

ส่วนนี้มีคำแนะนำบางอย่างสำหรับการใช้โมเดลการคิดอย่างมีประสิทธิภาพ เช่นเคย การทำตามคำแนะนำในการเขียนพรอมต์และแนวทางปฏิบัติแนะนำจะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

การแก้ไขข้อบกพร่องและการควบคุม

  • ตรวจสอบการให้เหตุผล: เมื่อคุณไม่ได้รับคำตอบที่คาดหวังจาก โมเดลการคิด การวิเคราะห์ข้อมูลสรุปความคิดของ Gemini อย่างละเอียดอาจช่วยได้ คุณจะเห็นวิธีที่โมเดลแบ่งงานและได้ข้อสรุป และใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อแก้ไขให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง

  • ให้คำแนะนำในการให้เหตุผล: หากต้องการเอาต์พุตที่ยาวเป็นพิเศษ คุณอาจต้องให้คำแนะนำในพรอมต์เพื่อจำกัดจำนวนการคิดที่โมเดลใช้ ซึ่งจะช่วยให้คุณสงวนโทเค็นเอาต์พุตไว้สำหรับคำตอบได้มากขึ้น

ความซับซ้อนของงาน

  • งานง่าย (อาจปิดการคิดได้): สำหรับคำขอตรงไปตรงมาที่ไม่จำเป็นต้องมีการให้เหตุผลที่ซับซ้อน เช่น การดึงข้อมูลข้อเท็จจริงหรือการจัดประเภท ไม่จำเป็นต้องมีการคิด ตัวอย่างเช่น
    • "DeepMind ก่อตั้งขึ้นที่ไหน"
    • "อีเมลนี้ขอให้มีการประชุมหรือเพียงแค่ให้ข้อมูล"
  • งานปานกลาง (ค่าเริ่มต้น/การคิดบางส่วน): คำขอทั่วไปหลายรายการได้รับประโยชน์จากการประมวลผลแบบทีละขั้นตอนหรือความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น Gemini สามารถใช้ความสามารถด้านการคิดได้อย่างยืดหยุ่นสำหรับงานต่างๆ เช่น
    • เปรียบเทียบการสังเคราะห์แสงกับการเติบโต
    • เปรียบเทียบความเหมือนและความแตกต่างของรถยนต์ไฟฟ้าและรถยนต์ไฮบริด
  • งานยาก (ความสามารถด้านการคิดสูงสุด): สำหรับความท้าทายที่ซับซ้อนอย่างแท้จริง เช่น การแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนหรืองานเขียนโค้ด เราขอแนะนำให้ตั้งงบประมาณการคิดไว้สูง งานประเภทนี้กำหนดให้โมเดลต้องใช้ความสามารถด้านการให้เหตุผลและการวางแผนอย่างเต็มที่ ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับขั้นตอนภายในหลายขั้นตอนก่อนที่จะให้คำตอบ ตัวอย่างเช่น
    • แก้ปัญหาข้อที่ 1 ใน AIME 2025: หาผลรวมของฐานจำนวนเต็มทั้งหมด b > 9 สำหรับ ซึ่ง 17b เป็นตัวหารของ 97b
    • เขียนโค้ด Python สำหรับเว็บแอปพลิเคชันที่แสดงข้อมูลตลาดหุ้นแบบเรียลไทม์ รวมถึงการตรวจสอบสิทธิ์ของผู้ใช้ ทำให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด

โมเดล เครื่องมือ และความสามารถที่รองรับ

ฟีเจอร์การคิดรองรับในโมเดล 3 และ 2.5 Series ทั้งหมด คุณดูความสามารถทั้งหมดของโมเดลได้ในหน้า ภาพรวมของโมเดล

โมเดลการคิดทำงานร่วมกับเครื่องมือและความสามารถทั้งหมดของ Gemini ซึ่งช่วยให้โมเดลโต้ตอบกับระบบภายนอก ดำเนินการโค้ด หรือเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ โดยรวมผลลัพธ์ไว้ในการให้เหตุผลและคำตอบสุดท้าย

คุณลองดูตัวอย่างการใช้เครื่องมือกับโมเดลการคิดได้ใน คู่มือการคิด

ขั้นตอนต่อไปคืออะไร