Tư duy của Gemini

Các mô hình Gemini 3 và 2.5 sử dụng một "quy trình tư duy" nội bộ giúp cải thiện đáng kể khả năng suy luận và lập kế hoạch nhiều bước, khiến chúng trở nên hiệu quả cao đối với các nhiệm vụ phức tạp như lập trình, toán học nâng cao và phân tích dữ liệu.

Hướng dẫn này sẽ cho bạn biết cách khai thác khả năng suy nghĩ của Gemini bằng Gemini API.

Tạo nội dung bằng tư duy

Việc bắt đầu một yêu cầu bằng mô hình tư duy cũng tương tự như mọi yêu cầu tạo nội dung khác. Điểm khác biệt chính nằm ở việc chỉ định một trong các mô hình có hỗ trợ tư duy trong trường model, như minh hoạ trong ví dụ tạo văn bản sau đây:

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-2.5-pro",
    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-2.5-pro",
    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-2.5-pro"

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

  fmt.Println(resp.Text())
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro: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."
         }
       ]
     }
   ]
 }'
 ```

Tóm tắt suy nghĩ

Bản tóm tắt suy nghĩ là phiên bản tổng hợp của những suy nghĩ thô sơ của mô hình và cung cấp thông tin chi tiết về quy trình suy luận nội bộ của mô hình. Xin lưu ý rằng các cấp độ suy nghĩ và ngân sách áp dụng cho suy nghĩ thô của mô hình chứ không áp dụng cho bản tóm tắt suy nghĩ.

Bạn có thể bật tính năng tóm tắt suy nghĩ bằng cách đặt includeThoughts thành true trong cấu hình yêu cầu. Sau đó, bạn có thể truy cập vào bản tóm tắt bằng cách lặp lại parts của tham số response và kiểm tra boolean thought.

Dưới đây là ví dụ minh hoạ cách bật và truy xuất bản tóm tắt suy nghĩ mà không cần truyền trực tuyến. Thao tác này sẽ trả về một bản tóm tắt suy nghĩ cuối cùng duy nhất cùng với phản hồi:

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-2.5-pro",
  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-2.5-pro",
    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-2.5-pro"
  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)
      }
    }
  }
}

Sau đây là ví dụ về cách sử dụng tính năng suy nghĩ bằng cách phát trực tuyến, tính năng này sẽ trả về các bản tóm tắt gia tăng, luân phiên trong quá trình tạo:

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-2.5-pro",
    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-2.5-pro",
    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-2.5-pro"

  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)
      }
    }
  }
}

Tư duy kiểm soát

Theo mặc định, các mô hình Gemini tham gia vào quá trình tư duy linh hoạt bằng cách tự động điều chỉnh mức độ nỗ lực suy luận dựa trên độ phức tạp của yêu cầu của người dùng. Tuy nhiên, nếu có các hạn chế cụ thể về độ trễ hoặc yêu cầu mô hình tham gia vào quá trình suy luận sâu hơn bình thường, bạn có thể tuỳ ý sử dụng các tham số để kiểm soát hành vi suy nghĩ.

Các cấp độ tư duy (Gemini 3 Pro)

Tham số thinkingLevel (nên dùng cho các mô hình Gemini 3 trở lên) cho phép bạn kiểm soát hành vi suy luận. Bạn có thể đặt mức độ tư duy thành "low" hoặc "high". Nếu bạn không chỉ định cấp độ tư duy, Gemini sẽ sử dụng cấp độ tư duy động mặc định của mô hình, "high", cho Gemini 3 Pro Preview.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-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 } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

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

Bạn không thể tắt tính năng suy nghĩ của Gemini 3 Pro. Các mô hình Gemini 2.5 không hỗ trợ thinkingLevel; thay vào đó, hãy sử dụng thinkingBudget.

Ngân sách tư duy

Tham số thinkingBudget (được giới thiệu cùng với dòng Gemini 2.5) hướng dẫn mô hình về số lượng mã thông báo tư duy cụ thể cần sử dụng để suy luận.

Sau đây là thinkingBudget thông tin chi tiết về cấu hình cho từng loại mô hình. Bạn có thể tắt tính năng suy nghĩ bằng cách đặt thinkingBudget thành 0. Việc đặt thinkingBudget thành -1 sẽ bật tư duy linh hoạt, tức là mô hình sẽ điều chỉnh ngân sách dựa trên độ phức tạp của yêu cầu.

Mô hình Chế độ cài đặt mặc định
(Chưa đặt ngân sách suy nghĩ)		 Phạm vi Tắt các bước suy luận Bật tư duy linh hoạt
2.5 Pro Tư duy linh hoạt: Mô hình quyết định thời điểm và mức độ cần suy nghĩ 128 đến 32768 Không áp dụng: Không tắt được tính năng suy nghĩ thinkingBudget = -1
2.5 Flash Tư duy linh hoạt: Mô hình quyết định thời điểm và mức độ cần suy nghĩ 0 đến 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1
2.5 Flash Preview Tư duy linh hoạt: Mô hình quyết định thời điểm và mức độ cần suy nghĩ 0 đến 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1
2.5 Flash Lite Mô hình không suy nghĩ 512 đến 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1
2.5 Flash Lite Preview Mô hình không suy nghĩ 512 đến 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1
Robotics-ER 1.5 Preview Tư duy linh hoạt: Mô hình quyết định thời điểm và mức độ cần suy nghĩ 0 đến 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1
2.5 Bản xem trước âm thanh gốc trực tiếp bằng Flash (09/2025) Tư duy linh hoạt: Mô hình quyết định thời điểm và mức độ cần suy nghĩ 0 đến 24576 thinkingBudget = 0 thinkingBudget = -1

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    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-pro",
    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-pro"
  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-pro: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
    }
  }
}'

Tuỳ thuộc vào câu lệnh, mô hình có thể vượt quá hoặc không đạt được hạn mức mã thông báo.

Chữ ký của suy nghĩ

Gemini API không lưu giữ trạng thái, vì vậy mô hình này xử lý từng yêu cầu API một cách độc lập và không có quyền truy cập vào ngữ cảnh suy nghĩ từ các lượt tương tác trước đó trong các lượt tương tác nhiều lượt.

Để duy trì bối cảnh tư duy trong các lượt tương tác nhiều lượt, Gemini trả về chữ ký tư duy. Đây là các biểu thị được mã hoá của quy trình tư duy nội bộ của mô hình.

  • Các mô hình Gemini 2.5 trả về chữ ký suy nghĩ khi bạn bật tính năng suy nghĩ và yêu cầu có lệnh gọi hàm, cụ thể là khai báo hàm.
  • Các mô hình Gemini 3 có thể trả về chữ ký suy nghĩ cho tất cả các loại phần. Bạn nên luôn truyền tất cả chữ ký trở lại như đã nhận, nhưng đây là yêu cầu bắt buộc đối với chữ ký gọi hàm. Hãy đọc trang Chữ ký tư duy để tìm hiểu thêm.

Google GenAI SDK sẽ tự động xử lý việc trả về chữ ký suy nghĩ cho bạn. Bạn chỉ cần quản lý chữ ký suy nghĩ theo cách thủ công nếu đang sửa đổi nhật ký trò chuyện hoặc sử dụng REST API.

Những hạn chế khác về việc sử dụng cần cân nhắc khi gọi hàm bao gồm:

  • Chữ ký được trả về từ mô hình trong các phần khác của phản hồi, ví dụ: gọi hàm hoặc các phần văn bản. Trả về toàn bộ câu trả lời với tất cả các phần cho mô hình trong các lượt tiếp theo.
  • Không nối các phần có chữ ký với nhau.
  • Không được hợp nhất một phần có chữ ký với một phần không có chữ ký.

Giá

Khi tính năng suy nghĩ được bật, giá phản hồi là tổng số mã thông báo đầu ra và mã thông báo suy nghĩ. Bạn có thể lấy tổng số mã thông báo tư duy đã tạo từ trường 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))

Các mô hình tư duy tạo ra những suy nghĩ đầy đủ để cải thiện chất lượng của câu trả lời cuối cùng, sau đó đưa ra bản tóm tắt để cung cấp thông tin chi tiết về quy trình tư duy. Vì vậy, giá được tính dựa trên số lượng mã thông báo đầy đủ mà mô hình cần tạo để tạo bản tóm tắt, mặc dù chỉ có bản tóm tắt được xuất ra từ API.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về mã thông báo trong hướng dẫn Đếm mã thông báo.

Các phương pháp hay nhất

Phần này bao gồm một số hướng dẫn để sử dụng hiệu quả các mô hình tư duy. Như thường lệ, việc làm theo hướng dẫn và các phương pháp hay nhất về câu lệnh sẽ giúp bạn đạt được kết quả tốt nhất.

Gỡ lỗi và điều hướng

  • Xem xét lập luận: Khi bạn không nhận được câu trả lời như mong đợi từ các mô hình tư duy, bạn có thể phân tích kỹ lưỡng bản tóm tắt suy nghĩ của Gemini. Bạn có thể xem cách AI phân tích nhiệm vụ và đi đến kết luận, đồng thời sử dụng thông tin đó để điều chỉnh cho phù hợp với kết quả mong muốn.

  • Đưa ra hướng dẫn về lập luận: Nếu muốn nhận được kết quả đặc biệt dài, bạn có thể đưa ra hướng dẫn trong câu lệnh để hạn chế lượng suy nghĩ mà mô hình sử dụng. Nhờ đó, bạn có thể dành nhiều mã thông báo đầu ra hơn cho câu trả lời của mình.

Độ phức tạp của việc cần làm

  • Các tác vụ đơn giản (Có thể TẮT tính năng suy nghĩ): Đối với những yêu cầu đơn giản không đòi hỏi khả năng lập luận phức tạp, chẳng hạn như truy xuất thông tin thực tế hoặc phân loại, thì không cần suy nghĩ. Ví dụ:
    • "DeepMind được thành lập ở đâu?"
    • "Email này có yêu cầu tổ chức cuộc họp hay chỉ cung cấp thông tin?"
  • Các tác vụ trung bình (Mặc định/Cần suy nghĩ): Nhiều yêu cầu phổ biến sẽ được hưởng lợi từ mức độ xử lý từng bước hoặc hiểu biết sâu sắc hơn. Gemini có thể linh hoạt sử dụng khả năng tư duy cho các việc như:
    • So sánh quang hợp và quá trình trưởng thành.
    • So sánh và đối chiếu xe điện và xe lai điện.
  • Nhiệm vụ khó (Khả năng tư duy tối đa): Đối với những thử thách thực sự phức tạp, chẳng hạn như giải các bài toán phức tạp hoặc nhiệm vụ lập trình, bạn nên đặt ngân sách tư duy cao. Những loại tác vụ này đòi hỏi mô hình phải sử dụng toàn bộ khả năng lập luận và lập kế hoạch, thường liên quan đến nhiều bước nội bộ trước khi đưa ra câu trả lời. Ví dụ:
    • Giải bài toán 1 trong AIME 2025: Tìm tổng của tất cả các cơ số nguyên b > 9 sao cho 17b là ước số của 97b.
    • Viết mã Python cho một ứng dụng web trực quan hoá dữ liệu thị trường chứng khoán theo thời gian thực, bao gồm cả xác thực người dùng. Hãy cố gắng làm cho quy trình này hiệu quả nhất có thể.

Các mô hình, công cụ và chức năng được hỗ trợ

Các tính năng tư duy được hỗ trợ trên tất cả các mô hình thuộc dòng 3 và 2.5. Bạn có thể tìm thấy tất cả các chức năng của mô hình trên trang tổng quan về mô hình.

Các mô hình tư duy hoạt động với tất cả các công cụ và chức năng của Gemini. Điều này cho phép các mô hình tương tác với các hệ thống bên ngoài, thực thi mã hoặc truy cập thông tin theo thời gian thực, kết hợp kết quả vào quá trình suy luận và phản hồi cuối cùng của chúng.

Bạn có thể thử các ví dụ về cách sử dụng công cụ với mô hình tư duy trong Sổ tay Tư duy.

Tiếp theo là gì?