Gemini 3.8 Flash jest już dostępny. Przećwicz to samodzielnie.

Google używa technologii AI do tłumaczenia treści na Twój preferowany język. Tłumaczenia wygenerowane przez AI mogą zawierać błędy.

Gemini

Modele z serii Gemini 3 i 2.5 wykorzystują „proces myślowy”, który znacznie poprawia ich zdolność do rozumowania i planowania wieloetapowego, dzięki czemu są bardzo skuteczne w przypadku złożonych zadań, takich jak kodowanie, zaawansowana matematyka i analiza danych.

Gdy używasz modelu myślenia, Gemini analizuje prompta wewnętrznie przed udzieleniem odpowiedzi. Interfejs API interakcji udostępnia to rozumowanie za pomocą thought kroków, czyli specjalnych kroków, które pojawiają się chronologicznie obok wywołań funkcji, danych wejściowych użytkownika lub danych wyjściowych modelu w tablicy steps.

Każdy etap myślowy zawiera 2 pola:

Pole	Wymagane	Opis
`signature`	✅ Tak	zaszyfrowana reprezentacja wewnętrznego stanu rozumowania modelu. Zawsze obecne, nawet gdy model wykonuje minimalne wnioskowanie.
`summary`	❌ Nie	Tablica treści (tekst lub obrazy) podsumowująca uzasadnienie. Może być pusta w zależności od konfiguracji `thinking_summaries`, tego, czy model przeprowadził wystarczające rozumowanie, lub typu treści (np. latentne obrazy mogą nie mieć podsumowań tekstowych).

Interakcje z myśleniem

Rozpoczęcie interakcji z modelem myślowym jest podobne do każdego innego żądania interakcji. W polu model określ jeden z modeli z obsługą myślenia:

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-pro"),
            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."
  }'

Podsumowania procesu myślowego

Podsumowania myśli zawierają informacje o wewnętrznym procesie rozumowania modelu. Domyślnie zwracany jest tylko wynik końcowy. Podsumowania myśli możesz włączyć, klikając 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"
    }
  }'

W tych przypadkach blok myśli może zawierać tylko podpis bez podsumowania:

Proste żądania, w przypadku których model nie przeprowadził wystarczającego rozumowania, aby wygenerować podsumowanie
thinking_summaries: "none", w przypadku których podsumowania są wyraźnie wyłączone.
Niektóre typy treści, takie jak obrazy, mogą nie mieć podsumowań tekstowych.

Kod powinien zawsze obsługiwać bloki myśli, w których pole summary jest puste lub nie występuje.

Streaming z myśleniem

Użyj przesyłania strumieniowego, aby otrzymywać przyrostowe podsumowania myśli podczas generowania. Bloki myśli są dostarczane za pomocą zdarzeń wysyłanych przez serwer (SSE) z 2 różnymi typami zmian:

Typ delty	Zawiera	Czas wysłania
`thought_summary`	Podsumowanie w formie tekstu lub obrazu	Co najmniej 1 zmiana z przyrostowym podsumowaniem
`thought_signature`	Podpis kryptograficzny	ostatnia zmiana przed `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
  }'

Odpowiedź strumieniowa korzysta ze zdarzeń wysyłanych przez serwer (SSE) i składa się z kroków i zdarzeń, np.:

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]

Kontrolowanie myślenia

Modele Gemini domyślnie korzystają z dynamicznego myślenia, automatycznie dostosowując poziom rozumowania do złożoności żądania. Możesz kontrolować to zachowanie za pomocą parametru thinking_level.

Model	Domyślne myślenie	Obsługiwane poziomy
gemini-3.8-flash	Włączono (średni)	niski, średni, wysoki
gemini-3.7-flash	Włączono (średni)	niski, średni, wysoki
gemini-3.6-flash	Włączono (średni)	minimalny, niski, średni, wysoki
gemini-3.5-flash-lite	Włączono (minimalne)	minimalny, niski, średni, wysoki
gemini-3.1-pro-preview	Włączony (wysoki)	niski, średni, wysoki
gemini-3.1-flash-lite-image	Włączono (minimalne)	minimalna, wysoka
gemini-3-flash-preview	Włączony (wysoki)	minimalny, niski, średni, wysoki
gemini-3-pro-preview	Włączono (wysoki)	niskie, wysokie
gemini-3.5-flash	Włączono (średni)	minimalny, niski, średni, wysoki
gemini-2.5-pro	Wł.	niski, średni, wysoki
gemini-2.5-flash	Wł.	niski, średni, wysoki
gemini-2.5-flash-lite	Wył.	niski, średni, wysoki

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"
    }
  }'

Limity tokenów i `max_output_tokens`

Parametr generowania max_output_tokens określa maksymalną liczbę tokenów, które może wygenerować odpowiedź, w tym tokeny myśli.

Gdy ten parametr jest ustawiony, działa jako sztywne ograniczenie wymuszane przez infrastrukturę, nie zmieniając sposobu, w jaki model przydziela budżet na przetwarzanie (thinking_level).

Jeśli model osiągnie ten limit podczas rozumowania, przestanie generować odpowiedź ze stanem "incomplete" i zwróci skrócone lub puste dane wyjściowe (ale nadal będzie naliczać opłaty za wygenerowane tokeny myślenia). Aby zmniejszyć koszty lub opóźnienia bez obcinania odpowiedzi, zmniejsz thinking_level (low lub medium) zamiast ustawiać małą wartość max_output_tokens.

Podpisy myśli

Sygnatury myśli to zaszyfrowane reprezentacje wewnętrznego rozumowania modelu. Muszą one zachowywać ciągłość rozumowania w interakcjach wieloetapowych.

Interfejs Interactions API znacznie upraszcza obsługę sygnatur myśli w porównaniu z interfejsem generateContent API.

Tryb stanowy (zalecany)

Domyślnie, gdy używasz interfejsu Interactions API w trybie stanowym (ustawiając store: true i przekazując previous_interaction_id w kolejnych turach), serwer automatycznie zarządza stanem rozmowy, w tym wszystkimi blokami myśli i sygnaturami. W tym trybie nie musisz nic robić w związku z podpisami. Są one obsługiwane w całości po stronie serwera.

Tryb bezstanowy

Jeśli samodzielnie zarządzasz stanem rozmowy (tryb bezstanowy) i w każdym żądaniu przekazujesz pełną historię danych wejściowych i wyjściowych:

MUSISZ zawsze ponownie wysyłać wszystkie bloki thought dokładnie w takiej postaci, w jakiej zostały otrzymane z modelu.
NIE usuwaj ani nie modyfikuj bloków myślowych w historii, ponieważ zawierają one sygnatury wymagane do dalszego rozumowania przez model.
Podczas przełączania modeli w ramach sesji nadal należy ponownie wysyłać bloki myślowe poprzedniego modelu. Zgodnością zarządza backend.

Ceny

Gdy myślenie jest włączone, cena odpowiedzi to suma tokenów wyjściowych i tokenów myślenia. Łączną liczbę wygenerowanych tokenów myślenia możesz uzyskać z pola 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)
    }
}

Modele myślowe generują pełne myśli, aby poprawić jakość ostatecznej odpowiedzi, a następnie wyświetlają podsumowania, które pozwalają zrozumieć proces myślowy. Ceny są oparte na pełnych tokenach myśli, które model musi wygenerować, mimo że interfejs API zwraca tylko podsumowanie.

Więcej informacji o tokenach znajdziesz w przewodniku Liczenie tokenów.

Sprawdzone metody

Skutecznie korzystaj z modeli myślowych, postępując zgodnie z tymi wskazówkami.

Sprawdzanie uzasadnienia: analizuj podsumowania myśli, aby zrozumieć przyczyny niepowodzeń i ulepszyć prompty.
Kontrolowanie budżetu na myślenie: poproś model, aby mniej myślał w przypadku długich danych wyjściowych, aby zaoszczędzić tokeny.
Proste zadania: używaj minimalnego lub niskiego poziomu myślenia do wyszukiwania faktów lub klasyfikacji (np. „Gdzie powstała firma DeepMind?”).
Umiarkowane zadania: używaj domyślnego sposobu myślenia do porównywania koncepcji lub kreatywnego rozumowania (np. porównaj samochody elektryczne i hybrydowe).
Złożone zadania: używaj maksymalnego poziomu myślenia w przypadku zaawansowanego kodowania, matematyki lub wieloetapowego planowania (np. rozwiązywania problemów matematycznych z AIME).

Co dalej?

Generowanie tekstu: podstawowe odpowiedzi tekstowe
Wywoływanie funkcji: łączenie z narzędziami
Przewodnik po Gemini 3: funkcje poszczególnych modeli

Gemini

Interakcje z myśleniem

Python

JavaScript

Java

Go

REST

Podsumowania procesu myślowego

Python

JavaScript

Java

Go

REST

Streaming z myśleniem

Python

JavaScript

Java

Go

REST

Kontrolowanie myślenia

Python

JavaScript

Java

Go

REST

Limity tokenów i max_output_tokens

Podpisy myśli

Tryb stanowy (zalecany)

Tryb bezstanowy

Ceny

Python

JavaScript

Java

Go

Sprawdzone metody

Co dalej?

Limity tokenów i `max_output_tokens`