思考特征是模型内部思考过程的加密表示形式,用于在多轮互动中保留推理上下文。
使用思考模型(例如 Gemini 3 和 2.5 系列)时,API 可能会在响应的 content parts 中返回 thoughtSignature 字段(例如,text 或 functionCall 部分)。
一般来说,如果您在模型响应中收到思考特征,则应在下一轮对话中发送对话历史记录时,按原样将其传递回去。使用 Gemini 3 Pro 时,您必须在函数调用期间传递回思维签名,否则会收到验证错误(4xx 状态代码)。
运作方式
下图直观地展示了“轮次”和“步骤”的含义,它们与 Gemini API 中的函数调用有关。“回合”是指用户与模型之间的一轮完整对话。“步骤”是指模型执行的更精细的操作,通常是完成一轮对话的较大流程的一部分。

本文档重点介绍如何处理 Gemini 3 Pro 的函数调用。如需了解与 2.5 的差异,请参阅模型行为部分。
Gemini 3 Pro 会针对所有包含函数调用的模型回答(来自 API 的回答)返回思考特征。在以下情况下,系统会显示想法签名:
- 如果存在并行函数调用,模型响应返回的第一个函数调用部分将具有思维签名。
- 如果存在连续的函数调用(多步),每个函数调用都会有一个签名,您必须将所有签名都传递回去。
- 不包含函数调用的模型回答会在模型返回的最后一部分中返回思考特征。
下表直观地展示了多步函数调用,将对话轮次和步骤的定义与上文介绍的签名概念相结合:
轮次 |
Step |
用户请求 |
模型回答 |
FunctionResponse |
1 |
1 |
request1 = user_prompt |
FC1 + signature |
FR1 |
1 |
2 |
request2 = request1 + (FC1 + signature) + FR1 |
FC2 + signature |
FR2 |
1 |
3 |
request3 = request2 + (FC2 + signature) + FR2 |
text_output
|
无 |
函数调用部分中的签名
当 Gemini 生成 functionCall 时,它会依赖 thought_signature 在下一轮中正确处理工具的输出。
- 行为:
- 单次函数调用:
functionCall部分将包含thought_signature。 - 并行函数调用:如果模型在响应中生成并行函数调用,则
thought_signature仅附加到第一个functionCall部分。同一响应中的后续functionCall部分将不包含签名。
- 单次函数调用:
- 要求:在发送对话记录时,您必须在收到此签名时所在的精确位置返回此签名。
- 验证:对当前回合中的所有函数调用强制执行严格验证。(仅需要当前回合;我们不会验证之前的回合)
- 该 API 会按时间顺序(从最新到最旧)查找包含标准内容(例如,
text)(即当前回合的开始时间)。这不会be是functionResponse。 - 在特定使用消息之后发生的所有
functionCall模型回答都被视为回答的一部分。 - 当前回合中每个步骤的第一个
functionCall部分必须包含其thought_signature。 - 如果您在当前对话轮次的任何步骤中省略了前
functionCall部分的thought_signature,则请求将失败并显示 400 错误。
- 该 API 会按时间顺序(从最新到最旧)查找包含标准内容(例如,
- 如果未返回正确的签名,您将收到以下错误消息
gemini-3-pro-preview:如果未添加签名,则会导致 400 错误。措辞将采用以下形式:<index of contents array>内容块中的函数调用<Function Call>缺少thought_signature。例如,1.内容块中的函数调用FC1缺少thought_signature。
顺序函数调用示例
本部分展示了一个多函数调用示例,其中用户提出的问题较为复杂,需要执行多项任务。
我们来看一个多轮函数调用示例,其中用户提出了一个需要执行多项任务的复杂问题:"Check flight status for AA100 and
book a taxi if delayed"。
轮次 |
Step |
用户请求 |
模型回答 |
FunctionResponse |
1 |
1 |
request1="Check flight status for AA100 and book a taxi 2 hours before if delayed." |
FC1 ("check_flight") + signature |
FR1 |
1 |
2 |
request2 = request1 + FC1 ("check_flight") + signature + FR1 |
FC2("book_taxi") + signature |
FR2 |
1 |
3 |
request3 = request2 + FC2 ("book_taxi") + signature + FR2 |
text_output
|
None |
以下代码展示了上表中的序列。
第 1 回合,第 1 步(用户请求)
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Check flight status for AA100 and book a taxi 2 hours before if delayed."
}
]
}
],
"tools": [
{
"functionDeclarations": [
{
"name": "check_flight",
"description": "Gets the current status of a flight",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"flight": {
"type": "string",
"description": "The flight number to check"
}
},
"required": [
"flight"
]
}
},
{
"name": "book_taxi",
"description": "Book a taxi",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"time": {
"type": "string",
"description": "time to book the taxi"
}
},
"required": [
"time"
]
}
}
]
}
]
}
第 1 回合,第 1 步(模型回答)
{
"content": {
"role": "model",
"parts": [
{
"functionCall": {
"name": "check_flight",
"args": {
"flight": "AA100"
}
},
"thoughtSignature": "<Signature A>"
}
]
}
}
第 1 轮,第 2 步(用户回答 - 发送工具输出)由于此用户轮次仅包含 functionResponse(没有新文本),因此我们仍处于第 1 轮。我们必须保留 <Signature_A>。
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Check flight status for AA100 and book a taxi 2 hours before if delayed."
}
]
},
{
"role": "model",
"parts": [
{
"functionCall": {
"name": "check_flight",
"args": {
"flight": "AA100"
}
},
"thoughtSignature": "<Signature A>" //Required and Validated
}
]
},
{
"role": "user",
"parts": [
{
"functionResponse": {
"name": "check_flight",
"response": {
"status": "delayed",
"departure_time": "12 PM"
}
}
}
]
}
第 1 轮,第 2 步(模型)模型现在决定根据之前的工具输出预订出租车。
{
"content": {
"role": "model",
"parts": [
{
"functionCall": {
"name": "book_taxi",
"args": {
"time": "10 AM"
}
},
"thoughtSignature": "<Signature B>"
}
]
}
}
第 1 轮,第 3 步(用户 - 发送工具输出)为了发送出租车预订确认信息,我们必须在此循环中包含所有函数调用(<Signature A> + <Signature B>)的签名。
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Check flight status for AA100 and book a taxi 2 hours before if delayed."
}
]
},
{
"role": "model",
"parts": [
{
"functionCall": {
"name": "check_flight",
"args": {
"flight": "AA100"
}
},
"thoughtSignature": "<Signature A>" //Required and Validated
}
]
},
{
"role": "user",
"parts": [
{
"functionResponse": {
"name": "check_flight",
"response": {
"status": "delayed",
"departure_time": "12 PM"
}
}
}
]
},
{
"role": "model",
"parts": [
{
"functionCall": {
"name": "book_taxi",
"args": {
"time": "10 AM"
}
},
"thoughtSignature": "<Signature B>" //Required and Validated
}
]
},
{
"role": "user",
"parts": [
{
"functionResponse": {
"name": "book_taxi",
"response": {
"booking_status": "success"
}
}
}
]
}
}
并行函数调用示例
我们来看一个并行函数调用示例,其中用户要求 "Check weather in Paris and London",看看模型在何处进行验证。
轮次 |
Step |
用户请求 |
模型回答 |
FunctionResponse |
|---|---|---|---|---|
1 |
1 |
request1="Check the weather in Paris and London" |
FC1(“巴黎”)+ 签名 FC2(“伦敦”) |
FR1 |
1 |
2 |
请求 2 = 请求 1 + FC1(“巴黎”)+ 签名 + FC2(“伦敦”) |
text_output (无 FC) |
无 |
以下代码展示了上表中的序列。
第 1 回合,第 1 步(用户请求)
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Check the weather in Paris and London."
}
]
}
],
"tools": [
{
"functionDeclarations": [
{
"name": "get_current_temperature",
"description": "Gets the current temperature for a given location.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city name, e.g. San Francisco"
}
},
"required": [
"location"
]
}
}
]
}
]
}
第 1 回合,第 1 步(模型回答)
{
"content": {
"parts": [
{
"functionCall": {
"name": "get_current_temperature",
"args": {
"location": "Paris"
}
},
"thoughtSignature": "<Signature_A>"// INCLUDED on First FC
},
{
"functionCall": {
"name": "get_current_temperature",
"args": {
"location": "London"
}// NO signature on subsequent parallel FCs
}
}
]
}
}
第 1 轮,第 2 步(用户回答 - 发送工具输出)我们必须完全按照收到的内容保留第一部分的 <Signature_A>。
[
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Check the weather in Paris and London."
}
]
},
{
"role": "model",
"parts": [
{
"functionCall": {
"name": "get_current_temperature",
"args": {
"city": "Paris"
}
},
"thought_signature": "<Signature_A>" // MUST BE INCLUDED
},
{
"functionCall": {
"name": "get_current_temperature",
"args": {
"city": "London"
}
}
} // NO SIGNATURE FIELD
]
},
{
"role": "user",
"parts": [
{
"functionResponse": {
"name": "get_current_temperature",
"response": {
"temp": "15C"
}
}
},
{
"functionResponse": {
"name": "get_current_temperature",
"response": {
"temp": "12C"
}
}
}
]
}
]
非 functionCall 部分中的签名
Gemini 还可能会在回答的最后一部分(非函数调用部分)中返回 thought_signatures。
- 行为:模型返回的最终内容部分 (
text, inlineData…) 可能包含thought_signature。 - 建议:建议返回这些签名,以确保模型保持高质量的推理能力,尤其是在复杂的指令遵循或模拟代理工作流程方面。
- 验证:API 不会严格强制执行验证。如果您省略这些参数,系统不会显示阻塞性错误,但性能可能会下降。
文本/上下文推理(无验证)
第 1 回合,第 1 步(模型回答)
{
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "I need to calculate the risk. Let me think step-by-step...",
"thought_signature": "<Signature_C>" // OPTIONAL (Recommended)
}
]
}
第 2 回合,第 1 步(用户)
[
{ "role": "user", "parts": [{ "text": "What is the risk?" }] },
{
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "I need to calculate the risk. Let me think step-by-step...",
// If you omit <Signature_C> here, no error will occur.
}
]
},
{ "role": "user", "parts": [{ "text": "Summarize it." }] }
]
OpenAI 兼容性签名
以下示例展示了如何使用 OpenAI 兼容性处理聊天补全 API 的思路签名。
顺序函数调用示例
这是一个多轮函数调用示例,其中用户提出的问题较为复杂,需要执行多项任务。
我们来看一个多轮函数调用示例,其中用户提出问题 Check flight status for AA100 and book a taxi if delayed,您可以了解当用户提出需要执行多项任务的复杂问题时会发生什么情况。
轮次 |
Step |
用户请求 |
模型回答 |
FunctionResponse |
1 |
1 |
request1="Check the weather in Paris and London" |
FC1 ("Paris") + signature
|
FR1 |
1 |
2 |
request 2 = request1 + FC1 ("Paris") + signature + FC2 ("London") |
text_output
|
None |
以下代码会遍历给定的序列。
第 1 回合,第 1 步(用户请求)
{
"model": "google/gemini-3-pro-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Check flight status for AA100 and book a taxi 2 hours before if delayed."
}
],
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "check_flight",
"description": "Gets the current status of a flight",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"flight": {
"type": "string",
"description": "The flight number to check."
}
},
"required": [
"flight"
]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "book_taxi",
"description": "Book a taxi",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"time": {
"type": "string",
"description": "time to book the taxi"
}
},
"required": [
"time"
]
}
}
}
]
}
第 1 回合,第 1 步(模型回答)
{
"role": "model",
"tool_calls": [
{
"extra_content": {
"google": {
"thought_signature": "<Signature A>"
}
},
"function": {
"arguments": "{\"flight\":\"AA100\"}",
"name": "check_flight"
},
"id": "function-call-1",
"type": "function"
}
]
}
第 1 轮,第 2 步(用户回答 - 发送工具输出)
由于此用户对话轮次仅包含 functionResponse(没有新文本),因此我们仍处于对话轮次 1,必须保留 <Signature_A>。
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Check flight status for AA100 and book a taxi 2 hours before if delayed."
},
{
"role": "model",
"tool_calls": [
{
"extra_content": {
"google": {
"thought_signature": "<Signature A>" //Required and Validated
}
},
"function": {
"arguments": "{\"flight\":\"AA100\"}",
"name": "check_flight"
},
"id": "function-call-1",
"type": "function"
}
]
},
{
"role": "tool",
"name": "check_flight",
"tool_call_id": "function-call-1",
"content": "{\"status\":\"delayed\",\"departure_time\":\"12 PM\"}"
}
]
第 1 轮,第 2 步(模型)
模型现在会根据之前的工具输出决定是否预订出租车。
{
"role": "model",
"tool_calls": [
{
"extra_content": {
"google": {
"thought_signature": "<Signature B>"
}
},
"function": {
"arguments": "{\"time\":\"10 AM\"}",
"name": "book_taxi"
},
"id": "function-call-2",
"type": "function"
}
]
}
第 1 轮,第 3 步(用户 - 发送工具输出)
为了发送出租车预订确认信息,我们必须在此循环中包含所有函数调用的签名 (<Signature A> + <Signature B>)。
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Check flight status for AA100 and book a taxi 2 hours before if delayed."
},
{
"role": "model",
"tool_calls": [
{
"extra_content": {
"google": {
"thought_signature": "<Signature A>" //Required and Validated
}
},
"function": {
"arguments": "{\"flight\":\"AA100\"}",
"name": "check_flight"
},
"id": "function-call-1d6a1a61-6f4f-4029-80ce-61586bd86da5",
"type": "function"
}
]
},
{
"role": "tool",
"name": "check_flight",
"tool_call_id": "function-call-1d6a1a61-6f4f-4029-80ce-61586bd86da5",
"content": "{\"status\":\"delayed\",\"departure_time\":\"12 PM\"}"
},
{
"role": "model",
"tool_calls": [
{
"extra_content": {
"google": {
"thought_signature": "<Signature B>" //Required and Validated
}
},
"function": {
"arguments": "{\"time\":\"10 AM\"}",
"name": "book_taxi"
},
"id": "function-call-65b325ba-9b40-4003-9535-8c7137b35634",
"type": "function"
}
]
},
{
"role": "tool",
"name": "book_taxi",
"tool_call_id": "function-call-65b325ba-9b40-4003-9535-8c7137b35634",
"content": "{\"booking_status\":\"success\"}"
}
]
并行函数调用示例
我们来看一个并行函数调用示例,其中用户询问 "Check weather in Paris and London",您可以查看模型在何处进行验证。
轮次 |
Step |
用户请求 |
模型回答 |
FunctionResponse |
1 |
1 |
request1="Check the weather in Paris and London" |
FC1 ("Paris") + signature
|
FR1 |
1 |
2 |
request 2 = request1 + FC1 ("Paris") + signature + FC2 ("London") |
text_output
|
None |
以下是遍历给定序列的代码。
第 1 回合,第 1 步(用户请求)
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Check the weather in Paris and London."
}
]
}
],
"tools": [
{
"functionDeclarations": [
{
"name": "get_current_temperature",
"description": "Gets the current temperature for a given location.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city name, e.g. San Francisco"
}
},
"required": [
"location"
]
}
}
]
}
]
}
第 1 回合,第 1 步(模型回答)
{
"role": "assistant",
"tool_calls": [
{
"extra_content": {
"google": {
"thought_signature": "<Signature A>" //Signature returned
}
},
"function": {
"arguments": "{\"location\":\"Paris\"}",
"name": "get_current_temperature"
},
"id": "function-call-f3b9ecb3-d55f-4076-98c8-b13e9d1c0e01",
"type": "function"
},
{
"function": {
"arguments": "{\"location\":\"London\"}",
"name": "get_current_temperature"
},
"id": "function-call-335673ad-913e-42d1-bbf5-387c8ab80f44",
"type": "function" // No signature on Parallel FC
}
]
}
第 1 轮,第 2 步(用户回答 - 发送工具输出)
您必须按原样保留第一部分中的 <Signature_A>。
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Check the weather in Paris and London."
},
{
"role": "assistant",
"tool_calls": [
{
"extra_content": {
"google": {
"thought_signature": "<Signature A>" //Required
}
},
"function": {
"arguments": "{\"location\":\"Paris\"}",
"name": "get_current_temperature"
},
"id": "function-call-f3b9ecb3-d55f-4076-98c8-b13e9d1c0e01",
"type": "function"
},
{
"function": { //No Signature
"arguments": "{\"location\":\"London\"}",
"name": "get_current_temperature"
},
"id": "function-call-335673ad-913e-42d1-bbf5-387c8ab80f44",
"type": "function"
}
]
},
{
"role":"tool",
"name": "get_current_temperature",
"tool_call_id": "function-call-f3b9ecb3-d55f-4076-98c8-b13e9d1c0e01",
"content": "{\"temp\":\"15C\"}"
},
{
"role":"tool",
"name": "get_current_temperature",
"tool_call_id": "function-call-335673ad-913e-42d1-bbf5-387c8ab80f44",
"content": "{\"temp\":\"12C\"}"
}
]
常见问题解答
如何将历史记录从其他模型转移到 Gemini 3 Pro,并在当前轮次和步骤中包含函数调用部分?我需要提供并非由 API 生成的函数调用部分,因此这些部分没有关联的思路签名?
虽然强烈建议不要将自定义函数调用块注入到请求中,但在无法避免的情况下(例如,向模型提供有关由客户端确定性执行的函数调用和响应的信息,或者转移不包含思路签名的其他模型的轨迹),您可以在思路签名字段中设置
"context_engineering_is_the_way_to_go"或"skip_thought_signature_validator"的以下虚拟签名,以跳过验证。我发送了交错的并行函数调用和响应,但 API 返回了 400 错误。为什么?
当 API 返回并行函数调用“FC1 + 签名, FC2”时,预期的用户响应为“FC1+ 签名, FC2, FR1, FR2”。如果您以“FC1 + 签名、FR1、FC2、FR2”的方式交错放置它们,API 将返回 400 错误。
在流式传输过程中,如果模型未返回函数调用,我找不到思考特征
在模型回答不包含带有流式请求的 FC 时,模型可能会在文本内容为空的部分中返回思维签名。建议解析整个请求,直到模型返回
finish_reason。
各型号的“思维签名”行为
Gemini 3 Pro 和 Gemini 2.5 模型在函数调用中对思维签名有不同的行为:
- 如果响应中包含函数调用,则
- Gemini 3 Pro 将始终在第一个函数调用部分中包含签名。 必须退回该部件。
- Gemini 2.5 将在第一部分中包含签名(无论类型如何)。您可以选择是否退回该部分。
- 如果响应中没有函数调用,则返回
- 如果模型生成了想法,Gemini 3 Pro 将在最后一部分添加签名。
- Gemini 2.5 不会在任何部分添加签名。
如需了解 Gemini 2.5 模型的思考签名行为,请参阅思考页面。