Wird generiert

Thinking-Modelle generieren einen internen „Denkprozess“, bevor sie eine Antwort zurückgeben. Diese Fähigkeit hilft dem Modell, komplexe mehrstufige Planungen durchzuführen, mathematische Probleme zu lösen und genauen Code zu generieren.

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie:

• Denkstufen und Token-Budgets konfigurieren
• Zusammenfassungen von Gedanken ansehen
• Reasoning-Status über Multi-Turn-Unterhaltungen hinweg mit Thought-Signaturen beibehalten

Unterstützte Modelle

Die folgenden Modelle unterstützen die Funktion „Denken“:

Klicken, um unterstützte Modelle einzublenden

• Gemini Robotics ER 2 Vorabversion
• Gemini Omni Flash Vorabversion
• Gemini Omni 1.1 Flash Vorabversion
• Gemini Nano Banana 2.1
• Gemini 4 Argon Cyber Permissive
• Gemini 4 Argon
• Gemini 3.8 Flash Cyber
• Gemini 3.8 Flash
• Gemini 3.7 Flash
• Gemini 3.6 Flash
• Gemini 3.5 Flash-Lite
• Gemini 3.5 Flash
• Gemini 3.1 Pro Vorabversion
• Gemini 3.1 Flash-Lite Image (Nano Banana 2 Lite)
• Gemini 3.1 Flash-Lite
• Gemini 3.1 Flash Image
• Gemini 3 Pro Image
• Gemini 3 Flash Vorabversion
• Gemini 2.5 Pro
• Gemini 2.5 Flash-Lite
• Gemini 2.5 Flash

Denkprozess des Modells steuern

Die Funktion „Thinking“ ist in unterstützten Gemini-Modellen standardmäßig aktiviert. In Agent Studio können Sie den gesamten Denkprozess zusammen mit der generierten Antwort einsehen.

Da das Modellverhalten nicht deterministisch ist, kann das Thinking nicht für jede Anfrage garantiert werden. Auch wenn das Denken aktiviert ist und Sie ein Denklevel, ein Denkbudget oder include_thoughts festlegen, kann es sein, dass das Modell auf einige Anfragen ohne Denken antwortet und keine Denkprozesse zurückgibt. Ihre Anwendung muss Antworten verarbeiten können, die keine Gedanken enthalten.

Wie Sie das Nachdenken konfigurieren, hängt von der Modellversion ab:

• Gemini 3 und neuere Modelle
• Gemini 2.5 und frühere Modelle

Gemini 3 und neuere Modelle

Gemini 3-Modelle verwenden den Parameter thinking_level. Mit diesem Parameter werden diskrete Reasoning-Stufen festgelegt, sodass Sie zwischen Latenz und Reasoning-Tiefe optimieren können.

Console

1. Rufen Sie Agent Studio auf, wählen Sie Neu > Chat aus und maximieren Sie den Modellbereich.

   Agent Studio öffnen

2. Wählen Sie im Bereich Modelleinstellungen im Menü Modell ein unterstütztes Modell aus.
3. Wählen Sie im Drop-down-Menü Denkniveau einen Wert aus.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="How does AI work?",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            # Options: MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH
            thinking_level=types.ThinkingLevel.THINKING_LEVEL_VALUE
        )
    ),
)

print(response.text)

Warnung: Der Parameter thinking_budget wird für Gemini 3 und neuere Modelle nicht mehr unterstützt. Wenn Sie thinking_budget für Gemini 4-Modelle festlegen, wird der Fehler 400: INVALID_ARGUMENT zurückgegeben. Bei Gemini 3-Modellen kann es zu gelegentlichen 400: INVALID_ARGUMENT-Fehlern kommen.

Wenn Sie sowohl thinking_level als auch thinking_budget in derselben Anfrage angeben, wird ein Fehler zurückgegeben. Entfernen Sie thinking_budget aus Ihren Anfragen, wenn Sie Gemini 3 und neuere Modelle verwenden, um diese Fehler zu vermeiden.

Werte für den Denkaufwand

Sie können thinking_level auf einen der folgenden Werte festlegen:

• MINIMAL: Verwendet so wenige Tokens wie möglich für den Thinking-Modus. Am besten geeignet für einfache Aufgaben, die keine erweiterte Argumentation erfordern. MINIMAL erfordert Gedankensignaturen in Unterhaltungen mit mehreren Turns. Wenn diese weggelassen werden, gibt das Modell einen 400: INVALID_ARGUMENT-Fehler zurück. Wird auf Gemini 4-Modellen nicht unterstützt.
• LOW: Verwendet weniger Thinking-Tokens für schnellere Antworten. Am besten geeignet für Anwendungen mit hohem Durchsatz und geringer Aufgabenkomplexität.
• MEDIUM: Bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Qualität der Schlussfolgerungen und Latenz. Geeignet für Aufgaben mit mäßiger Komplexität, die von Zwischenschritten profitieren.
• HIGH: Verwendet die maximale Denkfähigkeit. Optimal für komplexe Prompts, die tiefgehendes logisches Schlussfolgern, mehrstufige Problemlösung, formale Codeüberprüfung oder Toolausführung mit mehreren Interaktionen erfordern.

Unterstützte Denkaufwände nach Modell

In der folgenden Tabelle sind die unterstützten thinking_level-Werte und Standardkonfigurationen nach Modell aufgeführt:

Modell	Unterstützte thinking_level-Werte	Standard
Gemini Robotics ER 2 Vorabversion	MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH	HIGH
Gemini Nano Banana 2.1	MINIMAL, MEDIUM, HIGH	MEDIUM
Gemini 4 Argon Cyber Permissive	LOW, MEDIUM, HIGH	HIGH
Gemini 4 Argon	LOW, MEDIUM, HIGH	MEDIUM
Gemini 3.8 Flash Cyber	LOW, MEDIUM, HIGH	MEDIUM
Gemini 3.8 Flash	LOW, MEDIUM, HIGH	MEDIUM
Gemini 3.7 Flash	LOW, MEDIUM, HIGH	MEDIUM
Gemini 3.6 Flash	MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH	MEDIUM
Gemini 3.5 Flash-Lite	MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH	MINIMAL
Gemini 3.5 Flash	MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH	MEDIUM
Gemini 3.1 Pro Vorabversion	LOW, MEDIUM, HIGH	HIGH
Gemini 3.1 Flash-Lite Image (Nano Banana 2 Lite)	MINIMAL, HIGH	MINIMAL
Gemini 3.1 Flash-Lite	MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH	MINIMAL
Gemini 3.1 Flash Image	MINIMAL, HIGH	MINIMAL
Gemini 3 Pro Image	HIGH	HIGH
Gemini 3 Flash Vorabversion	MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH	HIGH

Gemini 2.5 und frühere Modelle

Achtung: Verwenden Sie den Parameter thinking_level nicht mit Gemini 2.5 und früheren Modellen. Wenn dieser Parameter vorhanden ist, wird bei Ihren Anfragen ein Fehler zurückgegeben.

Konfigurieren Sie für Gemini 2.5 und frühere Modelle das Thinking mit dem Parameter thinking_budget. Dieser Parameter legt ein weiches Limit für die Anzahl der Tokens fest, die das Modell während des internen Reasoning verwenden kann.

Console

1. Rufen Sie Agent Studio auf und wählen Sie Neu > Chat aus.

   Agent Studio öffnen

2. Wählen Sie im Bereich Modelleinstellungen im Menü Modell ein unterstütztes Modell aus.
3. Wählen Sie im Auswahlfeld Thinking-Budget die Option Manuell aus und passen Sie das Tokenlimit mit dem Schieberegler an.

Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, ThinkingConfig

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="solve x^2 + 4x + 4 = 0",
    config=GenerateContentConfig(
        thinking_config=ThinkingConfig(
            thinking_budget=1024,  # Use `0` to turn off thinking
        )
    ),
)

print(response.text)
# Example response:
#     To solve the equation $x^2 + 4x + 4 = 0$, you can use several methods:
#     **Method 1: Factoring**
#     1.  Look for two numbers that multiply to the constant term (4) and add up to the coefficient of the $x$ term (4).
#     2.  The numbers are 2 and 2 ($2 \times 2 = 4$ and $2 + 2 = 4$).
#     ...
#     ...
#     All three methods yield the same solution. This quadratic equation has exactly one distinct solution (a repeated root).
#     The solution is **x = -2**.

# Token count for `Thinking`
print(response.usage_metadata.thoughts_token_count)
# Example response:
#     886

# Total token count
print(response.usage_metadata.total_token_count)
# Example response:
#     1525

Node.js

Installieren

npm install @google/genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateWithThoughts(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: 'solve x^2 + 4x + 4 = 0',
    config: {
      thinkingConfig: {
        thinkingBudget: 1024,
      },
    },
  });

  console.log(response.text);
  // Example response:
  //  To solve the equation $x^2 + 4x + 4 = 0$, you can use several methods:
  //  **Method 1: Factoring**
  //  1.  Look for two numbers that multiply to the constant term (4) and add up to the coefficient of the $x$ term (4).
  //  2.  The numbers are 2 and 2 ($2 \times 2 = 4$ and $2 + 2 = 4$).
  //  ...
  //  ...
  //  All three methods yield the same solution. This quadratic equation has exactly one distinct solution (a repeated root).
  //  The solution is **x = -2**.

  // Token count for `Thinking`
  console.log(response.usageMetadata.thoughtsTokenCount);
  // Example response:
  //  886

  // Total token count
  console.log(response.usageMetadata.totalTokenCount);
  // Example response:
  //  1525
  return response.text;
}

Go

Go installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateThinkingBudgetContentWithText demonstrates how to generate text including the model's thought process.
func generateThinkingBudgetContentWithText(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"
	thinkingBudget := int32(1024) //Use `0` to turn off thinking
	contents := []*genai.Content{
		{
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: "solve x^2 + 4x + 4 = 0"},
			},
			Role: "user",
		},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx,
		modelName,
		contents,
		&genai.GenerateContentConfig{
			ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
				ThinkingBudget: &thinkingBudget,
			},
		},
	)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("generate content failed: %w", err)
	}

	if resp.UsageMetadata != nil {
		fmt.Fprintf(w, "Thoughts token count: %d\n", resp.UsageMetadata.ThoughtsTokenCount)
		//Example response:
		//  908
		fmt.Fprintf(w, "Total token count: %d\n", resp.UsageMetadata.TotalTokenCount)
		//Example response:
		//  1364
	}

	fmt.Fprintln(w, resp.Text())

	// Example response:
	//    To solve the equation $x^2 + 4x + 4 = 0$, you can use several methods:
	//    **Method 1: Factoring**
	//    1.  Look for two numbers that multiply to the constant term (4) and add up to the coefficient of the $x$ term (4).
	//    2.  The numbers are 2 and 2 ($2 \times 2 = 4$ and $2 + 2 = 4$).
	//    ...
	//    ...
	//    Both methods yield the same result.
	//    The solution to the equation $x^2 + 4x + 4 = 0$ is **$x = -2$**.

	return nil
}

Java

Java installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.ThinkingConfig;

public class ThinkingBudgetWithTxt {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text controlling the thinking budget
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      GenerateContentConfig contentConfig =
          GenerateContentConfig.builder()
              .thinkingConfig(ThinkingConfig.builder().thinkingBudget(1024).build())
              .build();

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(modelId, "solve x^2 + 4x + 4 = 0", contentConfig);

      System.out.println(response.text());
      // Example response:
      // To solve the equation $x^2 + 4x + 4 = 0$, we can use several methods:
      //
      // **Method 1: Factoring (Recognizing a Perfect Square Trinomial)**
      //
      // Notice that the left side of the equation is a perfect square trinomial. It fits the form
      // $a^2 + 2ab + b^2 = (a+b)^2$...
      // ...
      // The solution is $x = -2$.

      response
          .usageMetadata()
          .ifPresent(
              metadata -> {
                System.out.println("Token count for thinking: " + metadata.thoughtsTokenCount());
                System.out.println("Total token count: " + metadata.totalTokenCount());
              });
      // Example response:
      // Token count for thinking: Optional[885]
      // Total token count: Optional[1468]
      return response.text();
    }
  }
}

Wenn Sie kein Budget angeben, legt das Modell das Tokenbudget dynamisch auf bis zu 8.192 Tokens fest. Wenn Sie die dynamische Budgetierung in der API explizit aktivieren möchten, setzen Sie thinking_budget auf -1.

Hinweis: Das Denkbudget ist ein weiches Limit. Die tatsächliche Anzahl der generierten Thinking-Tokens kann leicht variieren. Wenn Ihre Anwendung eine niedrigere Latenz erfordert, legen Sie ein niedrigeres Budget oder das Budget auf 0 fest.

Unterstützte Budgets für Denkprozesse nach Modell

In der folgenden Tabelle sind die minimalen, maximalen und standardmäßigen Tokenlimits für jedes Modell aufgeführt:

Modell	Mindestanzahl von Tokens	Maximale Anzahl der Tokens	Standard
Gemini 2.5 Flash	1	24.576	Automatisch (bis zu 8.192 Tokens)
Gemini 2.5 Pro	128	32.768	Automatisch (bis zu 8.192 Tokens)
Gemini 2.5 Flash-Lite	512	24.576	Automatisch (bis zu 8.192 Tokens)

Denkprozess deaktivieren

Sie können das Thinking für Gemini 2.5 Flash und Gemini 2.5 Flash-Lite deaktivieren, indem Sie thinking_budget auf 0 setzen. Obwohl der Denkprozess nicht in der Antwort zurückgegeben wird, kann der generierte Text dennoch eine Ausgabe im Stil von Schlussfolgerungen enthalten.

Für Gemini 2.5 Pro kann die Funktion nicht deaktiviert werden.

Zusammenfassungen der Gedanken ansehen

Zusammenfassungen der Gedanken zeigen die Zwischenschritte beim Schlussfolgern zusammen mit der endgültigen Antwort des Modells an. Thought-Zusammenfassungen werden in Gemini 2.5 und höheren Modellen unterstützt.

Console

Zusammenfassungen von Gedankengängen sind in Agent Studio standardmäßig aktiviert. Wenn Sie die zusammengefassten Argumentationsschritte sehen möchten, maximieren Sie den Bereich Gedanken.

Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, ThinkingConfig

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="solve x^2 + 4x + 4 = 0",
    config=GenerateContentConfig(
        thinking_config=ThinkingConfig(include_thoughts=True)
    ),
)

print(response.text)
# Example Response:
#     Okay, let's solve the quadratic equation x² + 4x + 4 = 0.
#     ...
#     **Answer:**
#     The solution to the equation x² + 4x + 4 = 0 is x = -2. This is a repeated root (or a root with multiplicity 2).

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part and part.thought:  # show thoughts
        print(part.text)
# Example Response:
#     **My Thought Process for Solving the Quadratic Equation**
#
#     Alright, let's break down this quadratic, x² + 4x + 4 = 0. First things first:
#     it's a quadratic; the x² term gives it away, and we know the general form is
#     ax² + bx + c = 0.
#
#     So, let's identify the coefficients: a = 1, b = 4, and c = 4. Now, what's the
#     most efficient path to the solution? My gut tells me to try factoring; it's
#     often the fastest route if it works. If that fails, I'll default to the quadratic
#     formula, which is foolproof. Completing the square? It's good for deriving the
#     formula or when factoring is difficult, but not usually my first choice for
#     direct solving, but it can't hurt to keep it as an option.
#
#     Factoring, then. I need to find two numbers that multiply to 'c' (4) and add
#     up to 'b' (4). Let's see... 1 and 4 don't work (add up to 5). 2 and 2? Bingo!
#     They multiply to 4 and add up to 4. This means I can rewrite the equation as
#     (x + 2)(x + 2) = 0, or more concisely, (x + 2)² = 0. Solving for x is now
#     trivial: x + 2 = 0, thus x = -2.
#
#     Okay, just to be absolutely certain, I'll run the quadratic formula just to
#     double-check. x = [-b ± √(b² - 4ac)] / 2a. Plugging in the values, x = [-4 ±
#     √(4² - 4 * 1 * 4)] / (2 * 1). That simplifies to x = [-4 ± √0] / 2. So, x =
#     -2 again – a repeated root. Nice.
#
#     Now, let's check via completing the square. Starting from the same equation,
#     (x² + 4x) = -4. Take half of the b-value (4/2 = 2), square it (2² = 4), and
#     add it to both sides, so x² + 4x + 4 = -4 + 4. Which simplifies into (x + 2)²
#     = 0. The square root on both sides gives us x + 2 = 0, therefore x = -2, as
#      expected.
#
#     Always, *always* confirm! Let's substitute x = -2 back into the original
#     equation: (-2)² + 4(-2) + 4 = 0. That's 4 - 8 + 4 = 0. It checks out.
#
#     Conclusion: the solution is x = -2. Confirmed.

Node.js

Installieren

npm install @google/genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateWithThoughts(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-pro',
    contents: 'solve x^2 + 4x + 4 = 0',
    config: {
      thinkingConfig: {
        includeThoughts: true,
      },
    },
  });

  console.log(response.text);
  // Example Response:
  //  Okay, let's solve the quadratic equation x² + 4x + 4 = 0.
  //  ...
  //  **Answer:**
  //  The solution to the equation x² + 4x + 4 = 0 is x = -2. This is a repeated root (or a root with multiplicity 2).

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part && part.thought) {
      console.log(part.text);
    }
  }

  // Example Response:
  // **My Thought Process for Solving the Quadratic Equation**
  //
  // Alright, let's break down this quadratic, x² + 4x + 4 = 0. First things first:
  // it's a quadratic; the x² term gives it away, and we know the general form is
  // ax² + bx + c = 0.
  //
  // So, let's identify the coefficients: a = 1, b = 4, and c = 4. Now, what's the
  // most efficient path to the solution? My gut tells me to try factoring; it's
  // often the fastest route if it works. If that fails, I'll default to the quadratic
  // formula, which is foolproof. Completing the square? It's good for deriving the
  // formula or when factoring is difficult, but not usually my first choice for
  // direct solving, but it can't hurt to keep it as an option.
  //
  // Factoring, then. I need to find two numbers that multiply to 'c' (4) and add
  // up to 'b' (4). Let's see... 1 and 4 don't work (add up to 5). 2 and 2? Bingo!
  // They multiply to 4 and add up to 4. This means I can rewrite the equation as
  // (x + 2)(x + 2) = 0, or more concisely, (x + 2)² = 0. Solving for x is now
  // trivial: x + 2 = 0, thus x = -2.
  //
  // Okay, just to be absolutely certain, I'll run the quadratic formula just to
  // double-check. x = [-b ± √(b² - 4ac)] / 2a. Plugging in the values, x = [-4 ±
  // √(4² - 4 * 1 * 4)] / (2 * 1). That simplifies to x = [-4 ± √0] / 2. So, x =
  // -2 again – a repeated root. Nice.
  //
  // Now, let's check via completing the square. Starting from the same equation,
  // (x² + 4x) = -4. Take half of the b-value (4/2 = 2), square it (2² = 4), and
  // add it to both sides, so x² + 4x + 4 = -4 + 4. Which simplifies into (x + 2)²
  // = 0. The square root on both sides gives us x + 2 = 0, therefore x = -2, as
  //  expected.
  //
  // Always, *always* confirm! Let's substitute x = -2 back into the original
  // equation: (-2)² + 4(-2) + 4 = 0. That's 4 - 8 + 4 = 0. It checks out.
  //
  // Conclusion: the solution is x = -2. Confirmed.

  return response.text;
}

Go

Go installieren oder aktualisieren

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateContentWithThoughts demonstrates how to generate text including the model's thought process.
func generateContentWithThoughts(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-pro"
	contents := []*genai.Content{
		{
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: "solve x^2 + 4x + 4 = 0"},
			},
			Role: "user",
		},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx,
		modelName,
		contents,
		&genai.GenerateContentConfig{
			ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
				IncludeThoughts: true,
			},
		},
	)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	if len(resp.Candidates) == 0 || resp.Candidates[0].Content == nil {
		return fmt.Errorf("no content was generated")
	}

	// The response may contain both the final answer and the model's thoughts.
	// Iterate through the parts to print them separately.
	fmt.Fprintln(w, "Answer:")
	for _, part := range resp.Candidates[0].Content.Parts {
		if part.Text != "" && !part.Thought {
			fmt.Fprintln(w, part.Text)
		}
	}
	fmt.Fprintln(w, "\nThoughts:")
	for _, part := range resp.Candidates[0].Content.Parts {
		if part.Thought {
			fmt.Fprintln(w, part.Text)
		}
	}

	// Example response:
	//  Answer:
	//	Of course! We can solve this quadratic equation in a couple of ways.
	//
	//### Method 1: Factoring (the easiest method for this problem)
	//
	//1.  **Recognize the pattern.** The expression `x² + 4x + 4` is a perfect square trinomial. It fits the pattern `a² + 2ab + b² = (a + b)²`. In this case, `a = x` and `b = 2`.
	//
	//2.  **Factor the equation.**
	//    `x² + 4x + 4 = (x + 2)(x + 2) = (x + 2)²`
	//
	//3.  **Solve for x.** Now set the factored expression to zero:
	//    `(x + 2)² = 0`
	//
	//    Take the square root of both sides:
	//    `x + 2 = 0`
	//
	//    Subtract 2 from both sides:
	//    `x = -2`
	//
	//This type of solution is called a "repeated root" or a "double root" because the factor `(x+2)` appears twice.
	//
	//---
	//
	//### Method 2: Using the Quadratic Formula
	//
	//You can use the quadratic formula for any equation in the form `ax² + bx + c = 0`.
	//
	//The formula is: `x = [-b ± sqrt(b² - 4ac)] / 2a`
	//
	//1.  **Identify a, b, and c.**
	//    *   a = 1
	//    *   b = 4
	//    *   c = 4
	//
	//2.  **Plug the values into the formula.**
	//    `x = [-4 ± sqrt(4² - 4 * 1 * 4)] / (2 * 1)`
	//
	//3.  **Simplify.**
	//    `x = [-4 ± sqrt(16 - 16)] / 2`
	//    `x = [-4 ± sqrt(0)] / 2`
	//    `x = -4 / 2`
	//
	//4.  **Solve for x.**
	//    `x = -2`
	//Alright, the user wants to solve the quadratic equation `x² + 4x + 4 = 0`. My first instinct is to see if I can factor it; that's often the fastest approach if it works.  Looking at the coefficients, I see `a = 1`, `b = 4`, and `c = 4`.  Factoring is clearly the most direct path here. I need to find two numbers that multiply to 4 (c) and add up to 4 (b). Hmm, let's see… 1 and 4? Nope, that adds to 5.  2 and 2? Perfect!  2 times 2 is 4, and 2 plus 2 is also 4.
	//
	//So, `x² + 4x + 4` factors nicely into `(x + 2)(x + 2)`.  Ah, a perfect square trinomial! That's useful to note. Now, I can write the equation as `(x + 2)² = 0`.  Taking the square root of both sides gives me `x + 2 = 0`.  And finally, subtracting 2 from both sides, I get `x = -2`.  That's the solution.
	//
	//Just to be thorough, and maybe to offer an alternative explanation, let's verify this using the quadratic formula. It's `x = [-b ± √(b² - 4ac)] / 2a`. Plugging in my values:  `x = [-4 ± √(4² - 4 * 1 * 4)] / (2 * 1)`.  That simplifies to `x = [-4 ± √(16 - 16)] / 2`, or `x = [-4 ± 0] / 2`.  Therefore, `x = -2`. The discriminant being zero tells me I have exactly one real, repeated root.  Great. So, whether I factor or use the quadratic formula, the answer is the same.
	return nil
}

Java

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Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden:

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Candidate;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.ThinkingConfig;

public class ThinkingIncludeThoughtsWithTxt {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-pro";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text including thoughts in the response
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      GenerateContentConfig contentConfig =
          GenerateContentConfig.builder()
              .thinkingConfig(ThinkingConfig.builder().includeThoughts(true).build())
              .build();

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(modelId, "solve x^2 + 4x + 4 = 0", contentConfig);

      System.out.println(response.text());
      // Example response:
      // We can solve the equation x² + 4x + 4 = 0 using a couple of common methods.
      //
      // ### Method 1: Factoring (The Easiest Method for this Problem)
      // **Recognize the pattern:** The pattern for a perfect square trinomial
      // is a² + 2ab + b² = (a + b)².
      // ...
      // ### Final Answer:
      // The solution is **x = -2**.

      // Get parts of the response and print thoughts
      response
          .candidates()
          .flatMap(candidates -> candidates.stream().findFirst())
          .flatMap(Candidate::content)
          .flatMap(Content::parts)
          .ifPresent(
              parts -> {
                parts.forEach(
                    part -> {
                      if (part.thought().orElse(false)) {
                        part.text().ifPresent(System.out::println);
                      }
                    });
              });
      // Example response:
      // Alright, let's break down this quadratic equation, x² + 4x + 4 = 0. My initial thought is,
      // "classic quadratic."  I'll need to find the values of 'x' that make this equation true. The
      // equation is in standard form, and since the coefficients are relatively small, I
      // immediately suspect that factoring might be the easiest route.  It's worth checking.
      //
      // First, I assessed what I had. *a* is 1, *b* is 4, and *c* is 4. I consider my toolkit.
      // Factoring is the likely first choice, then I can use the quadratic formula as a backup,
      // because that ALWAYS works, and I could use graphing. However, for this, factoring seems the
      // cleanest approach.
      //
      // Okay, factoring. I need two numbers that multiply to *c* (which is 4) and add up to *b*
      // (also 4).  I quickly run through the factor pairs of 4: (1, 4), (-1, -4), (2, 2), (-2, -2).
      //  Aha! 2 and 2 fit the bill. They multiply to 4 *and* add up to 4.  Therefore, I can rewrite
      // the equation as (x + 2)(x + 2) = 0.  That simplifies to (x + 2)² = 0. Perfect square
      // trinomial – nice and tidy. Seeing that pattern from the outset can save a step or two. Now,
      // to solve for *x*:  if (x + 2)² = 0, then x + 2 must equal 0.  Therefore, x = -2. Done.
      //
      // But, for the sake of a full explanation, let's use the quadratic formula as a second
      // method. It's a reliable way to double-check the answer, plus it's good practice.  I plug my
      // *a*, *b*, and *c* values into the formula: x = [-b ± √(b² - 4ac)] / (2a). That gives me  x
      // = [-4 ± √(4² - 4 * 1 * 4)] / (2 * 1). Simplifying under the radical, I get x = [-4 ± √(16 -
      // 16)] / 2. So, x = [-4 ± √0] / 2. The square root of 0 is zero, which is very telling!  When
      // the discriminant (b² - 4ac) is zero, you get one real solution, a repeated root. This means
      // x = -4 / 2, which simplifies to x = -2.  Exactly the same as before.
      //
      // Therefore, the answer is x = -2.  Factoring was the most straightforward route.  For
      // completeness, I showed the solution via the quadratic formula, too. Both approaches lead to
      // the same single solution.  This is a repeated root – a double root, if you will.
      //
      // And to be absolutely sure...let's check our answer! Substitute -2 back into the original
      // equation. (-2)² + 4(-2) + 4 = 4 - 8 + 4 = 0.  Yep, 0 = 0. The solution is correct.
      return response.text();
    }
  }
}

In den folgenden Situationen kann eine Antwort eine Gedankensignatur ohne Gedankenzusammenfassungstext zurückgeben:

• Anfragen mit geringer Komplexität: Die Anfrage erforderte nur minimale logische Schritte.
• Deaktivierte Zusammenfassungen: Es wurden keine Zusammenfassungen angefordert oder sie wurden deaktiviert.
• Nicht-textuelle Modalitäten: Bei der Analyse bestimmter Modalitäten (z. B. Bildanalyse) werden möglicherweise keine Textzusammenfassungen erstellt.

Ihre Anwendung muss leere oder fehlende Felder für die Zusammenfassung von Gedanken ordnungsgemäß verarbeiten und gleichzeitig alle zugehörigen Gedankensignaturen beibehalten.

Gedankensignaturen

Gedankensignaturen sind verschlüsselte Darstellungen des internen Schlussfolgerungsstatus des Modells. Sie behalten den Kontext über mehrere Unterhaltungen hinweg bei, insbesondere bei der Verwendung von Funktionsaufrufen.

Wenn Sie den Kontext der Argumentation über mehrere Interaktionen hinweg beibehalten möchten, übergeben Sie die in früheren Antworten zurückgegebenen Denksignaturen in nachfolgenden Anfragen, unabhängig von der konfigurierten Denkstufe.

Wenn Sie das offizielle Google Gen AI SDK (Python, Node.js, Go oder Java) verwenden, werden Thought-Signaturen automatisch verwaltet, wenn Sie Standard-Chatsitzungen verwenden oder vollständige Antwortobjekte an Ihren Nachrichtenverlauf anhängen.

Implementierungsmuster, Anforderungen und Beispiele finden Sie unter Thought-Signaturen.

Preise

Ihnen werden die Tokens in Rechnung gestellt, die während des Denkprozesses generiert werden. Bei Modellen, bei denen der Thinking-Modus standardmäßig aktiviert ist, z. B. Gemini 3 Pro und Gemini 2.5 Pro, sind diese Thinking-Tokens in Ihrer abrechenbaren Nutzung enthalten.

Ausführliche Informationen zu den Preisen finden Sie unter Preise.

Nächste Schritte

Anleitung

Gedankensignaturen

Hier erfahren Sie, wie Sie den Gemini-Reasoning-Status während Multi-Turn- und mehrstufigen Unterhaltungen mithilfe von Gedankensignaturen beibehalten.

Anleitung

Leitfaden für Thinking-Prompts

Hier finden Sie Prompt-Engineering-Techniken und Best Practices, die auf Gemini-Thinking-Modelle zugeschnitten sind.

Console

Google Cloud Console

Probieren Sie es selbst aus und geben Sie in der Google Cloud -Konsole Prompts für Gemini ein.