Modèles avec réflexion

Les modèles à raisonnement génèrent un processus de "réflexion" interne avant de renvoyer une réponse. Cette capacité aide le modèle à effectuer une planification complexe en plusieurs étapes, à résoudre des problèmes mathématiques et à générer du code précis.

Cette page explique comment effectuer les actions suivantes :

• Configurer les niveaux de réflexion et les budgets de jetons
• Afficher les résumés des raisonnements
• Conserver l'état de raisonnement dans les conversations multitours à l'aide de signatures de pensée

Modèles compatibles

Le processus de réflexion est compatible avec les modèles suivants :

Cliquez pour développer la liste des modèles compatibles

• Gemini Omni Flash preview
• Gemini Omni 1.1 Flash preview
• 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 preview
• 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 preview
• Gemini 2.5 Pro
• Gemini 2.5 Flash-Lite
• Gemini 2.5 Flash

Contrôler le raisonnement du modèle

Le processus de réflexion est activé par défaut dans les modèles Gemini compatibles. Dans Agent Studio, vous pouvez inspecter l'intégralité du processus de réflexion, ainsi que la réponse générée.

Le comportement du modèle n'étant pas déterministe, la réflexion n'est pas garantie pour chaque requête. Même lorsque le raisonnement est activé et que vous définissez un niveau de raisonnement, un budget de raisonnement ou include_thoughts, le modèle peut répondre à certaines requêtes sans raisonner et ne renvoyer aucune partie de raisonnement. Votre application doit gérer les réponses qui ne contiennent pas de parties de réflexion.

La configuration de la réflexion dépend de la version du modèle :

• Modèles Gemini 3 et ultérieurs
• Modèles Gemini 2.5 et versions antérieures

Modèles Gemini 3 et versions ultérieures

Les modèles Gemini 3 utilisent le paramètre thinking_level. Ce paramètre définit des niveaux de raisonnement distincts afin que vous puissiez optimiser la latence et la profondeur du raisonnement.

Console

1. Accédez à Agent Studio, sélectionnez Nouveau > Chat, puis développez le panneau du modèle.

   Ouvrir Agent Studio

2. Dans le panneau Paramètres du modèle, sélectionnez un modèle compatible dans le menu Modèle.
3. Sélectionnez une valeur dans le menu déroulant Niveau de réflexion.

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)

Avertissement : Le paramètre thinking_budget est obsolète pour Gemini 3 et les modèles ultérieurs. La définition de thinking_budget sur les modèles Gemini 4 renvoie une erreur 400: INVALID_ARGUMENT, et son utilisation avec les modèles Gemini 3 peut provoquer des erreurs 400: INVALID_ARGUMENT intermittentes.

Si vous spécifiez à la fois thinking_level et thinking_budget dans la même requête, une erreur est renvoyée. Supprimez thinking_budget de vos requêtes lorsque vous utilisez Gemini 3 et les modèles ultérieurs pour éviter ces erreurs.

Valeurs du niveau de réflexion

Vous pouvez définir thinking_level sur l'une des valeurs suivantes :

• MINIMAL : utilise le moins de jetons possible pour le raisonnement. Idéal pour les tâches simples qui ne nécessitent pas de raisonnement étendu. MINIMAL nécessite des signatures de pensée dans les conversations multitours. Si elles sont omises, le modèle renvoie une erreur 400: INVALID_ARGUMENT. Non compatible avec les modèles Gemini 4.
• LOW : utilise moins de jetons de raisonnement pour des réponses plus rapides. Idéal pour les applications à haut débit avec une faible complexité des tâches.
• MEDIUM : équilibre entre qualité du raisonnement et latence. Adapté aux tâches de complexité modérée qui bénéficient d'étapes de raisonnement intermédiaires.
• HIGH : utilise la capacité de raisonnement maximale. Idéal pour les requêtes complexes nécessitant un raisonnement approfondi, la résolution de problèmes en plusieurs étapes, la vérification formelle du code ou l'exécution d'outils en plusieurs tours.

Niveaux de réflexion compatibles par modèle

Le tableau suivant liste les valeurs thinking_level acceptées et les configurations par défaut par modèle :

Modèle	Valeurs thinking_level compatibles	Par défaut
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 preview	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 preview	MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH	HIGH

Gemini 2.5 et modèles antérieurs

Attention : N'utilisez pas le paramètre thinking_level avec Gemini 2.5 et les modèles antérieurs. Vos requêtes renverront une erreur si ce paramètre est présent.

Pour Gemini 2.5 et les modèles antérieurs, configurez le raisonnement à l'aide du paramètre thinking_budget. Ce paramètre définit une limite souple pour le nombre de jetons que le modèle peut utiliser lors du raisonnement interne.

Console

1. Accédez à Agent Studio, puis sélectionnez Nouveau > Chat.

   Ouvrir Agent Studio

2. Dans le panneau Paramètres du modèle, sélectionnez un modèle compatible dans le menu Modèle.
3. Dans le sélecteur Budget de réflexion, sélectionnez Manuel et utilisez le curseur pour ajuster la limite de jetons.

Python

Installer

pip install --upgrade google-genai

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google Gen AI avec Vertex AI :

# 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

Installer

npm install @google/genai

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google Gen AI avec Vertex AI :

# 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

Découvrez comment installer ou mettre à jour le Go.

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google Gen AI avec Vertex AI :

# 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

Découvrez comment installer ou mettre à jour le Java.

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google Gen AI avec Vertex AI :

# 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();
    }
  }
}

Si vous ne spécifiez pas de budget, le modèle définit le budget de jetons de manière dynamique jusqu'à 8 192 jetons. Pour activer explicitement la budgétisation dynamique dans l'API, définissez thinking_budget sur -1.

Remarque : Le budget de réflexion est une limite souple. Le nombre réel de jetons de raisonnement générés peut varier légèrement. Si votre application nécessite une latence plus faible, définissez un budget inférieur ou définissez le budget sur 0.

Budgets de réflexion compatibles par modèle

Le tableau suivant indique les limites de jetons minimales, maximales et par défaut pour chaque modèle :

Modèle	Nombre minimal de jetons	Nombre maximal de jetons	Par défaut
Gemini 2.5 Flash	1	24,576	Automatique (jusqu'à 8 192 jetons)
Gemini 2.5 Pro	128	32 768	Automatique (jusqu'à 8 192 jetons)
Gemini 2.5 Flash-Lite	512	24,576	Automatique (jusqu'à 8 192 jetons)

Désactiver le raisonnement

Vous pouvez désactiver la réflexion pour Gemini 2.5 Flash et Gemini 2.5 Flash-Lite en définissant thinking_budget sur 0. Bien que le contenu de réflexion ne soit pas renvoyé dans la réponse, le texte généré peut toujours afficher une sortie de style raisonnement.

Vous ne pouvez pas désactiver la réflexion pour Gemini 2.5 Pro.

Afficher les résumés des réflexions

Les résumés des réflexions affichent les étapes de raisonnement intermédiaires à côté de la réponse finale du modèle. Les résumés de réflexion sont compatibles avec les modèles Gemini 2.5 et versions ultérieures.

Console

Les résumés de réflexion sont activés par défaut dans Agent Studio. Pour afficher le résumé des étapes du raisonnement, développez le panneau Étapes du raisonnement.

Python

Installer

pip install --upgrade google-genai

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google Gen AI avec Vertex AI :

# 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

Installer

npm install @google/genai

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google Gen AI avec Vertex AI :

# 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

Découvrez comment installer ou mettre à jour le Go.

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google Gen AI avec Vertex AI :

# 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

Découvrez comment installer ou mettre à jour le Java.

Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.

Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Google Gen AI avec Vertex AI :

# 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();
    }
  }
}

Une réponse peut renvoyer une signature de pensée sans texte de résumé de pensée dans les situations suivantes :

• Requêtes de faible complexité : la requête nécessitait un minimum d'étapes de raisonnement.
• Résumés désactivés : les résumés des réflexions n'ont pas été demandés ou ont été désactivés.
• Modalités non textuelles : le raisonnement sur certaines modalités (comme l'analyse d'images) peut ne pas produire de résumés textuels.

Votre application doit gérer correctement les champs de résumé de pensée vides ou manquants tout en préservant les signatures de pensée associées.

Signatures de réflexion

Les signatures de réflexion sont des représentations chiffrées de l'état de raisonnement interne du modèle. Ils conservent le contexte lors des conversations multitours, en particulier lors de l'utilisation de l'appel de fonction.

Pour préserver le contexte de raisonnement lors des interactions multitours, transmettez les signatures de réflexion renvoyées dans les réponses précédentes dans les requêtes suivantes, quel que soit le niveau de réflexion configuré.

Si vous utilisez le SDK Google Gen AI officiel (Python, Node.js, Go ou Java), les signatures de pensée sont gérées automatiquement lorsque vous utilisez des sessions de discussion standards ou lorsque vous ajoutez des objets de réponse complets à l'historique des messages.

Pour obtenir des modèles d'implémentation, des exigences et des exemples, consultez Signatures de pensée.

Tarifs

Les jetons générés pendant le processus de réflexion vous sont facturés. Pour les modèles où le raisonnement est activé par défaut, comme Gemini 3 Pro et Gemini 2.5 Pro, ces jetons de raisonnement sont inclus dans votre utilisation facturable.

Pour en savoir plus sur les tarifs, consultez la page Tarifs.

Étapes suivantes

Guide

Signatures de réflexion

Découvrez comment préserver l'état de raisonnement de Gemini lors de conversations multitours et multi-étapes à l'aide de signatures de pensée.

Guide

Guide sur la création de requêtes de réflexion

Découvrez des techniques de prompt engineering et des bonnes pratiques adaptées aux modèles de raisonnement Gemini.

Console

Google Cloud console

Essayez de prompter Gemini vous-même dans la console Google Cloud .