โมเดลชุด Gemini 2.5 ใช้ "กระบวนการคิด" ภายในที่ช่วยปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลและการวางแผนแบบหลายขั้นตอนได้อย่างมาก จึงทำให้โมเดลมีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ขั้นสูง และการวิเคราะห์ข้อมูล
คู่มือนี้จะแสดงวิธีใช้ความสามารถในการคิดของ Gemini โดยใช้ Gemini API
ก่อนเริ่มต้น
ตรวจสอบว่าคุณใช้โมเดลซีรีส์ 2.5 ที่รองรับสำหรับการคิด คุณอาจได้รับประโยชน์จากการสำรวจโมเดลเหล่านี้ใน AI Studio ก่อนที่จะเจาะลึก API
- ลองใช้ Gemini 2.5 Flash ใน AI Studio
- ลองใช้ Gemini 2.5 Pro ใน AI Studio
- ลองใช้ Gemini 2.5 Flash-Lite ใน AI Studio
การสร้างเนื้อหาด้วยการคิด
การเริ่มส่งคำขอด้วยโมเดลการคิดจะคล้ายกับการส่งคำขอสร้างเนื้อหาอื่นๆ ความแตกต่างที่สำคัญคือการระบุโมเดลที่รองรับการคิดในช่อง model
ดังที่แสดงในตัวอย่างการสร้างข้อความต่อไปนี้
Python
from google import genai client = genai.Client() prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example." response = client.models.generate_content( model="gemini-2.5-pro", contents=prompt ) print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai"; const ai = new GoogleGenAI({}); async function main() { const prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."; const response = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: prompt, }); console.log(response.text); } main();
Go
package main import ( "context" "fmt" "log" "os" "google.golang.org/genai" ) func main() { ctx := context.Background() client, err := genai.NewClient(ctx, nil) if err != nil { log.Fatal(err) } prompt := "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example." model := "gemini-2.5-pro" resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, genai.Text(prompt), nil) fmt.Println(resp.Text()) }
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent" \ -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -X POST \ -d '{ "contents": [ { "parts": [ { "text": "Explain the concept of Occam\'s Razor and provide a simple, everyday example." } ] } ] }' ```
งบประมาณการคิด
พารามิเตอร์ thinkingBudget
จะแนะนำโมเดลเกี่ยวกับจำนวนโทเค็นการคิดที่จะใช้เมื่อสร้างคำตอบ โดยทั่วไปแล้ว จำนวนโทเค็นที่สูงขึ้น จะช่วยให้การให้เหตุผลมีความละเอียดมากขึ้น ซึ่งอาจเป็นประโยชน์ต่อการ จัดการงานที่ซับซ้อนมากขึ้น หากความหน่วงเป็นสิ่งสำคัญกว่า ให้ใช้ งบประมาณที่ต่ำกว่าหรือปิดใช้การคิดโดยตั้งค่า thinkingBudget
เป็น 0 การตั้งค่า thinkingBudget
เป็น -1 จะเปิดการคิดแบบไดนามิก ซึ่งหมายความว่าโมเดลจะปรับงบประมาณตามความซับซ้อนของคำขอ
thinkingBudget
รองรับเฉพาะใน Gemini 2.5 Flash, 2.5 Pro และ 2.5 Flash-Lite โมเดลอาจใช้โทเค็นเกินงบประมาณหรือต่ำกว่างบประมาณ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับพรอมต์
thinkingBudget
รายละเอียดการกำหนดค่าสำหรับโมเดลแต่ละประเภทมีดังนี้
รุ่น | การตั้งค่าเริ่มต้น (ระบบคิดว่าไม่ได้ตั้งงบประมาณ) | ช่วง | ปิดใช้การคิด | เปิดใช้การคิดแบบไดนามิก |
---|---|---|---|---|
2.5 Pro | การคิดแบบไดนามิก: โมเดลจะตัดสินใจว่าจะคิดเมื่อใดและคิดมากน้อยเพียงใด | 128 ถึง 32768 | ไม่มี: ปิดใช้การคิดไม่ได้ | thinkingBudget = -1 |
2.5 แฟลช | การคิดแบบไดนามิก: โมเดลจะตัดสินใจว่าจะคิดเมื่อใดและคิดมากน้อยเพียงใด | 0 ถึง 24576 | thinkingBudget = 0 | thinkingBudget = -1 |
2.5 Flash Lite | โมเดลไม่คิด | 512 ถึง 24576 | thinkingBudget = 0 | thinkingBudget = -1 |
Python
from google import genai from google.genai import types client = genai.Client() response = client.models.generate_content( model="gemini-2.5-pro", contents="Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions", config=types.GenerateContentConfig( thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=1024) # Turn off thinking: # thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=0) # Turn on dynamic thinking: # thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=-1) ), ) print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai"; const ai = new GoogleGenAI({}); async function main() { const response = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions", config: { thinkingConfig: { thinkingBudget: 1024, // Turn off thinking: // thinkingBudget: 0 // Turn on dynamic thinking: // thinkingBudget: -1 }, }, }); console.log(response.text); } main();
Go
package main import ( "context" "fmt" "google.golang.org/genai" "os" ) func main() { ctx := context.Background() client, err := genai.NewClient(ctx, nil) if err != nil { log.Fatal(err) } thinkingBudgetVal := int32(1024) contents := genai.Text("Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions") model := "gemini-2.5-pro" resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{ ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{ ThinkingBudget: &thinkingBudgetVal, // Turn off thinking: // ThinkingBudget: int32(0), // Turn on dynamic thinking: // ThinkingBudget: int32(-1), }, }) fmt.Println(resp.Text()) }
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent" \ -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -X POST \ -d '{ "contents": [ { "parts": [ { "text": "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions" } ] } ], "generationConfig": { "thinkingConfig": { "thinkingBudget": 1024 # Thinking off: # "thinkingBudget": 0 # Turn on dynamic thinking: # "thinkingBudget": -1 } } }'
สรุปความคิด
สรุปความคิดคือเวอร์ชันที่สังเคราะห์แล้วของความคิดดิบของโมเดล และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการให้เหตุผลภายในของโมเดล โปรดทราบว่า งบประมาณการคิดจะมีผลกับความคิดดิบของโมเดล ไม่ใช่สรุปความคิด
คุณเปิดใช้สรุปความคิดได้โดยตั้งค่า includeThoughts
เป็น true
ใน การกำหนดค่าคำขอ จากนั้นคุณจะเข้าถึงข้อมูลสรุปได้โดยการวนซ้ำผ่าน response
ของพารามิเตอร์ parts
และตรวจสอบบูลีน thought
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีเปิดใช้และดึงข้อมูลสรุปความคิด โดยไม่ต้องสตรีม ซึ่งจะแสดงผลสรุปความคิดสุดท้ายรายการเดียวพร้อมกับ การตอบกลับ
Python
from google import genai from google.genai import types client = genai.Client() prompt = "What is the sum of the first 50 prime numbers?" response = client.models.generate_content( model="gemini-2.5-pro", contents=prompt, config=types.GenerateContentConfig( thinking_config=types.ThinkingConfig( include_thoughts=True ) ) ) for part in response.candidates[0].content.parts: if not part.text: continue if part.thought: print("Thought summary:") print(part.text) print() else: print("Answer:") print(part.text) print()
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai"; const ai = new GoogleGenAI({}); async function main() { const response = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: "What is the sum of the first 50 prime numbers?", config: { thinkingConfig: { includeThoughts: true, }, }, }); for (const part of response.candidates[0].content.parts) { if (!part.text) { continue; } else if (part.thought) { console.log("Thoughts summary:"); console.log(part.text); } else { console.log("Answer:"); console.log(part.text); } } } main();
Go
package main import ( "context" "fmt" "google.golang.org/genai" "os" ) func main() { ctx := context.Background() client, err := genai.NewClient(ctx, nil) if err != nil { log.Fatal(err) } contents := genai.Text("What is the sum of the first 50 prime numbers?") model := "gemini-2.5-pro" resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{ ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{ IncludeThoughts: true, }, }) for _, part := range resp.Candidates[0].Content.Parts { if part.Text != "" { if part.Thought { fmt.Println("Thoughts Summary:") fmt.Println(part.Text) } else { fmt.Println("Answer:") fmt.Println(part.Text) } } } }
และนี่คือตัวอย่างการใช้การคิดด้วยการสตรีม ซึ่งจะแสดงผลสรุปแบบต่อเนื่อง ที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในระหว่างการสร้าง
Python
from google import genai from google.genai import types client = genai.Client() prompt = """ Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same street: red, green, and blue. The person who lives in the red house owns a cat. Bob does not live in the green house. Carol owns a dog. The green house is to the left of the red house. Alice does not own a cat. Who lives in each house, and what pet do they own? """ thoughts = "" answer = "" for chunk in client.models.generate_content_stream( model="gemini-2.5-pro", contents=prompt, config=types.GenerateContentConfig( thinking_config=types.ThinkingConfig( include_thoughts=True ) ) ): for part in chunk.candidates[0].content.parts: if not part.text: continue elif part.thought: if not thoughts: print("Thoughts summary:") print(part.text) thoughts += part.text else: if not answer: print("Answer:") print(part.text) answer += part.text
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai"; const ai = new GoogleGenAI({}); const prompt = `Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same street: red, green, and blue. The person who lives in the red house owns a cat. Bob does not live in the green house. Carol owns a dog. The green house is to the left of the red house. Alice does not own a cat. Who lives in each house, and what pet do they own?`; let thoughts = ""; let answer = ""; async function main() { const response = await ai.models.generateContentStream({ model: "gemini-2.5-pro", contents: prompt, config: { thinkingConfig: { includeThoughts: true, }, }, }); for await (const chunk of response) { for (const part of chunk.candidates[0].content.parts) { if (!part.text) { continue; } else if (part.thought) { if (!thoughts) { console.log("Thoughts summary:"); } console.log(part.text); thoughts = thoughts + part.text; } else { if (!answer) { console.log("Answer:"); } console.log(part.text); answer = answer + part.text; } } } } await main();
Go
package main import ( "context" "fmt" "log" "os" "google.golang.org/genai" ) const prompt = ` Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same street: red, green, and blue. The person who lives in the red house owns a cat. Bob does not live in the green house. Carol owns a dog. The green house is to the left of the red house. Alice does not own a cat. Who lives in each house, and what pet do they own? ` func main() { ctx := context.Background() client, err := genai.NewClient(ctx, nil) if err != nil { log.Fatal(err) } contents := genai.Text(prompt) model := "gemini-2.5-pro" resp := client.Models.GenerateContentStream(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{ ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{ IncludeThoughts: true, }, }) for chunk := range resp { for _, part := range chunk.Candidates[0].Content.Parts { if len(part.Text) == 0 { continue } if part.Thought { fmt.Printf("Thought: %s\n", part.Text) } else { fmt.Printf("Answer: %s\n", part.Text) } } } }
ลายเซ็นความคิด
เนื่องจากการเรียกข้อความและการสร้างเนื้อหาของ Gemini API มาตรฐานเป็นแบบไม่มีสถานะ เมื่อใช้การคิดในการโต้ตอบแบบหลายรอบ (เช่น แชท) โมเดลจะ ไม่มีสิทธิ์เข้าถึงบริบทความคิดจากรอบก่อนหน้า
คุณสามารถรักษาบริบทของความคิดได้โดยใช้ลายเซ็นความคิด ซึ่งเป็นการแสดงความคิดภายในของโมเดลที่เข้ารหัส โมเดลจะแสดงลายเซ็นของความคิดในออบเจ็กต์การตอบกลับเมื่อเปิดใช้การคิดและการเรียกใช้ฟังก์ชัน เพื่อให้โมเดลคงบริบทในการสนทนาหลายรอบ คุณต้องระบุลายเซ็นความคิดกลับไปยังโมเดลในคำขอที่ตามมา
คุณจะได้รับลายเซ็นความคิดในกรณีต่อไปนี้
- เปิดใช้การคิดและสร้างความคิด
- คำขอมีการประกาศฟังก์ชัน
คุณดูตัวอย่างการคิดด้วยการเรียกใช้ฟังก์ชันได้ในหน้าการเรียกใช้ฟังก์ชัน
ข้อจำกัดในการใช้งานอื่นๆ ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้การเรียกใช้ฟังก์ชันมีดังนี้
- ระบบจะแสดงลายเซ็นจากโมเดลภายในส่วนอื่นๆ ในการตอบกลับ เช่น การเรียกใช้ฟังก์ชันหรือข้อความ ส่งคืน คำตอบทั้งหมดพร้อมทุกส่วนกลับไปยังโมเดลในรอบถัดไป
- อย่าต่อชิ้นส่วนที่มีลายเซ็นเข้าด้วยกัน
- อย่านำส่วนที่มีลายเซ็นไปรวมกับส่วนที่ไม่มีลายเซ็น
ราคา
เมื่อเปิดใช้การคิด ราคาการตอบกลับจะเป็นผลรวมของโทเค็นเอาต์พุตและโทเค็นการคิด คุณดูจำนวนโทเค็นการคิดทั้งหมดที่สร้างขึ้นได้จากฟิลด์ thoughtsTokenCount
Python
# ... print("Thoughts tokens:",response.usage_metadata.thoughts_token_count) print("Output tokens:",response.usage_metadata.candidates_token_count)
JavaScript
// ... console.log(`Thoughts tokens: ${response.usageMetadata.thoughtsTokenCount}`); console.log(`Output tokens: ${response.usageMetadata.candidatesTokenCount}`);
Go
// ... usageMetadata, err := json.MarshalIndent(response.UsageMetadata, "", " ") if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println("Thoughts tokens:", string(usageMetadata.thoughts_token_count)) fmt.Println("Output tokens:", string(usageMetadata.candidates_token_count))
โมเดลการคิดจะสร้างความคิดทั้งหมดเพื่อปรับปรุงคุณภาพของคำตอบสุดท้าย จากนั้นจะแสดงข้อมูลสรุปเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ กระบวนการคิด ดังนั้น ราคาจึงอิงตามโทเค็นความคิดทั้งหมดที่โมเดลต้องสร้างเพื่อสร้างข้อมูลสรุป แม้ว่าจะมีเพียงข้อมูลสรุปเท่านั้นที่ส่งออกจาก API
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโทเค็นได้ในคำแนะนำการนับโทเค็น
โมเดลที่รองรับ
ฟีเจอร์การคิดใช้ได้ในโมเดลซีรีส์ 2.5 ทั้งหมด คุณดูความสามารถทั้งหมดของโมเดลได้ในหน้าภาพรวมของโมเดล
แนวทางปฏิบัติแนะนำ
ส่วนนี้มีคำแนะนำบางอย่างสำหรับการใช้โมเดลการคิดอย่างมีประสิทธิภาพ เช่นเคย การทำตามคำแนะนำในการแจ้งพรอมต์และแนวทางปฏิบัติแนะนำจะช่วยให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
การแก้ไขข้อบกพร่องและการควบคุม
ตรวจสอบการให้เหตุผล: เมื่อไม่ได้รับคำตอบที่คาดหวังจากโมเดลการคิด การวิเคราะห์สรุปความคิดของ Gemini อย่างรอบคอบจะช่วยได้ คุณสามารถดูวิธีที่โมเดลแบ่งงานและสรุปผล รวมถึงใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อแก้ไขให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
ให้คำแนะนำในการให้เหตุผล: หากต้องการผลลัพธ์ที่ยาวเป็นพิเศษ คุณอาจต้องให้คำแนะนำในพรอมต์เพื่อจำกัดปริมาณการคิดที่โมเดลใช้ ซึ่งช่วยให้คุณสงวนเอาต์พุตโทเค็นไว้สำหรับการตอบกลับได้มากขึ้น
ความซับซ้อนของงาน
- งานง่าย (อาจปิดการคิด): สำหรับคำขอที่ตรงไปตรงมาซึ่งไม่จำเป็นต้องใช้การให้เหตุผลที่ซับซ้อน เช่น การดึงข้อมูลข้อเท็จจริงหรือการจัดประเภท ระบบจะไม่จำเป็นต้องใช้การคิด ตัวอย่างเช่น
- "DeepMind ก่อตั้งขึ้นที่ไหน"
- "อีเมลนี้ขอให้มีการประชุมหรือเพียงแค่ให้ข้อมูล"
- งานระดับปานกลาง (ค่าเริ่มต้น/ต้องใช้ความคิด): คำขอทั่วไปจำนวนมากจะได้รับประโยชน์จาก การประมวลผลแบบทีละขั้นตอนหรือความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น Gemini สามารถใช้ความสามารถในการคิดได้อย่างยืดหยุ่น สำหรับงานต่างๆ เช่น
- เปรียบเทียบการสังเคราะห์แสงกับการเติบโต
- เปรียบเทียบรถยนต์ไฟฟ้าและรถยนต์ไฮบริด
- งานที่ยาก (ความสามารถในการคิดสูงสุด): สำหรับความท้าทายที่ซับซ้อนอย่างแท้จริง เช่น การแก้โจทย์คณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนหรืองานเขียนโค้ด เราขอแนะนำให้ตั้งค่า งบประมาณการคิดสูง งานประเภทนี้กำหนดให้โมเดลต้องใช้ความสามารถในการให้เหตุผลและการวางแผนอย่างเต็มที่ ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับขั้นตอนภายในหลายขั้นตอนก่อนที่จะให้คำตอบ ตัวอย่างเช่น
- แก้โจทย์ข้อ 1 ใน AIME 2025: หาผลรวมของฐานที่เป็นจำนวนเต็มทั้งหมด b > 9 ซึ่ง 17b เป็นตัวหารของ 97b
- เขียนโค้ด Python สำหรับเว็บแอปพลิเคชันที่แสดงข้อมูลตลาดหุ้นแบบเรียลไทม์ รวมถึงการตรวจสอบสิทธิ์ของผู้ใช้ ทำให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด เท่าที่จะเป็นไปได้
การคิดด้วยเครื่องมือและความสามารถ
โมเดลการคิดจะทำงานร่วมกับเครื่องมือและความสามารถทั้งหมดของ Gemini ซึ่งจะช่วยให้โมเดลโต้ตอบกับระบบภายนอก รันโค้ด หรือเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ โดยจะรวมผลลัพธ์ไว้ในการให้เหตุผล และคำตอบสุดท้าย
เครื่องมือค้นหาช่วยให้โมเดลค้นหา Google Search เพื่อหาข้อมูลล่าสุดหรือข้อมูลที่อยู่นอกเหนือ ข้อมูลการฝึกได้ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับคำถามเกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุดหรือหัวข้อที่เฉพาะเจาะจงมาก
เครื่องมือการเรียกใช้โค้ดช่วยให้โมเดล สร้างและเรียกใช้โค้ด Python เพื่อทำการคำนวณ จัดการข้อมูล หรือแก้ปัญหาที่ควรจัดการด้วยอัลกอริทึม โมเดลจะได้รับเอาต์พุตของโค้ดและใช้ในคำตอบได้
เอาต์พุตที่มีโครงสร้างช่วยให้คุณ จำกัดให้ Gemini ตอบกลับด้วย JSON ได้ ซึ่งจะมีประโยชน์อย่างยิ่งสําหรับ การผสานรวมเอาต์พุตของโมเดลเข้ากับแอปพลิเคชัน
การเรียกใช้ฟังก์ชันจะเชื่อมต่อโมเดลการคิด กับเครื่องมือและ API ภายนอก เพื่อให้โมเดลสามารถให้เหตุผลได้ว่าเมื่อใดควรเรียกใช้ฟังก์ชันที่ถูกต้อง และควรระบุพารามิเตอร์ใด
บริบท URL จะให้ URL แก่โมเดลเป็น บริบทเพิ่มเติมสำหรับพรอมต์ของคุณ จากนั้นโมเดลจะดึงเนื้อหาจาก URL และใช้เนื้อหานั้นเพื่อแจ้งและกำหนดรูปแบบคำตอบ
คุณลองดูตัวอย่างการใช้เครื่องมือกับโมเดลการคิดได้ในตำราอาหารการคิด
ขั้นตอนถัดไปคือ
หากต้องการดูตัวอย่างที่เจาะลึกมากขึ้น เช่น
- การใช้เครื่องมือร่วมกับการคิด
- การสตรีมพร้อมการคิด
- การปรับงบประมาณการคิดเพื่อผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน
และอื่นๆ ลองใช้ตำราอาหารแห่งความคิด
การพิจารณาความครอบคลุมพร้อมให้บริการแล้วในคู่มือความเข้ากันได้ของ OpenAI
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Gemini 2.5 Pro, Gemini Flash 2.5 และ Gemini 2.5 Flash-Lite ได้ที่หน้าโมเดล