Starting November 2, 2026, Firebase App Check enforcement will be required to use Firebase AI Logic. Learn more.

Model updates:

The latest Gemini models, like Gemini 3.8 Flash, are available to use with Firebase AI Logic! Learn more.
Gemini 2.5 models are limited to projects that actively used them in the past. For the Agent Platform Gemini API, these models will shut down for all projects in October 2026. To avoid service disruptions, update to a newer model (like gemini-3.8-flash or gemini-3.1-flash-image). Any stable Gemini Live API 2.5 models are not impacted. Learn more.

Чтобы переводить контент на ваш предпочитаемый язык, Google использует технологии на основе искусственного интеллекта. Переводы от ИИ могут содержать ошибки.

Думающая

Во всех последних моделях Gemini используется внутренний "процесс мышления", который значительно улучшает их способность к рассуждению и многоэтапному планированию, что делает их очень эффективными для выполнения сложных задач, таких как программирование, продвинутая математика и анализ данных.

Модели мышления предлагают следующие конфигурации и варианты:

Контролируйте объем обработки
Вы можете настроить объем обработки, который может выполнять модель. Эта настройка особенно важна, если приоритет отдается снижению задержки или стоимости. Также ознакомьтесь со сравнением сложности задач, чтобы понять, насколько модели может понадобиться способность рассуждать.

Управлять этой конфигурацией можно с помощью уровней рассуждений (модели Gemini 3.x и более поздние) или бюджетов на рассуждения (модели Gemini 2.5).
Получайте краткие пересказы рассуждений
Вы можете включить краткие пересказы рассуждений, которые будут добавляться к сгенерированному ответу. Это обобщенные версии внутренних рассуждений модели, которые позволяют понять, как она пришла к тому или иному выводу.
Обработка подписей размышлений
Firebase AI Logic SDK автоматически обрабатывают подписи размышлений, чтобы у модели был доступ к контексту размышлений из предыдущих ходов, особенно при использовании вызова функций.

Ознакомьтесь с рекомендациями по использованию моделей мышления и составлению запросов.

Обратите внимание на следующее:

Модели Gemini TTS не поддерживают функцию "Размышление".
Модели Gemini Live API поддерживают рассуждения. Однако Firebase AI Logic пока не поддерживает добавление конфигурации для этих моделей, но эта функция скоро появится.
Gemini 2.5 Flash‑Lite отключен по умолчанию. Чтобы включить функцию размышления для модели, необходимо задать бюджет на размышление, используя поддерживаемое значение. На всех остальных поддерживаемых моделях функция "Размышления" включена по умолчанию.

Контроль времени на обдумывание

Вы можете настроить, сколько времени модель может "думать" и рассуждать, прежде чем вернуть ответ. Эта конфигурация особенно важна, если для вас приоритетны снижение задержки или стоимости.

Ознакомьтесь с сравнением сложности задач, чтобы понять, насколько модели необходимы возможности рассуждения. Вот несколько общих рекомендаций:

Установите более низкое значение, если задача несложная или если для вас в приоритете снижение задержки или стоимости.
Для более сложных задач задайте более высокое значение.

Управлять этой конфигурацией можно с помощью уровней рассуждений (модели Gemini 3.x и более поздние) или бюджетов на рассуждения (модели Gemini 2.5).

Уровни мышления (модели Gemini 3.x и более поздние)

Чтобы контролировать, сколько времени Gemini 3.x и более поздние модели могут тратить на обдумывание ответа, можно указать уровень мышления для количества токенов, которые разрешено использовать.

Обратите внимание на следующее:

Gemini 3.x и более поздние модели всегда используют мышление. Вы не можете отключить или выключить мышление для этих моделей.
Gemini 3.x и более поздние модели всегда используют динамическое мышление (модель решает, когда и сколько думать, в пределах заданного количества).
Модели Gemini 3.x и более поздние поддерживают бюджеты на размышление для обеспечения обратной совместимости, но эта конфигурация не рекомендуется. Кроме того, если в одной конфигурации заданы и thinkingLevel, и thinkingBudget, запрос возвращает ошибку.

Как задать уровень мышления

Нажмите на поставщика Gemini API, чтобы посмотреть контент и код, относящиеся к нему.

Установите уровень мышления в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel. Конфигурация сохраняется на протяжении всего времени существования экземпляра. Если вы хотите использовать разные уровни мышления для разных запросов, создайте экземпляры GenerativeModel, настроенные на каждый уровень.

Подробнее о поддерживаемых значениях уровня мышления…

Swift

Установите уровень рассуждений в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
let generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: ThinkingConfig(thinkingLevel: .low)
)

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_3.x_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
)

// ...

Kotlin

Задайте значения параметров в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
val generationConfig = generationConfig {
  thinkingConfig = thinkingConfig {
      thinkingLevel = ThinkingLevel.LOW
  }
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_3.x_MODEL_NAME",
  generationConfig,
)

// ...

Java

Задайте значения параметров в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
    .setThinkingLevel(ThinkingLevel.LOW)
    .build();

GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
    .setThinkingConfig(thinkingConfig)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "GEMINI_3.x_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig */ generationConfig
                );
);

// ...

Web

Задайте значения параметров в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
const generationConfig = {
  thinkingConfig: {
    thinkingLevel: ThinkingLevel.LOW
  }
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_3.x_MODEL_NAME", generationConfig });

// ...

Dart

Задайте значения параметров в элементе GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
final thinkingConfig = ThinkingConfig.withThinkingLevel(ThinkingLevel.low);

final generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_3.x_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

Задайте значения параметров в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(thinkingLevel: ThinkingLevel.Low);

var generationConfig = new GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_3.x_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

// ...

Допустимые значения уровня рассуждений

В таблице ниже перечислены значения уровня мышления, которые можно задать для каждой модели, настроив параметр thinkingLevel модели.

	`MINIMAL`	`LOW`	`MEDIUM`	`HIGH`
	Модель использует как можно меньше токенов; почти не думает Простые задачи	Модель использует меньше токенов, что позволяет снизить задержку и стоимость. Простые задачи и задачи с высокой пропускной способностью	Модель использует сбалансированный подход Задачи средней сложности	Модель использует токены до максимального уровня Сложные запросы, требующие глубокого анализа.
Gemini 3.x Pro `gemini-3.1-pro-preview`				(по умолчанию)
Gemini 3.x Flash `gemini-3.8-flash` `gemini-3.7-flash` `gemini-3.6-flash` `gemini-3.5-flash`	не поддерживается `gemini-3.8-flash` или `gemini-3.7-flash` ¹		(по умолчанию)
Gemini 3.x Flash‑Lite `gemini-3.5-flash-lite` `gemini-3.1-flash-lite`	(по умолчанию)
Gemini 3.x Pro Image `gemini-3-pro-image` ("Nano Banana Pro")				(по умолчанию)
Gemini 3.x Flash Image `gemini-3.1-flash-image` ("Nano Banana 2")				(по умолчанию)
Gemini 3.x Flash‑Lite Image `gemini-3.1-flash-lite-image` ("Nano Banana 2 Lite")	(по умолчанию)

^{1 gemini-3.8-flash и gemini-3.7-flashне поддерживают уровень мышления MINIMAL. Если вы зададите уровень мышления MINIMAL, запрос не будет выполнен и вернет ошибку 400.}

Бюджет на размышления (модели Gemini 2.5)

Чтобы контролировать, сколько времени модель Gemini 2.5 может потратить на создание ответа, можно задать бюджет на размышления – количество токенов, которые она может использовать.

Как задать бюджет на размышления

Нажмите на поставщика Gemini API, чтобы посмотреть контент и код, относящиеся к нему.

Задайте бюджет на размышления в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel для модели Gemini 2.5. Конфигурация сохраняется на протяжении всего времени существования экземпляра. Если вы хотите использовать разные бюджеты для разных запросов, создайте экземпляры GenerativeModel, настроенные с каждым бюджетом.

Подробнее о поддерживаемых значениях бюджета на обдумывание…

Swift

Задайте бюджет на размышления в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
let generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: ThinkingConfig(thinkingBudget: 1024)
)

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
)

// ...

Kotlin

Задайте значения параметров в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
val generationConfig = generationConfig {
  thinkingConfig = thinkingConfig {
      thinkingBudget = 1024
  }
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
  generationConfig,
)

// ...

Java

Задайте значения параметров в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
    .setThinkingBudget(1024)
    .build();

GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
    .setThinkingConfig(thinkingConfig)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig */ generationConfig
                );
);

// ...

Web

Задайте значения параметров в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
const generationConfig = {
  thinkingConfig: {
    thinkingBudget: 1024
  }
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_2.5_MODEL_NAME", generationConfig });

// ...

Dart

Задайте значения параметров в элементе GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
final thinkingConfig = ThinkingConfig.withThinkingBudget(1024);

final generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_2.5_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

Задайте значения параметров в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(thinkingBudget: 1024);

var generationConfig = new GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

// ...

Допустимые значения бюджета на обдумывание

В таблице ниже перечислены значения бюджета на размышление, которые можно задать для каждой модели, настроив параметр thinkingBudget.

Модель	Значение по умолчанию	Доступный диапазон для бюджета думающей модели		Значение, отключающее размышления	Ценность включить режим размышления
Модель	Значение по умолчанию			Значение, отключающее размышления	Ценность включить режим размышления	Минимальное значение	Максимальное значение
Gemini 2.5 Pro	`8,192`	`128`	`32,768`	Нельзя отключить	`-1`
Gemini 2.5 Flash	`8,192`	`1`	`24,576`	`0`	`-1`
Gemini 2.5 Flash‑Lite	`0` (по умолчанию функция "Размышления" отключена)	`512`	`24,576`	`0` (или не настраивать бюджет на размышления)	`-1`

Как отключить режим размышления для моделей Gemini 2.5

Для некоторых более простых задач способность к мышлению не так важна, и достаточно традиционного инференса. Кроме того, если для вас важна низкая задержка или стоимость, вы можете не захотеть, чтобы модель тратила больше времени или средств, чем необходимо для создания ответа.

В таких случаях вы можете отключить функцию "Размышление" для некоторых моделей:

Gemini 2.5 Pro: функция "Размышления" не может быть отключена
Gemini 2.5 Flash: отключить мышление, задав thinkingBudget 0 токенов
Gemini 2.5 Flash‑Lite: по умолчанию функция "Размышления" отключена. (Не задавайте для параметра thinkingBudget значение явным образом или просто установите для него значение 0.)

Обратите внимание, что для всех моделей Gemini 3.x функцию "Размышления" нельзя отключить.

Как включить динамический режим размышления для моделей Gemini 2.5

При динамическом мышлении модель сама решает, когда и сколько думать (в пределах максимального бюджета на мышление, описанного ниже).

Включите динамическое мышление, задав для параметра thinkingBudget значение -1.
Если включено динамическое мышление, максимальное количество токенов для мышления всегда будет равно 8192.

Обратите внимание, что все модели Gemini 3.x всегда используют динамическое мышление.

Сложность задачи для всех моделей мышления

Простые задачи, не требующие глубокого анализа
Простые запросы, не требующие сложных рассуждений, например извлечение фактов или классификация. Примеры:
- "Где была основана компания DeepMind?"
- "В этом письме предлагается провести встречу или просто предоставляется информация?"
Задачи средней сложности – требуется некоторое обдумывание
Распространенные запросы, для которых полезно пошаговое выполнение или более глубокое понимание. Примеры:
- "Придумай аналогию между фотосинтезом и взрослением".
- "Сравни и сопоставь электромобили и гибридные автомобили".
Сложные задачи – может потребоваться максимальное мышление
Действительно сложные задачи, например решение сложных математических задач или задач по программированию. Для выполнения таких задач модели необходимо задействовать все свои возможности рассуждения и планирования, часто выполняя множество внутренних шагов, прежде чем предоставить ответ. Примеры:
- "Реши задачу 1 из AIME 2025: найди сумму всех целых оснований b > 9, для которых 17b является делителем 97b".
- "Напиши код на языке Python для веб-приложения, которое визуализирует данные фондового рынка в реальном времени, включая аутентификацию пользователей. Сделай его как можно более эффективным".

Краткие пересказы рассуждений

Краткие изложения рассуждений – это синтезированные версии необработанных рассуждений модели, которые позволяют понять внутреннюю логику ее работы.

Вот несколько причин, по которым стоит добавлять краткие пересказы в ответы:

Вы можете показывать краткий пересказ в интерфейсе приложения или предоставлять пользователям доступ к нему. Краткое изложение мыслей возвращается как отдельная часть ответа, чтобы вы могли лучше контролировать, как оно используется в вашем приложении.
Если вы также включите мониторинг ИИ в консоли Firebase, то в ней будут показываться краткие пересказы рассуждений модели. Это поможет вам отлаживать и улучшать запросы.

Вот несколько важных моментов, которые нужно учитывать при работе с кратким изложением мыслей:

На краткие пересказы не влияют бюджеты на размышления (бюджеты применяются только к исходным размышлениям модели). Однако если мышление отключено, модель не вернет краткое изложение мыслей.
Краткие изложения мыслей считаются частью обычного сгенерированного текста и учитываются как токены вывода.

Как включить краткие пересказы

Нажмите на поставщика Gemini API, чтобы посмотреть контент и код, относящиеся к нему.

Чтобы включить краткие пересказы, задайте для параметра includeThoughts значение true в конфигурации модели. После этого вы можете получить доступ к краткому пересказу, проверив поле thoughtSummary в ответе.

Ниже приведен пример того, как включить и получить краткие пересказы мыслей в ответе:

Swift

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
let generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: ThinkingConfig(includeThoughts: true)
)

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
)

let response = try await model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0")

// Handle the response that includes thought summaries.
if let thoughtSummary = response.thoughtSummary {
  print("Thought Summary: \(thoughtSummary)")
}
guard let text = response.text else {
  fatalError("No text in response.")
}
print("Answer: \(text)")

Kotlin

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
val generationConfig = generationConfig {
  thinkingConfig = thinkingConfig {
      includeThoughts = true
  }
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig,
)

val response = model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0")

// Handle the response that includes thought summaries.
response.thoughtSummary?.let {
    println("Thought Summary: $it")
}
response.text?.let {
    println("Answer: $it")
}

Java

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
    .setIncludeThoughts(true)
    .build();

GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
    .setThinkingConfig(thinkingConfig)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig */ generationConfig
                );
);

// Handle the response that includes thought summaries.
ListenableFuture responseFuture = model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0");
Futures.addCallback(responseFuture, new FutureCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse response) {
        if (response.getThoughtSummary() != null) {
            System.out.println("Thought Summary: " + response.getThoughtSummary());
        }
        if (response.getText() != null) {
            System.out.println("Answer: " + response.getText());
        }
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // Handle error
    }
}, MoreExecutors.directExecutor());

Web

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
const generationConfig = {
  thinkingConfig: {
    includeThoughts: true
  }
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });

const result = await model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0");
const response = result.response;

// Handle the response that includes thought summaries.
if (response.thoughtSummary()) {
    console.log(`Thought Summary: ${response.thoughtSummary()}`);
}
const text = response.text();
console.log(`Answer: ${text}`);

Dart

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
final thinkingConfig = ThinkingConfig(includeThoughts: true);

final generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  generationConfig: generationConfig,
);

final response = await model.generateContent('solve x^2 + 4x + 4 = 0');

// Handle the response that includes thought summaries.
if (response.thoughtSummary != null) {
  print('Thought Summary: ${response.thoughtSummary}');
}
if (response.text != null) {
  print('Answer: ${response.text}');
}

Unity

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(includeThoughts: true);

var generationConfig = new GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

var response = await model.GenerateContentAsync("solve x^2 + 4x + 4 = 0");

// Handle the response that includes thought summaries.
if (response.ThoughtSummary != null) {
    Debug.Log($"Thought Summary: {response.ThoughtSummary}");
}
if (response.Text != null) {
    Debug.Log($"Answer: {response.Text}");
}

Как посмотреть ответ и ход рассуждений

# 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).

# Example Thought Summary:
#     **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.

Пересказ цепочки рассуждений в режиме стриминга

Если вы выберете потоковую передачу ответа с помощью generateContentStream, то также сможете посмотреть краткое изложение рассуждений. В результате во время генерации ответа будут возвращаться текущие дополнительные сводки.

Swift

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
let generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: ThinkingConfig(includeThoughts: true)
)

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
)

let stream = try model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0")

// Handle the streamed response that includes thought summaries.
var thoughts = ""
var answer = ""
for try await response in stream {
  if let thought = response.thoughtSummary {
    if thoughts.isEmpty {
      print("--- Thoughts Summary ---")
    }
    print(thought)
    thoughts += thought
  }

  if let text = response.text {
    if answer.isEmpty {
      print("--- Answer ---")
    }
    print(text)
    answer += text
  }
}

Kotlin

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
val generationConfig = generationConfig {
  thinkingConfig = thinkingConfig {
      includeThoughts = true
  }
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
  modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig,
)

// Handle the streamed response that includes thought summaries.
var thoughts = ""
var answer = ""
model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0").collect { response ->
    response.thoughtSummary?.let {
        if (thoughts.isEmpty()) {
            println("--- Thoughts Summary ---")
        }
        print(it)
        thoughts += it
    }
    response.text?.let {
        if (answer.isEmpty()) {
            println("--- Answer ---")
        }
        print(it)
        answer += it
    }
}

Java

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
    .setIncludeThoughts(true)
    .build();

GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
    .setThinkingConfig(thinkingConfig)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                  /* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig */ generationConfig
                );
);

// Streaming with Java is complex and depends on the async library used.
// This is a conceptual example using a reactive stream.
Flowable responseStream = model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0");

// Handle the streamed response that includes thought summaries
StringBuilder thoughts = new StringBuilder();
StringBuilder answer = new StringBuilder();

responseStream.subscribe(response -> {
    if (response.getThoughtSummary() != null) {
        if (thoughts.length() == 0) {
            System.out.println("--- Thoughts Summary ---");
        }
        System.out.print(response.getThoughtSummary());
        thoughts.append(response.getThoughtSummary());
    }
    if (response.getText() != null) {
        if (answer.length() == 0) {
            System.out.println("--- Answer ---");
        }
        System.out.print(response.getText());
        answer.append(response.getText());
    }
}, throwable -> {
    // Handle error
});

Web

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
const generationConfig = {
  thinkingConfig: {
    includeThoughts: true
  }
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });

const result = await model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0");

// Handle the streamed response that includes thought summaries.
let thoughts = "";
let answer = "";
for await (const chunk of result.stream) {
  if (chunk.thoughtSummary()) {
    if (thoughts === "") {
      console.log("--- Thoughts Summary ---");
    }
    // In Node.js, process.stdout.write(chunk.thoughtSummary()) could be used
    // to avoid extra newlines.
    console.log(chunk.thoughtSummary());
    thoughts += chunk.thoughtSummary();
  }

  const text = chunk.text();
  if (text) {
    if (answer === "") {
      console.log("--- Answer ---");
    }
    // In Node.js, process.stdout.write(text) could be used.
    console.log(text);
    answer += text;
  }
}

Dart

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
final thinkingConfig = ThinkingConfig(includeThoughts: true);

final generationConfig = GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  generationConfig: generationConfig,
);

final responses = model.generateContentStream('solve x^2 + 4x + 4 = 0');

// Handle the streamed response that includes thought summaries.
var thoughts = '';
var answer = '';
await for (final response in responses) {
  if (response.thoughtSummary != null) {
    if (thoughts.isEmpty) {
      print('--- Thoughts Summary ---');
    }
    thoughts += response.thoughtSummary!;
  }
  if (response.text != null) {
    if (answer.isEmpty) {
      print('--- Answer ---');
    }
    answer += response.text!;
  }
}

Unity

Включите краткие пересказы в GenerationConfig при создании экземпляра GenerativeModel.


// ...

// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(includeThoughts: true);

var generationConfig = new GenerationConfig(
  thinkingConfig: thinkingConfig
);

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

var stream = model.GenerateContentStreamAsync("solve x^2 + 4x + 4 = 0");

// Handle the streamed response that includes thought summaries.
var thoughts = "";
var answer = "";
await foreach (var response in stream)
{
    if (response.ThoughtSummary != null)
    {
        if (string.IsNullOrEmpty(thoughts))
        {
            Debug.Log("--- Thoughts Summary ---");
        }
        Debug.Log(response.ThoughtSummary);
        thoughts += response.ThoughtSummary;
    }
    if (response.Text != null)
    {
        if (string.IsNullOrEmpty(answer))
        {
            Debug.Log("--- Answer ---");
        }
        Debug.Log(response.Text);
        answer += response.Text;
    }
}

Подписи к рассуждениям

При многоходовом взаимодействии модель не имеет доступа к контексту размышлений из предыдущих ходов. Однако если вы используете вызов функций, то можете воспользоваться подписями рассуждений, чтобы сохранять контекст рассуждений между ходами. Подписи размышлений – это зашифрованные представления внутреннего мыслительного процесса модели. Они доступны при использовании функции "Размышления" и вызова функций. В частности, подписи рассуждений создаются в следующих случаях:

Режим размышления включен, и мысли генерируются.
Запрос содержит объявления функций.

Чтобы использовать сигнатуры мыслей, вызывайте функции как обычно. Firebase AI Logic SDK упрощают процесс, управляя состоянием и автоматически обрабатывая подписи мыслей. Сгенерированные подписи мыслей автоматически передаются между последующими вызовами sendMessage или sendMessageStream в сеансе Chat.

Цены и подсчет токенов

Токены, используемые для размышлений, стоят столько же, сколько и токены для вывода текста. Если вы включите краткие пересказы, они будут считаться токенами размышлений и оплачиваться соответствующим образом.

Вы можете включить мониторинг ИИ в консоли Firebase, чтобы отслеживать количество токенов, используемых для размышления, в запросах, для которых включена эта функция.

Общее количество токенов для размышления можно получить из поля thoughtsTokenCount атрибута usageMetadata ответа:

Swift

// ...

let response = try await model.generateContent("Why is the sky blue?")

if let usageMetadata = response.usageMetadata {
  print("Thoughts Token Count: \(usageMetadata.thoughtsTokenCount)")
}

Kotlin

// ...

val response = model.generateContent("Why is the sky blue?")

response.usageMetadata?.let { usageMetadata ->
    println("Thoughts Token Count: ${usageMetadata.thoughtsTokenCount}")
}

Java

// ...

ListenableFuture<GenerateContentResponse> response =
    model.generateContent("Why is the sky blue?");

Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String usageMetadata = result.getUsageMetadata();
        if (usageMetadata != null) {
            System.out.println("Thoughts Token Count: " +
                usageMetadata.getThoughtsTokenCount());
        }
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

// ...

const response = await model.generateContent("Why is the sky blue?");

if (response?.usageMetadata?.thoughtsTokenCount != null) {
    console.log(`Thoughts Token Count: ${response.usageMetadata.thoughtsTokenCount}`);
}

Dart

// ...

final response = await model.generateContent(
  Content.text("Why is the sky blue?"),
]);

if (response?.usageMetadata case final usageMetadata?) {
  print("Thoughts Token Count: ${usageMetadata.thoughtsTokenCount}");
}

Unity

// ...

var response = await model.GenerateContentAsync("Why is the sky blue?");

if (response.UsageMetadata != null)
{
    UnityEngine.Debug.Log($"Thoughts Token Count: {response.UsageMetadata?.ThoughtsTokenCount}");
}

Подробнее о токенах можно узнать в руководстве по подсчету токенов.

Думающая Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

Рекомендации по использованию моделей мышления и созданию запросов

Контроль времени на обдумывание

Уровни мышления (модели Gemini 3.x и более поздние)

Как задать уровень мышления

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

Допустимые значения уровня рассуждений

Бюджет на размышления (модели Gemini 2.5)

Как задать бюджет на размышления

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

Допустимые значения бюджета на обдумывание

Как отключить режим размышления для моделей Gemini 2.5

Как включить динамический режим размышления для моделей Gemini 2.5

Сложность задачи для всех моделей мышления

Краткие пересказы рассуждений

Как включить краткие пересказы

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

Пересказ цепочки рассуждений в режиме стриминга

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

Подписи к рассуждениям

Цены и подсчет токенов

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Unity

Думающая