מעבד

מודלים של Gemini 3 ו-Gemini 2.5 יכולים להשתמש ב"תהליך חשיבה" פנימי שמשפר באופן משמעותי את יכולות החשיבה הרציונלית והתכנון הרב-שלבי שלהם, מה שהופך אותם ליעילים מאוד במשימות מורכבות כמו כתיבת קוד, מתמטיקה מתקדמת וניתוח נתונים.

מודלים של חשיבה מציעים את ההגדרות והאפשרויות הבאות:

  • שליטה בכמות החשיבה
    אתם יכולים להגדיר כמה 'חשיבה' מודל יכול לבצע. ההגדרה הזו חשובה במיוחד אם אתם רוצים לצמצם את זמן האחזור או את העלות. כדאי גם לעיין בהשוואה בין רמות הקושי של המשימות כדי להחליט כמה יכולת חשיבה נדרשת מהמודל.

    אפשר לשלוט בהגדרה הזו באמצעות רמות חשיבה (מודלים מגרסה 3 ואילך של Gemini) או באמצעות תקציבי חשיבה (מודלים מגרסה 2.5 של Gemini).

  • קבלת סיכום של תהליך החשיבה
    אתם יכולים להפעיל את האפשרות סיכום של תהליך החשיבה כדי שהתשובה שנוצרה תכלול סיכום כזה. הסיכומים האלה הם גרסאות מסונתזות של המחשבות הגולמיות של המודל, והם מספקים תובנות לגבי תהליך ההיגיון הפנימי של המודל.

  • טיפול בחתימות של מחשבות
    ‫SDK‏ Firebase AI Logic מטפל אוטומטית בחתימות של מחשבות בשבילכם, וכך המודל מקבל גישה להקשר של המחשבה מהתורות הקודמות, במיוחד כשמשתמשים בקריאה לפונקציה.

חשוב לעיין בשיטות המומלצות ובהנחיות לכתיבת הנחיות לשימוש במודלים של חשיבה.



שימוש במודל חשיבה

משתמשים במודל חושב בדיוק כמו בכל מודל אחר של Gemini.

כדי להפיק את המרב ממודלים של חשיבה, כדאי לעיין בשיטות מומלצות והנחיות לכתיבת הנחיות לשימוש במודלים של חשיבה בהמשך הדף הזה.

מודלים שתומכים ביכולת הזו

רק בדגמי Gemini 3 ו-Gemini 2.5 יש תמיכה ביכולת הזו.

  • gemini-3-pro-preview
  • gemini-3-pro-image-preview (נקרא גם Nano Banana Pro)
  • gemini-3-flash-preview
  • gemini-2.5-pro
  • gemini-2.5-flash
  • gemini-2.5-flash-lite

שיטות מומלצות והנחיות לכתיבת הנחיות לשימוש במודלים של חשיבה

מומלץ לבדוק את ההנחיה ב-Google AI Studio או ב-Vertex AI Studio, כדי לראות את תהליך החשיבה המלא. תוכלו לזהות אזורים שבהם יכול להיות שהמודל טעה, כדי לשפר את ההנחיות ולקבל תשובות עקביות ומדויקות יותר.

מתחילים בהנחיה כללית שמתארת את התוצאה הרצויה, ומתבוננים במחשבות הראשוניות של המודל לגבי האופן שבו הוא קובע את התשובה. אם התשובה לא עונה על הציפיות, אפשר להשתמש בטכניקות הבאות לכתיבת הנחיות כדי לעזור למודל ליצור תשובה טובה יותר:

  • לתת הוראות מפורטות
  • תנו כמה דוגמאות של זוגות קלט-פלט
  • מתן הנחיות לגבי הניסוח והפורמט של התוצאות והתשובות
  • ציון שלבי אימות ספציפיים

בנוסף להנחיות, כדאי להשתמש בהמלצות הבאות:

  • מגדירים הוראות למערכת, שהן כמו "הקדמה" שמוסיפים לפני שהמודל נחשף להוראות נוספות מההנחיה או ממשתמש הקצה. הם מאפשרים לכם לכוון את התנהגות המודל בהתאם לצרכים הספציפיים ולתרחישי השימוש שלכם.

  • מגדירים רמת חשיבה (או תקציב חשיבה במודלים של Gemini 2.5) כדי לשלוט בכמות החשיבה שהמודל יכול לבצע. אם מגדירים רמה גבוהה, המודל יכול לחשוב יותר, אם צריך. אם תגדירו ערך נמוך יותר, המודל לא יחשוב יותר מדי על התשובה, והוא גם ישמור יותר מהמגבלה הכוללת של פלט הטוקנים לתשובה בפועל, ויכול לעזור להפחית את זמן האחזור והעלות.

  • מפעילים את המעקב מבוסס-AI במסוף Firebase כדי לעקוב אחרי מספר האסימונים של החשיבה והחביון של הבקשות שהופעלה בהן חשיבה. אם הפעלתם את סיכומי המחשבות, הם יוצגו במסוף, שם תוכלו לבדוק את הנימוקים המפורטים של המודל כדי לעזור לכם לנפות באגים ולשפר את ההנחיות.



שליטה בכמות החשיבה

אתם יכולים להגדיר כמה 'חשיבה' והסקת מסקנות המודל יכול לבצע לפני שהוא מחזיר תשובה. ההגדרה הזו חשובה במיוחד אם יש לכם עדיפות להפחתת זמן האחזור או העלות.

חשוב לעיין בהשוואה בין רמות הקושי של המשימות כדי להחליט כמה יכולת חשיבה המודל צריך. ריכזנו כאן כמה הנחיות כלליות:

  • כדאי להגדיר ערך חשיבה נמוך יותר למשימות פחות מורכבות, או אם חשוב לכם לצמצם את זמן האחזור או את העלות.
  • כדי להתמודד עם משימות מורכבות יותר, כדאי להגדיר ערך חשיבה גבוה יותר.

אפשר לשלוט בהגדרה הזו באמצעות רמות חשיבה (מודלים מגרסה 3 ואילך של Gemini) או באמצעות תקציבי חשיבה (מודלים מגרסה 2.5 של Gemini).

רמות חשיבה (מודלים של Gemini 3)

כדי לקבוע כמה חשיבה מודל Gemini 3 יכול להשקיע ביצירת התשובה, אפשר לציין רמת חשיבה שתגדיר את מספר הטוקנים של החשיבה שהוא יכול להשתמש בהם.

הגדרת רמת החשיבה

לוחצים על הספק Gemini API כדי לראות בדף הזה תוכן וקוד שספציפיים לספק.

מגדירים את רמת החשיבה ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע GenerativeModel של מודל Gemini 3. ההגדרה נשמרת למשך מחזור החיים של המכונה. אם רוצים להשתמש ברמות חשיבה שונות לבקשות שונות, צריך ליצור מופעי GenerativeModel שמוגדרים עם כל רמה.

בהמשך הקטע הזה מפורטים הערכים הנתמכים של רמת החשיבה.

Swift

מגדירים את רמת החשיבה בGenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
)

// ...

Kotlin

מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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_MODEL_NAME",
  generationConfig,
)

// ...

Java

מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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_MODEL_NAME",
                  /* generationConfig */ generationConfig
                );
);

// ...

Web

מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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_MODEL_NAME", generationConfig });

// ...

Dart

מגדירים את הערכים של הפרמטרים ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

// ...

ערכים נתמכים של רמת חשיבה

בטבלה הבאה מפורטים הערכים של רמת החשיבה שאפשר להגדיר לכל מודל על ידי הגדרת thinkingLevel של המודל.

MINIMAL LOW MEDIUM HIGH
  • המודל משתמש בכמה שפחות טוקנים, כמעט ללא חשיבה
  • משימות עם מורכבות נמוכה
  • המודל משתמש בפחות טוקנים, ומצמצם את זמן האחזור והעלות
  • משימות פשוטות ומשימות עם נפח נתונים גבוה
  • המודל משתמש בגישה מאוזנת
  • משימות ברמת מורכבות בינונית
  • המודל משתמש בטוקנים עד לרמה המקסימלית שלו
  • הנחיות מורכבות שדורשות נימוק מעמיק
Gemini 3 Pro (ברירת מחדל)
Gemini 3 Pro Image (nano banana pro) (ברירת מחדל)
Gemini 3 Flash (ברירת מחדל)



תקציבי חשיבה (מודלים של Gemini 2.5)

כדי לקבוע כמה זמן מודל Gemini 2.5 יכול להקדיש לחשיבה כדי ליצור את התשובה, אפשר לציין תקציב חשיבה של מספר הטוקנים שהוא יכול להשתמש בהם.

הגדרת תקציב החשיבה

לוחצים על הספק Gemini API כדי לראות בדף הזה תוכן וקוד שספציפיים לספק.

מגדירים את תקציב החשיבה ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע GenerativeModel של מודל Gemini 2.5. ההגדרה נשמרת למשך מחזור החיים של המכונה. אם רוצים להשתמש בתקציבים שונים של חשיבה לבקשות שונות, צריך ליצור מופעים של GenerativeModel שמוגדרים עם כל תקציב.

בהמשך הקטע הזה מפורט מידע על ערכים נתמכים לתקציב התכנון.

Swift

מגדירים את תקציב החשיבה ב-GenerationConfig במסגרת יצירת מופע 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

מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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

מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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

מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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

מגדירים את הערכים של הפרמטרים ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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

מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig כחלק מיצירת מופע של 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
);

// ...

ערכי תקציב נתמכים לשיקול

בטבלה הבאה מפורטים ערכי התקציב לתהליך החשיבה שאפשר להגדיר לכל מודל על ידי הגדרת thinkingBudget של המודל.

דגם ערך ברירת מחדל הטווח הזמין להגדרת תקציב הערך ש
משבית את החשיבה
ערך ל
הפעלת חשיבה דינמית
ערך מינימלי ערך מקסימלי
Gemini 2.5 Pro 8,192 128 32,768 אי אפשר להשבית -1
Gemini 2.5 Flash 8,192 1 24,576 0 -1
Gemini 2.5 Flash‑Lite 0
(החשיבה מושבתת כברירת מחדל)
512 24,576 0
(או לא להגדיר תקציב חשיבה בכלל)
-1



מורכבות המשימה לכל המודלים החושבים

  • משימות פשוטות – לא צריך לחשוב יותר מדי
    בקשות פשוטות שלא דורשות נימוקים מורכבים, כמו אחזור עובדות או סיווג. דוגמאות:

    • ‫"Where was DeepMind founded?"
    • "האם האימייל הזה הוא הזמנה לפגישה או שהוא רק מספק מידע?"
  • משימות בינוניות – סביר להניח שנדרשת חשיבה מסוימת
    בקשות נפוצות שמועיל בהן עיבוד שלב אחר שלב או הבנה מעמיקה יותר. דוגמאות:

    • "צור אנלוגיה בין פוטוסינתזה לבין התבגרות".
    • ‫"השווה והבדל בין מכוניות חשמליות למכוניות היברידיות".
  • משימות קשות – יכול להיות שיהיה צורך בחשיבה מקסימלית
    אתגרים מורכבים באמת, כמו פתרון בעיות מתמטיות מורכבות או משימות תכנות. כדי לבצע את סוגי המשימות האלה, המודל צריך להשתמש בכל היכולות שלו לניתוח ולתכנון, ולעיתים קרובות הוא מבצע הרבה שלבים פנימיים לפני שהוא מספק תשובה. דוגמאות:

    • ‫"Solve problem 1 in AIME 2025: Find the sum of all integer bases b > 9 for which 17b is a divisor of 97b."
    • "תכתוב קוד Python לאפליקציית אינטרנט שמציגה נתונים בזמן אמת של שוק המניות, כולל אימות משתמשים. תפעל בצורה יעילה ככל האפשר".



סיכומי מחשבות

סיכומי מחשבות הם גרסאות מסונתזות של המחשבות הגולמיות של המודל, והם מספקים תובנות לגבי תהליך ההיגיון הפנימי של המודל.

אלה כמה סיבות למה כדאי לכלול סיכומי מחשבות בתשובות:

  • אתם יכולים להציג את סיכום המחשבות בממשק המשתמש של האפליקציה או להפוך אותו לנגיש למשתמשים. סיכום המחשבות מוחזר כחלק נפרד בתשובה, כדי שתהיה לכם יותר שליטה באופן השימוש בו באפליקציה.

  • אם מפעילים גם את המעקב אחרי AI במסוף Firebase, סיכומי המחשבות מוצגים במסוף, ואפשר לבדוק את הנימוקים המפורטים של המודל כדי לנפות באגים ולשפר את ההנחיות.

הנה כמה הערות חשובות לגבי סיכומי מחשבות:

  • לא ניתן לשלוט בסיכומי המחשבות באמצעות תקציבי חשיבה (תקציבים חלים רק על המחשבות הגולמיות של המודל). עם זאת, אם האפשרות 'חשיבה' מושבתת, המודל לא יחזיר סיכום של החשיבה.

  • סיכומי המחשבות נחשבים לחלק מהתגובה הרגילה של המודל שנוצרת מטקסט, והם נספרים כאסימוני פלט.

הפעלת סיכומים של תהליכי חשיבה

לוחצים על הספק Gemini API כדי לראות בדף הזה תוכן וקוד שספציפיים לספק.

כדי להפעיל סיכומי מחשבות, צריך להגדיר את includeThoughts כ-true בהגדרות המודל. אחרי שתשלחו את הבקשה, תוכלו לגשת לסיכום על ידי בדיקת השדה thoughtSummary בתגובה.

הנה דוגמה שמראה איך להפעיל את סיכומי המחשבות ולקבל אותם עם התשובה:

Swift

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig במהלך יצירת מופע של 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

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig במהלך יצירת מופע של 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

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig במהלך יצירת מופע של 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

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig במהלך יצירת מופע של 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

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig כשיוצרים מופע של 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

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig במהלך יצירת מופע של 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}");
}

הצגת סיכומי המחשבות באופן שוטף

אם בוחרים להזרים תשובה באמצעות generateContentStream, אפשר גם לראות סיכומים של תהליך החשיבה. במהלך יצירת התשובה, תקבלו סיכומים מצטברים.

Swift

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig במהלך יצירת מופע של 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

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig במהלך יצירת מופע של 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

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig במהלך יצירת מופע של 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

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig במהלך יצירת מופע של 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

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig כשיוצרים מופע של 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

מפעילים את סיכומי המחשבות ב-GenerationConfig במהלך יצירת מופע של 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;
    }
}



חתימות של מחשבות

כשמשתמשים בחשיבה באינטראקציות מרובות תפניות, למודל אין גישה להקשר של המחשבה מהתפניות הקודמות. עם זאת, אם אתם משתמשים בקריאה לפונקציות, אתם יכולים לנצל את חתימות המחשבה כדי לשמור על הקשר של המחשבה בין התורות. חתימות מחשבה הן ייצוגים מוצפנים של תהליך החשיבה הפנימי של המודל, והן זמינות כשמשתמשים בקריאה לפונקציות וגם בחשיבה. באופן ספציפי, חתימות מחשבה נוצרות במקרים הבאים:

  • החשיבה מופעלת והמחשבות נוצרות.
  • הבקשה כוללת הצהרות על פונקציות.

כדי להשתמש בחתימות מחשבה, משתמשים בקריאה לפונקציה כרגיל. ערכות ה-SDK של Firebase AI Logic מפשטות את התהליך על ידי ניהול המצב וטיפול אוטומטי בחתימות המחשבה בשבילכם. ערכות ה-SDK מעבירות באופן אוטומטי חתימות של מחשבות שנוצרו בין קריאות עוקבות של sendMessage או sendMessageStream בסשן Chat.



תמחור וספירה של טוקנים

התמחור של טוקנים של חשיבה זהה לתמחור של טוקנים של פלט טקסט. אם מפעילים את סיכומי המחשבות, הם נחשבים לטוקנים של חשיבה והמחיר שלהם מחושב בהתאם.

אפשר להפעיל מעקב אחרי AI במסוף Firebase כדי לעקוב אחרי מספר הטוקנים של החשיבה בבקשות שבהן מופעלת חשיבה.

אפשר לקבל את המספר הכולל של טוקנים של חשיבה מהשדה thoughtsTokenCount במאפיין usageMetadata של התשובה:

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}");
}

מידע נוסף על טוקנים זמין במדריך לספירת טוקנים.