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  1. 模型说明

深度思考

您可以使用具备深度思考能力的模型，如 deepseek r1、openai的o系列模型, doubao thinking 系列模型，来提升最终答案的准确性。模型在回答问题前，会对问题进行分析和拆解，并给予对问题的拆解回答问题，回答会更加全面和深入。当您向模型提问时，会返回模型回答问题前的问题思考逻辑（思维链内容），基于此可观察模型推导过程并使用这部分信息。
怎么返回reasoning_content? 一般来说, 区分不同的格式,如果是/v1/chat/completions这个适配openai的端口，以Openai格式是在模型后面添加 -thinking, 然后系统就会类似deepseek在输出中返回字段:reasoning_content. 比如claude-3-7-sonnet-20250219-thinking, 比如gemini-2.5-pro-preview-06-05-thinking.
而如果是其它官方格式的api,则按官方api的逻辑,比如grok格式是加参数reasoning_effort，此时特别注意不再需要model名字后的-thinking
即：如果不是v1/chat/completions这个端口，而是使用模型本来的接口格式，则应该使用原模型的名字，比如/anthropic/v1/messages应该使用原模型名字claude-3-7-sonnet-20250219，/google/v1beta/models端口应该使用原模型名字gemini-2.5-pro-preview-06-05，这时如果加上-thinking接口是不认识的
如果不加-thinking, 将不会返回reasoning_content
openai的o系列模型不会返回reasoning_content
修改于 2025-08-06 04:11:50
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