Pensamiento de Gemini

Los modelos de las series Gemini 3 y 2.5 usan un "proceso de razonamiento" que mejora significativamente sus capacidades de razonamiento y planificación de varios pasos, lo que los hace muy eficaces para tareas complejas, como la codificación, las matemáticas avanzadas y el análisis de datos.

Cuando usas un modelo de razonamiento, Gemini razona internamente antes de responder. La API de Interactions muestra este razonamiento a través de pasos thought, que son pasos dedicados que aparecen de forma cronológica junto con las llamadas a funciones, las entradas del usuario o los resultados del modelo en el array steps.

Cada paso de razonamiento contiene dos campos:

Campo Obligatorio Descripción
signature ✅ Sí Es una representación encriptada del estado de razonamiento interno del modelo. Siempre está presente, incluso cuando el modelo realiza un razonamiento mínimo.
summary ❌ No Es un array de contenido (texto o imágenes) que resume el razonamiento. Puede estar vacío según la configuración de thinking_summaries, si el modelo realizó suficiente razonamiento o el tipo de contenido (por ejemplo, es posible que las imágenes latentes no tengan resúmenes de texto).

Interacciones con el razonamiento

Iniciar una interacción con un modelo de razonamiento es similar a cualquier otra solicitud de interacción. Especifica uno de los modelos con compatibilidad de razonamiento en el campo model:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
)
print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
});
console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "Explain the concept of Occam'\''s Razor and provide a simple example."
  }'

Resúmenes de razonamiento

Los resúmenes de razonamiento proporcionan información sobre el proceso de razonamiento interno del modelo. De forma predeterminada, solo se muestra el resultado final. Puedes habilitar los resúmenes de razonamiento con thinking_summaries:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="What is the sum of the first 50 prime numbers?",
    generation_config={
        "thinking_summaries": "auto"
    }
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "thought":
        print("Thought summary:")
        if step.summary:
            for content_block in step.summary:
                if content_block.type == "text":
                    print(content_block.text)
        print()
    elif step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.type == "text":
                print("Answer:")
                print(content_block.text)
                print()

JavaScript

import {