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为了简化不同模型供应商(OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek 等)对推理/思考过程的处理逻辑,AIHubMix 现已对接统一推理参数规范。开发者可以通过一套标准接口控制模型的思考强度并获取详细的推理链路,控制 claude、Gemini、glm-5、minimax、等模型的思考开关及强度。

统一参数定义

开启思考reasoning

reasoning可以通过以下方式设置:

(推荐)使用openai标准定义的reasoning_effort参数:

reasoning_effort的值包含:
  • none(推荐):主动关闭思考(部分强制思考模型可能不生效,如minimax-m2.7等)
  • minimal:最小化思考,部分模型的效果是关闭思考
  • low(推荐)
  • medium(推荐)
  • high(推荐)
  • xhigh
对于可设置思考强度的模型,reasoning_effort有对应的映射关系: 对于只支持设置thinking budget的模型,reasoning_effort对应的计算规则为基于MaxOutputTokens,计算thinking budget的比例:
  • “xhigh”: 0.95,
  • “high”: 0.8,
  • “medium”: 0.5,
  • “low”: 0.2,
  • “minimal”: 0.1,
对于只支持是否开启思考的模型/供应商,例如deepseek、qwen、glm、kimi等,reasoning_effort的效果只有两种:
  • none:关闭思考
  • 其他:开启思考

(次选)使用reasoning参数的effort:

(次选)使用reasoning参数的max_tokens,精确控制thinking的最大token数:

思考返回

思考结果增加两个字段:
  • reasoning_content:思考内容,格式为字符串。
  • reasoning_details:思考原始信息,供多轮对话使用,保留思考内容提升模型效果,格式为结构体,除type为固定属性外,其他属性会随不同模型变化,但类型均为字符串。
非流式返回示例:
流式返回示例:

多轮对话

要在多轮对话中保留思考内容,可将reasoning_details直接传到下一轮对话中即可,以便于模型在收到tool call结果后进行更复杂的推理;流式返回则只需要将type相同的连续的reasoning_details中除type外所有参数拼接起来,再把type值加入,传到下一轮对话即可。

非流式版本参考示例

参考代码
参考输出

流式版本参考示例

参考代码
参考输出

更新时间:2026-06-01