Gemini の思考

Gemini 3 シリーズと 2.5 シリーズのモデルは 「思考プロセス」を使用しており、推論能力とマルチステップ プランニング能力が大幅に向上しているため、コーディング、高度な数学、データ分析などの複雑なタスクに非常に効果的です。

思考モデルを使用する場合、Gemini はレスポンスを返す前に内部で推論を行います。Interactions API は、この推論を thought ステップとして公開します。これは、steps 配列内の関数呼び出し、ユーザー入力、モデル出力とともに時系列で表示される専用のステップです。

すべての思考ステップには、次の 2 つのフィールドが含まれています。

フィールド 必須 説明
signature ✅ はい モデルの内部推論状態を暗号化したもの。モデルが最小限の推論を行う場合でも常に存在します。
summary ❌ いいえ 推論を要約するコンテンツ（テキストや画像）の配列。thinking_summaries 構成、モデルが十分な推論を行ったかどうか、コンテンツ タイプ（画像レイテンシにテキストの要約がない場合など）によって空になることがあります。

思考とのインタラクション

思考モデルとのインタラクションを開始する手順は、他のインタラクション リクエストと同様です。model フィールドで、思考をサポートするモデルのいずれかを指定します。

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."
  }'

思考の要約

思考の要約は、モデルの内部推論プロセスに関する分析情報を提供します。 デフォルトでは、最終出力のみが返されます。thinking_summaries を使用して思考の要約を有効にできます。

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 { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await 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 (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === "thought") {
        console.log("Thought summary:");
        if (step.summary) {
            for (const contentBlock of step.summary) {
                if (contentBlock