深度思考

深度思考（Deep Thinking / Reasoning）是部分大模型提供的增强推理能力。模型在回答前会先进行内部"思考"，输出推理过程后再给出最终答案，适合数学、逻辑、代码分析等复杂任务。

启用方式： 无需额外配置或开关，只需将 model 参数设为支持深度思考的模型（如 deepseek-r1）即可自动启用。模型会在回答前先输出思考过程（reasoning_content），再输出最终回答（content）。

适用模型

深度思考能力仅部分模型支持，目前支持的模型包括 deepseek-r1 等推理模型。具体支持情况请参考接入大模型中的模型列表。

备注

使用不支持深度思考的模型时传入相关参数不会报错，但不会产生思考内容。

使用方式

协议说明

以下示例基于 Chat Completions 协议（cURL 标签展示了原始 HTTP 请求）。深度思考功能同样适用于其他协议，包括 CloudBase SDK 和 Anthropic SDK 兼容协议，使用方式一致——只需指定支持深度思考的模型即可。各协议的接入方式请参考接入方式文档。

CloudBase SDK
OpenAI SDK
cURL

const model = ai.createModel("cloudbase");

const result = await model.generateText({
  model: "deepseek-r1",
  messages: [{ role: "user", content: "证明 √2 是无理数" }]
});

// 通过 rawResponses 获取思考内容
const rawResponse = result.rawResponses[0];
const message = rawResponse.choices[0].message;

console.log("思考过程:", message.reasoning_content);
console.log("最终回答:", result.text);

在线示例

在 CodeSandbox 中打开完整示例代码 →

非流式调用：

const OpenAI = require("openai");

const client = new OpenAI({
  apiKey: "<YOUR_API_KEY>",
  baseURL: "https://<ENV_ID>.api.tcloudbasegateway.com/v1/ai/cloudbase"
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-r1",
  messages: [{ role: "user", content: "证明 √2 是无理数" }]
});

const message = completion.choices[0].message;
console.log("思考过程:", message.reasoning_content);
console.log("最终回答:", message.content);

流式调用：

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-r1",
  messages: [{ role: "user", content: "证明 √2 是无理数" }],
  stream: true
});

let reasoning = "";
let answer = "";

for await (const chunk of stream) {
  const delta = chunk.choices[0]?.delta;

  // 思考过程
  if (delta?.reasoning_content) {
    reasoning += delta.reasoning_content;
    process.stdout.write(`[思考] ${delta.reasoning_content}`);
  }

  // 最终回答
  if (delta?.content) {
    answer += delta.content;
    process.stdout.write(delta.content);
  }
}

在线示例

在 CodeSandbox 中打开完整示例代码 →

curl -X POST 'https://<ENV_ID>.api.tcloudbasegateway.com/v1/ai/cloudbase/chat/completions' \
  -H 'Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "deepseek-r1",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "证明 √2 是无理数"}
    ]
  }'

输出格式

启用深度思考后，模型返回两部分内容：

字段	说明	用途
`reasoning_content`	思考过程	展示给用户看（可折叠），帮助理解模型推理逻辑
`content`	最终回答	实际使用的结果

非流式响应示例：

{
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "reasoning_content": "用户问的是 28 的质因数分解。我需要逐步分解：28 ÷ 2 = 14，14 ÷ 2 = 7，7 是质数。所以 28 = 2² × 7。",
      "content": "28 的质因数分解为 2² × 7。\n\n分解步骤：\n1. 28 ÷ 2 = 14\n2. 14 ÷ 2 = 7\n3. 7 是质数，停止\n\n因此 28 = 2 × 2 × 7 = 2² × 7"
    },
    "finish_reason": "stop"
  }]
}

前端展示建议

思考过程通常较长，建议以可折叠的方式展示：

function ThinkingMessage({ reasoning, content }) {
  const [expanded, setExpanded] = useState(false);

  return (
    <div className="message">
      {reasoning && (
        <div className="thinking-block">
          <button onClick={() => setExpanded(!expanded)}>
            {expanded ? "▼" : "▶"} 思考过程
          </button>
          {expanded && (
            <pre className="thinking-content">{reasoning}</pre>
          )}
        </div>
      )}
      <div className="answer">
        <ReactMarkdown>{content}</ReactMarkdown>
      </div>
    </div>
  );
}

多轮对话中的注意事项

使用深度思考模型进行多轮对话时，不要将 reasoning_content 追加到 messages 历史中：

const messages = [];

async function chat(userMessage) {
  messages.push({ role: "user", content: userMessage });

  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "deepseek-r1",
    messages
  });

  const choice = completion.choices[0].message;

  // ✅ 正确：只追加 content
  messages.push({
    role: "assistant",
    content: choice.content
  });

  // ❌ 错误：不要追加 reasoning_content
  // messages.push({
  //   role: "assistant",
  //   content: choice.reasoning_content + choice.content
  // });

  return {
    reasoning: choice.reasoning_content,
    answer: choice.content
  };
}

注意

将思考过程追加到 messages 会导致：

输入 Token 快速膨胀（思考过程通常很长）
模型回复质量下降
可能出现格式异常

适用场景

场景	推荐	原因
数学证明 / 推理	✅ 推荐	需要严谨的逐步推理
代码 Bug 分析	✅ 推荐	需要追踪执行流程
复杂逻辑判断	✅ 推荐	需要考虑多种条件
简单问答	❌ 不推荐	增加不必要的延迟和成本
实时对话	❌ 不推荐	思考过程导致首字延迟较高
创意写作	⚠️ 视情况	短文案不需要，长篇规划可能有帮助

成本与性能

指标	深度思考模型	普通模型
首字延迟	较高（需完成思考）	较低
输出 Token	较多（含思考内容）	较少
回答准确性	较高（复杂任务）	一般
计费	思考 Token 也计费	仅回答内容计费

提示

根据任务复杂度选择模型：简单任务用 deepseek-v4-flash，复杂推理任务用 deepseek-r1。

适用模型​

使用方式​

输出格式​

前端展示建议​

多轮对话中的注意事项​

适用场景​

成本与性能​