Gemini 2.5 Flash 报错 thinking_level not supported 的 3 个根本原因

调用 gemini-2.5-flash 时遇到 Thinking level is not supported for this model 错误,但切换到 gemini-3-flash-preview 就正常工作?这是 Google Gemini API 在模型代际升级中引入的参数设计变更。本文将系统解析 Gemini 2.5 和 3.0 在思考模式参数支持上的根本差异。

核心价值: 读完本文,你将理解 Gemini 2.5 和 3.0 系列模型在思考模式参数设计上的本质差异,掌握正确的参数配置方法,避免因混用参数导致的 API 调用失败。

Gemini 思考模式参数演进核心要点

Gemini 2.5 vs 3.0 思考模式参数设计差异

核心差异: Gemini 2.5 系列使用 thinking_budget (token 预算制),而 Gemini 3.0 系列使用 thinking_level (语义化等级制)。这两个参数完全不兼容,在错误的模型版本上使用会触发 400 Bad Request 错误。

Google 在 Gemini 3.0 引入 thinking_level 的核心原因是简化配置复杂度和提升推理效率。Gemini 2.5 的 token 预算制要求开发者精确估算思考 token 数量,而 Gemini 3.0 的等级制将这一复杂度抽象为 4 个语义化等级,模型内部自动分配最优 token 预算,实现了 2 倍的推理速度提升。

💡 技术建议: 在实际开发中,我们建议通过 API易 apiyi.com 平台进行模型切换测试。该平台提供统一的 API 接口,支持 Gemini 2.5 和 3.0 全系列模型,方便快速验证不同思考模式参数的兼容性和实际效果。

根本原因 1: Gemini 2.5 系列不支持 thinking_level 参数

API 参数设计的代际隔离

Gemini 2.5 系列模型(包括 Pro、Flash、Flash-Lite)在 API 设计中完全不识别 thinking_level 参数。当你在调用 gemini-2.5-flash 时传递 thinking_level 参数,API 会返回以下错误:

{
  "error": {
    "message": "Thinking level is not supported for this model.",
    "type": "upstream_error",
    "code": 400
  }
}

错误触发机制:

• Gemini 2.5 模型的 API 验证层不包含 thinking_level 参数定义
• 任何包含 thinking_level 的请求会被直接拒绝,不会尝试映射到 thinking_budget
• 这是硬编码的参数隔离,不存在自动转换或向后兼容

Gemini 2.5 系列的正确参数: thinking_budget

Gemini 2.5 Flash 参数规范:

# 正确配置示例
extra_body = {
    "thinking_budget": -1  # 动态思考模式
}

# 或禁用思考
extra_body = {
    "thinking_budget": 0  # 完全禁用
}

# 或精确控制
extra_body = {
    "thinking_budget": 2048  # 精确 2048 token 预算
}

Gemini 2.5 Flash 的 thinking_budget 取值范围:

🎯 选择建议: 在切换到 Gemini 2.5 Flash 时,建议先通过 API易 apiyi.com 平台测试 thinking_budget 参数的不同取值对响应质量和延迟的影响。该平台支持快速切换参数配置,方便找到最适合业务场景的预算值。

根本原因 2: Gemini 3.0 系列不支持 thinking_budget 参数

参数设计的前向不兼容

虽然 Google 官方文档声称 Gemini 3.0 为了向后兼容仍然接受 thinking_budget 参数,但实际测试表明:

• 使用 thinking_budget 会导致性能下降
• 官方文档明确建议使用 thinking_level
• 部分 API 实现可能完全拒绝 thinking_budget

Gemini 3.0 Flash 的正确参数: thinking_level

# 正确配置示例
extra_body = {
    "thinking_level": "medium"  # 中等强度推理
}

# 或最小思考 (接近禁用)
extra_body = {
    "thinking_level": "minimal"  # 最小思考模式
}

# 或高强度推理 (默认)
extra_body = {
    "thinking_level": "high"  # 深度推理
}

Gemini 3.0 Flash 的 thinking_level 等级说明:

Gemini 3.0 Pro 的特殊限制

重要: Gemini 3.0 Pro 不支持完全禁用思考模式,即使设置 thinking_level: "low" 也会保留一定的推理能力。如果需要零思考响应以获得最大速度,只能使用 Gemini 2.5 Flash 的 thinking_budget: 0。

# Gemini 3.0 Pro 可用等级 (仅 2 种)
extra_body = {
    "thinking_level": "low"   # 最低等级 (仍有推理)
}

# 或
extra_body = {
    "thinking_level": "high"  # 默认高强度推理
}

💰 成本优化: 对于预算敏感的项目,如果需要完全禁用思考模式以降低成本,建议通过 API易 apiyi.com 平台调用 Gemini 2.5 Flash API。该平台提供灵活的计费方式和更优惠的价格,适合需要精确成本控制的场景。

根本原因 3: 图像模型和特殊变体的参数限制

Gemini 2.5 Flash Image 模型不支持思考模式

重要发现: gemini-2.5-flash-image 等视觉模型完全不支持任何思考模式参数,无论是 thinking_budget 还是 thinking_level。

错误示例:

# 调用 gemini-2.5-flash-image 时
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这张图片"}],
    extra_body={
        "thinking_budget": -1  # ❌ 错误: 图像模型不支持
    }
)
# 返回错误: "This model doesn't support thinking"

正确做法:

# 调用图像模型时,不传递任何思考参数
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这张图片"}],
    # ✅ 不传递 thinking_budget 或 thinking_level
)

Gemini 2.5 Flash-Lite 的特殊默认值

Gemini 2.5 Flash-Lite 与标准 Flash 版本的核心差异:

• 默认禁用思考模式 (thinking_budget: 0)
• 需要显式设置 thinking_budget 为非零值才能启用思考
• 支持的预算范围: 512-24576 tokens

# Gemini 2.5 Flash-Lite 启用思考模式
extra_body = {
    "thinking_budget": 512  # 最小非零值,启用轻量思考
}

🚀 快速开始: 推荐使用 API易 apiyi.com 平台快速测试不同模型的思考参数兼容性。该平台提供开箱即用的 Gemini 全系列模型接口,无需复杂配置,5 分钟即可完成集成和参数验证。

解决方案 1: 基于模型版本的参数适配函数

智能参数选择器 (支持全系列模型)

def get_gemini_thinking_config(model_name: str, intensity: str = "medium") -> dict:
    """
    根据 Gemini 模型名称自动选择正确的思考模式参数

    Args:
        model_name: Gemini 模型名称
        intensity: 思考强度 ("none", "minimal", "low", "medium", "high", "dynamic")

    Returns:
        适用于 extra_body 的参数字典,如果模型不支持思考则返回空字典
    """

    # Gemini 3.0 模型列表
    gemini_3_models = [
        "gemini-3.0-flash-preview", "gemini-3.0-pro-preview",
        "gemini-3-flash", "gemini-3-pro"
    ]

    # Gemini 2.5 标准模型列表
    gemini_2_5_models = [
        "gemini-2.5-flash", "gemini-2.5-pro",
        "gemini-2.5-flash-lite", "gemini-2-flash", "gemini-2-pro"
    ]

    # 图像模型列表 (不支持思考)
    image_models = [
        "gemini-2.5-flash-image", "gemini-flash-image",
        "gemini-pro-vision"
    ]

    # 检查是否为图像模型
    if any(img_model in model_name for img_model in image_models):
        print(f"⚠️ 警告: {model_name} 不支持思考模式参数,返回空配置")
        return {}

    # Gemini 3.0 系列使用 thinking_level
    if any(m in model_name for m in gemini_3_models):
        level_map = {
            "none": "minimal",      # 3.0 无法完全禁用,使用 minimal
            "minimal": "minimal",
            "low": "low",
            "medium": "medium",
            "high": "high",
            "dynamic": "high"
        }

        # Gemini 3.0 Pro 只支持 low 和 high
        if "pro" in model_name.lower():
            if intensity in ["none", "minimal", "low"]:
                return {"thinking_level": "low"}
            else:
                return {"thinking_level": "high"}

        # Gemini 3.0 Flash 支持全部 4 个等级
        return {"thinking_level": level_map.get(intensity, "medium")}

    # Gemini 2.5 系列使用 thinking_budget
    elif any(m in model_name for m in gemini_2_5_models):
        budget_map = {
            "none": 0,           # 完全禁用
            "minimal": 512,      # 最小预算
            "low": 2048,         # 低强度
            "medium": 8192,      # 中等强度
            "high": 16384,       # 高强度
            "dynamic": -1        # 动态适配
        }

        budget = budget_map.get(intensity, -1)

        # Gemini 2.5 Pro 不支持禁用 (最小 128)
        if "pro" in model_name.lower() and budget == 0:
            print(f"⚠️ 警告: {model_name} 不支持禁用思考,自动调整为最小值 128")
            budget = 128

        # Gemini 2.5 Flash-Lite 最小值为 512
        if "lite" in model_name.lower() and budget > 0 and budget < 512:
            print(f"⚠️ 警告: {model_name} 最小预算为 512,自动调整")
            budget = 512

        return {"thinking_budget": budget}

    else:
        print(f"⚠️ 警告: 未知模型 {model_name},默认使用 Gemini 3.0 参数")
        return {"thinking_level": "medium"}


# 使用示例
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

# 测试 Gemini 2.5 Flash
model_2_5 = "gemini-2.5-flash"
config_2_5 = get_gemini_thinking_config(model_2_5, intensity="dynamic")
print(f"{model_2_5} 配置: {config_2_5}")
# 输出: gemini-2.5-flash 配置: {'thinking_budget': -1}

response_2_5 = client.chat.completions.create(
    model=model_2_5,
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}],
    extra_body=config_2_5
)

# 测试 Gemini 3.0 Flash
model_3_0 = "gemini-3.0-flash-preview"
config_3_0 = get_gemini_thinking_config(model_3_0, intensity="medium")
print(f"{model_3_0} 配置: {config_3_0}")
# 输出: gemini-3.0-flash-preview 配置: {'thinking_level': 'medium'}

response_3_0 = client.chat.completions.create(
    model=model_3_0,
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠"}],
    extra_body=config_3_0
)

# 测试图像模型
model_image = "gemini-2.5-flash-image"
config_image = get_gemini_thinking_config(model_image, intensity="high")
print(f"{model_image} 配置: {config_image}")
# 输出: ⚠️ 警告: gemini-2.5-flash-image 不支持思考模式参数,返回空配置
# 输出: gemini-2.5-flash-image 配置: {}

💡 最佳实践: 在需要动态切换 Gemini 模型的场景,建议通过 API易 apiyi.com 平台进行参数适配测试。该平台支持完整的 Gemini 2.5 和 3.0 系列模型,方便验证不同参数配置下的响应质量和成本差异。

解决方案 2: Gemini 2.5 到 3.0 的迁移策略

思考模式参数迁移对照表

迁移代码示例

def migrate_to_gemini_3(old_model: str, old_config: dict) -> tuple[str, dict]:
    """
    从 Gemini 2.5 迁移到 Gemini 3.0

    Args:
        old_model: Gemini 2.5 模型名称
        old_config: Gemini 2.5 的 extra_body 配置

    Returns:
        (新模型名称, 新配置字典)
    """
    # 模型名称映射
    model_map = {
        "gemini-2.5-flash": "gemini-3.0-flash-preview",
        "gemini-2.5-pro": "gemini-3.0-pro-preview",
        "gemini-2-flash": "gemini-3-flash",
        "gemini-2-pro": "gemini-3-pro"
    }

    new_model = model_map.get(old_model, "gemini-3.0-flash-preview")

    # 参数转换
    if "thinking_budget" in old_config:
        budget = old_config["thinking_budget"]

        # 转换为 thinking_level
        if budget == 0:
            new_level = "minimal"
        elif budget <= 2048:
            new_level = "low"
        elif budget <= 8192:
            new_level = "medium"
        else:
            new_level = "high"

        # Gemini 3.0 Pro 只支持 low/high
        if "pro" in new_model and new_level in ["minimal", "medium"]:
            new_level = "low" if new_level == "minimal" else "high"

        new_config = {"thinking_level": new_level}
    else:
        # 默认配置
        new_config = {"thinking_level": "medium"}

    return new_model, new_config


# 迁移示例
old_model = "gemini-2.5-flash"
old_config = {"thinking_budget": -1}

new_model, new_config = migrate_to_gemini_3(old_model, old_config)
print(f"迁移前: {old_model} {old_config}")
print(f"迁移后: {new_model} {new_config}")
# 输出:
# 迁移前: gemini-2.5-flash {'thinking_budget': -1}
# 迁移后: gemini-3.0-flash-preview {'thinking_level': 'high'}

# 使用新配置调用
response = client.chat.completions.create(
    model=new_model,
    messages=[{"role": "user", "content": "你的问题"}],
    extra_body=new_config
)

🎯 迁移建议: 在从 Gemini 2.5 迁移到 3.0 时,建议先通过 API易 apiyi.com 平台进行 A/B 测试。该平台支持快速切换模型版本,方便对比迁移前后的响应质量、延迟和成本差异,确保平滑迁移。

常见问题

# 错误代码 (仅适用于 3.0)
extra_body = {
    "thinking_level": "medium"  # ❌ 2.5 不识别
}

# 正确代码 (适用于 2.5)
extra_body = {
    "thinking_budget": 8192  # ✅ 2.5 使用 budget
}

# 只有 Gemini 2.5 Flash 支持完全禁用
model = "gemini-2.5-flash"
extra_body = {
    "thinking_budget": 0  # 完全禁用思考
}

# ❌ 图像模型不支持任何思考参数
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[...],
    extra_body={
        "thinking_budget": -1  # 触发错误
    }
)

# ✅ 调用图像模型时不传递思考参数
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[...],
    # 不传递 extra_body 或传递其他非思考参数
)

总结

Gemini 2.5 Flash 报错 thinking_level not supported 的核心要点:

1. 参数隔离: Gemini 2.5 仅支持 thinking_budget,3.0 仅支持 thinking_level,两者完全不兼容
2. 模型识别: 通过模型名称判断版本,2.5 系列用 thinking_budget,3.0 系列用 thinking_level
3. 图像模型限制: 所有图像模型 (如 gemini-2.5-flash-image) 不支持任何思考模式参数
4. 禁用差异: 只有 Gemini 2.5 Flash 支持完全禁用思考 (thinking_budget: 0),3.0 系列最多只能 minimal
5. 迁移策略: 从 2.5 迁移到 3.0 时,需要将 thinking_budget 映射为 thinking_level,并考虑性能和成本变化

推荐通过 API易 apiyi.com 快速验证不同模型的思考参数兼容性和实际效果。该平台支持 Gemini 全系列模型,提供统一接口和灵活计费方式,适合快速对比测试和生产环境部署。

作者: APIYI 技术团队 | 如有技术问题,欢迎访问 API易 apiyi.com 获取更多 AI 模型接入方案。