كيفية ضبط مستوى التفكير في Gemini 3.1 Pro؟ تحكم بـ 3 مستويات + دليل الإعداد الكامل لـ Deep Think Mini

أضاف إصدار Gemini 3.1 Pro Preview مستوى التفكير المتوسط (medium)، وهو أحد أبرز الفروقات عن الجيل السابق Gemini 3 Pro. يمكنك الآن التحكم بدقة في عمق استنتاج النموذج عبر ثلاثة مستويات: منخفض (low)، ومتوسط (medium)، وعالٍ (high)، علماً أن وضع high يقوم بتنشيط قدرات Deep Think Mini.

القيمة الجوهرية: بنهاية هذا المقال، ستتقن كيفية ضبط معامل thinkingLevel بشكل كامل، وتتعلم كيفية تحقيق التوازن الأمثل بين الجودة والسرعة والتكلفة.

مصفوفة الدعم الكامل لمستويات التفكير في Gemini 3.1 Pro

لنلقِ نظرة عامة: تدعم نماذج Gemini المختلفة مستويات تفكير متباينة.

مستوى التفكير	Gemini 3.1 Pro	Gemini 3 Pro	Gemini 3 Flash	الوصف
minimal	❌ غير مدعوم	❌ غير مدعوم	✅ مدعوم	قريب من إيقاف التفكير، مدعوم فقط في Flash
low	✅ مدعوم	✅ مدعوم	✅ مدعوم	استجابة سريعة، أقل تكلفة
medium	✅ دعم جديد	❌ غير مدعوم	✅ مدعوم	استدلال متوازن، الترقية الأساسية في 3.1 Pro
high	✅ مدعوم (افتراضي)	✅ مدعوم (افتراضي)	✅ مدعوم (افتراضي)	أعمق استدلال، تفعيل Deep Think Mini

التغييرات الرئيسية: ترقية مستويات التفكير من 3 Pro إلى 3.1 Pro

المقارنة	Gemini 3 Pro	Gemini 3.1 Pro
المستويات المتاحة	low, high (مستويان فقط)	low, medium, high (3 مستويات)
المستوى الافتراضي	high	high
معنى وضع high	استدلال عميق	Deep Think Mini (أقوى بمراحل)
هل يمكن إيقاف التفكير؟	لا يمكن	لا يمكن

الفهم الجوهري: عمق الاستدلال في وضع high لنموذج Gemini 3 Pro يعادل تقريباً وضع medium في Gemini 3.1 Pro. أما وضع high في 3.1 Pro فهو Deep Think Mini الجديد كلياً، والذي يتجاوز عمق استدلال الجيل السابق بكثير.

🎯 نصيحة الانتقال: إذا كنت تستخدم سابقاً وضع high في Gemini 3 Pro، فننصحك عند الانتقال إلى 3.1 Pro بالبدء باستخدام وضع medium (للحفاظ على جودة وتكلفة مماثلة)، وتفعيل وضع high فقط عندما تحتاج إلى استدلال عميق جداً. يدعم APIYI (apiyi.com) جميع نماذج Gemini ومستويات التفكير في آن واحد.

طريقة إعداد مستويات التفكير في Gemini 3.1 Pro عبر API

الاستدعاء عبر APIYI (تنسيق متوافق مع OpenAI)

import openai

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

# وضع LOW: استجابة سريعة
response_low = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "ترجم هذا النص الإنجليزي إلى العربية: Hello World"}],
    extra_body={
        "thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 1024}
    }
)

# وضع MEDIUM: استدلال متوازن (جديد!)
response_med = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "راجع هذا الكود للتحقق من وجود مخاطر تسريب الذاكرة"}],
    extra_body={
        "thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 8192}
    }
)

# وضع HIGH: Deep Think Mini
response_high = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "أثبت أن: لكل عدد صحيح موجب n، المقدار n^3-n يقبل القسمة على 6"}],
    extra_body={
        "thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 32768}
    }
)

الاستدعاء الأصلي عبر Google SDK

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# استخدام معامل thinkingLevel
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="الموجه الخاص بك",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            thinking_level="MEDIUM"  # "LOW" / "MEDIUM" / "HIGH"
        )
    ),
)

# عرض استهلاك رموز (tokens) التفكير
print(f"رموز التفكير: {response.usage_metadata.thoughts_token_count}")
print(f"رموز المخرجات: {response.usage_metadata.candidates_token_count}")

استدعاء REST API

POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent

{
  "contents": [{"parts": [{"text": "الموجه الخاص بك"}]}],
  "generationConfig": {
    "thinkingConfig": {
      "thinkingLevel": "MEDIUM"
    }
  }
}

⚠️ تنبيه هام: لا يمكن استخدام thinkingLevel و thinkingBudget في وقت واحد، وإلا سيتم إرجاع خطأ 400. يُنصح باستخدام thinkingLevel مع نماذج Gemini 3 فما فوق، واستخدام thinkingBudget مع نماذج Gemini 2.5.

مقارنة تفصيلية لمستويات التفكير الثلاثة في Gemini 3.1 Pro

LOW: الأسرع والأرخص

البعد	التفاصيل
عمق الاستنتاج	أقل عدد من توكنز التفكير، ومع ذلك يظل أفضل من النماذج التي لا تدعم التفكير
سرعة الاستجابة	في غضون ثوانٍ (الأسرع)
التكلفة	الأقل (توكنز تفكير أقل ← توكنز مخرجات أقل ← تكلفة منخفضة)
حالات الاستخدام المناسبة	الإكمال التلقائي، التصنيف، استخراج البيانات المنظمة، الترجمة البسيطة، التلخيص
غير مناسب لـ	الاستنتاج المعقد، البراهين الرياضية، تصحيح الأخطاء متعدد الخطوات

MEDIUM: الخيار المتوازن المفضل (جديد)

البعد	التفاصيل
عمق الاستنتاج	توكنز تفكير متوسطة، ≈ مستوى High في إصدار 3.0 Pro القديم
سرعة الاستجابة	تأخير متوسط
التكلفة	متوسطة
حالات الاستخدام المناسبة	مراجعة الكود، تحليل المستندات، البرمجة اليومية، استدعاءات API القياسية، الأسئلة والأجوبة
غير مناسب لـ	رياضيات بمستوى الأولمبياد الدولي (IMO)، الاستنتاج متعدد الخطوات شديد التعقيد

HIGH: Deep Think Mini (الافتراضي)

البعد	التفاصيل
عمق الاستنتاج	أقصى قدر من الاستنتاج، تفعيل قدرات Deep Think Mini
سرعة الاستجابة	قد يستغرق عدة دقائق (مسائل IMO تستغرق حوالي 8 دقائق)
التكلفة	الأعلى (يتم احتساب كمية كبيرة من توكنز التفكير بسعر المخرجات)
حالات الاستخدام المناسبة	تصحيح الأخطاء المعقدة، تصميم الخوارزميات، البراهين الرياضية، المهام البحثية، سير عمل الوكلاء (Agents)
قدرات خاصة	تواقيع التفكير (thought signatures) للحفاظ على استمرارية الاستنتاج عبر استدعاءات API المختلفة

قواعد فوترة توكنز التفكير في Gemini 3.1 Pro

فهم آلية الفوترة هو المفتاح لاختيار مستوى التفكير المناسب.

مبادئ الفوترة الأساسية

بند الفوترة	الوصف
هل يتم احتساب تكلفة توكنز التفكير؟	نعم، تُحتسب بنفس سعر توكنز المخرجات
سعر توكن المخرجات	12.00 دولار / 1 مليون توكن (بما في ذلك توكنز التفكير)
أساس الفوترة	يتم الاحتساب بناءً على سلسلة الاستنتاج الداخلي الكاملة، وليس الملخص فقط
ملخص التفكير	تعيد واجهة البرمجة (API) ملخص التفكير فقط، ولكن يتم الاحتساب بناءً على العدد الكامل لتوكنز التفكير

توضيح جوجل الرسمي:

"تولد نماذج التفكير أفكاراً كاملة لتحسين جودة الاستجابة النهائية، ثم تخرج ملخصات لتقديم نظرة ثاقبة لعملية التفكير. تعتمد الأسعار على إجمالي توكنز التفكير التي يحتاج النموذج لتوليدها لإنشاء ملخص، على الرغم من إخراج الملخص فقط من واجهة البرمجة (API)."

تقدير التكلفة للمستويات الثلاثة

المستوى	توكنز التفكير المقدرة	لكل 1000 استدعاء	اتجاه التكلفة الشهرية
LOW	~500-2K / مرة	$6-24	الأقل
MEDIUM	~2K-8K / مرة	$24-96	متوسطة
HIGH	~8K-32K+ / مرة	$96-384+	مرتفعة، وتزيد في المهام المعقدة

💰 تحسين التكلفة: لا يحتاج كل طلب إلى مستوى HIGH. ضبط 80% من المهام اليومية على LOW أو MEDIUM، واستخدام HIGH لـ 20% فقط من المهام المعقدة، يمكن أن يقلل نفقات API بنسبة 50-70%. يمكنك تكوين ذلك بمرونة عبر منصة APIYI (apiyi.com).

任务类型与 Gemini 3.1 Pro 思考等级匹配指南

详细场景推荐

任务类型	推荐等级	理由	延迟预期
简单翻译	LOW	不需要推理	<5 秒
文本分类	LOW	模式匹配任务	<5 秒
摘要提取	LOW	信息压缩,非推理	<10 秒
自动补全	LOW	延迟敏感	<3 秒
代码审查	MEDIUM	需要适度分析	10-30 秒
文档问答	MEDIUM	理解 + 回答	10-30 秒
日常编码	MEDIUM	常规代码生成	15-40 秒
Bug 分析	MEDIUM	中等复杂度推理	20-40 秒
复杂调试	HIGH	多步推理链	1-5 分钟
数学证明	HIGH	Deep Think Mini	3-8 分钟
算法设计	HIGH	深度推理	2-5 分钟
研究分析	HIGH	多维度深度分析	2-5 分钟
Agent 工作流	HIGH	思考签名保持连续	视任务而定

动态等级选择: 最佳实践代码

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 统一接口
)

# 根据任务类型自动选择思考等级
THINKING_CONFIG = {
    "simple":  {"type": "enabled", "budget_tokens": 1024},   # LOW
    "medium":  {"type": "enabled", "budget_tokens": 8192},   # MEDIUM
    "complex": {"type": "enabled", "budget_tokens": 32768},  # HIGH
}

def smart_think(prompt, complexity="medium"):
    """根据任务复杂度自动设置思考等级"""
    return client.chat.completions.create(
        model="gemini-3.1-pro-preview",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        extra_body={"thinking": THINKING_CONFIG[complexity]}
    )

# 简单翻译 → LOW
resp1 = smart_think("翻译: Good morning", "simple")

# 代码审查 → MEDIUM
resp2 = smart_think("审查这段代码的安全性: ...", "medium")

# 数学证明 → HIGH (Deep Think Mini)
resp3 = smart_think("证明黎曼猜想的某个特殊情况", "complex")

Gemini 3.1 Pro vs 3 Pro: 思考等级演进对照

ما هي نقاط قوة Deep Think Mini حقاً؟

يُعد وضع Deep Think Mini، الذي يتم تفعيله عبر مستوى التفكير HIGH في نموذج Gemini 3.1 Pro، هو أبرز ملامح هذا التحديث.

ما هو Deep Think Mini؟

إن Deep Think Mini ليس نموذجاً مستقلاً، بل هو وضع استنتاج خاص لنموذج Gemini 3.1 Pro عند ضبط مستوى التفكير على HIGH. تصفه جوجل بأنه "نسخة مصغرة من Gemini Deep Think" — وهو نموذج الاستنتاج الثقيل والمتخصص من جوجل (الذي حقق نتيجة 84.6% في اختبار ARC-AGI-2).

أداء Deep Think Mini في الاختبارات الفعلية

اختبار	Deep Think Mini (3.1 Pro HIGH)	Gemini 3 Pro HIGH	نسبة التحسن
ARC-AGI-2	77.1%	31.1%	+148%
مسائل IMO الرياضية	حلها في حوالي 8 دقائق	تعذر الحل	من مستحيل إلى ممكن
مهام التخطيط المعقدة	تحسن في المعايير بنسبة 40-60%	مقارنة بـ Gemini 2.5 Pro	تحسن ملحوظ

تواقيع التفكير (Thought Signatures)

قدم Deep Think Mini تقنية فريدة تسمى: تواقيع التفكير (thought signatures). وهي عبارة عن تمثيلات مشفرة ومحمية من التلاعب لحالات الاستنتاج الوسيطة.

في سير عمل الوكيل الذكي (Agent)، غالباً ما يمتد استنتاج النموذج عبر عدة استدعاءات لـ API. تتيح تواقيع التفكير نقل سياق الاستنتاج من الاستدعاء السابق إلى الاستدعاء التالي، مما يحافظ على استمرارية الاستنتاج. وهذا أمر بالغ الأهمية لمهام الوكلاء (Agents) متعددة الخطوات.

ما هي المهام التي تستحق استخدام Deep Think Mini؟

تستحق استخدام HIGH (Deep Think Mini)	لا تستحق استخدام HIGH
الاستنتاج الرياضي بمستوى المسابقات	العمليات الحسابية الأربعة البسيطة
تصحيح الأخطاء البرمجية (Bug) المعقدة عبر ملفات متعددة	إصلاح الأخطاء النحوية (Syntax)
تصميم الخوارزميات وتحسينها	توليد أكواد CRUD التقليدية
تحليل منهجية الأوراق البحثية الأكاديمية	تلخيص المقالات
مهام الوكيل (Agent) الطويلة متعددة الخطوات	سؤال وجواب من جولة واحدة
التحليل العميق للثغرات الأمنية	تحويل تنسيقات البيانات

💡 نصيحة عملية: قوة Deep Think Mini لها ضريبة — وهي التأخير (Latency) والتكلفة العالية. نوصي باستخدام مستوى HIGH فقط في المهام التي تتطلب "تفكيرًا عميقًا" حقًا، أما المهام اليومية فيكفيها مستوى MEDIUM. يمكنك التبديل بمرونة بين المستويات في كل طلب عبر APIYI (apiyi.com).

thinkingLevel مقابل thinkingBudget: لا تخلط بينهما

توفر جوجل معلمتين (Parameters) للتحكم في التفكير، وتعمل كل منهما مع سلاسل نماذج مختلفة:

المعلمة	النماذج المتوافقة	نوع القيمة	الوصف
thinkingLevel	Gemini 3+ (3 Flash, 3 Pro, 3.1 Pro)	Enum: MINIMAL/LOW/MEDIUM/HIGH	موصى به لسلسلة Gemini 3
thinkingBudget	Gemini 2.5 (Pro, Flash, Flash Lite)	عدد صحيح: 0-32768	مناسب لسلسلة 2.5

⚠️ لا يمكن استخدام المعلمتين معاً! إرسالهما في نفس الطلب سيؤدي إلى خطأ 400.

السيناريو	الطريقة الصحيحة	الطريقة الخاطئة
استدعاء Gemini 3.1 Pro	استخدام `thinkingLevel: "MEDIUM"`	استخدام `thinkingBudget: 8192`
استدعاء Gemini 2.5 Pro	استخدام `thinkingBudget: 8192`	استخدام `thinkingLevel: "MEDIUM"`
إرسال المعلمتين معاً	—	خطأ 400 ❌

🎯 طريقة سهلة للتذكر: سلسلة Gemini 3 ← تستخدم thinkingLevel (مستويات نصية)، سلسلة Gemini 2.5 ← تستخدم thinkingBudget (عدد الـ tokens الرقمي). يدعم APIYI (apiyi.com) كلا التنسيقين للمعلمات.

الأسئلة الشائعة

س1: ما هو المستوى الافتراضي إذا لم يتم ضبط thinkingLevel؟

المستوى الافتراضي هو HIGH. وهذا يعني أنك إذا لم تقم بضبطه يدويًا، فستستخدم كل عملية استدعاء كامل قدرات الاستدلال لنموذج Deep Think Mini، مما يستهلك أكبر قدر من توكنات التفكير. ننصح بضبط المستوى المناسب وفقًا لاحتياجات المهمة الفعلية لتوفير التكاليف. يمكنك التحكم في ذلك بمرونة على مستوى الطلب عبر APIYI (apiyi.com).

س2: كيف يتم احتساب تكلفة توكنات التفكير؟ هل هي باهظة الثمن؟

تُحسب تكلفة توكنات التفكير بنفس سعر توكنات المخرجات (12.00 دولار لكل مليون توكن). في وضع HIGH، قد يستهلك طلب واحد معقد أكثر من 30 ألف توكن تفكير، بتكلفة تقارب 0.36 دولار. بينما قد يستهلك نفس الطلب في وضع LOW حوالي 1000 توكن تفكير فقط، بتكلفة تقارب 0.012 دولار. الفجوة في التكلفة قد تصل إلى 30 ضعفًا.

س3: هل مستوى MEDIUM في إصدار 3.1 Pro هو نفسه مستوى HIGH في إصدار 3.0 Pro؟

هما متكافئان تقريبًا. وصف جوجل لمستوى MEDIUM في إصدار 3.1 Pro هو أنه يوفر "تفكيرًا متوازنًا، مناسبًا للتعامل مع معظم المهام"، وهذا يتطابق مع توجه مستوى HIGH في إصدار 3.0 Pro. إذا كنت تنتقل من 3.0 Pro إلى 3.1 Pro، فإن تغيير HIGH إلى MEDIUM سيحافظ على جودة وتكلفة مماثلة. يمكنك استدعاء الإصدارين معًا للمقارنة عبر APIYI (apiyi.com).

س4: هل يمكن إيقاف خاصية التفكير تمامًا؟

في Gemini 3.1 Pro لا يمكن إيقاف التفكير تمامًا. أقل مستوى يمكن ضبطه هو LOW، حيث سيظل النموذج يقوم بعمليات استدلال أساسية. إذا كنت بحاجة إلى استجابة بدون تفكير نهائيًا، يمكنك التفكير في استخدام وضع MINIMAL في نموذج Gemini 3 Flash.

مفاهيم خاطئة شائعة حول مستويات التفكير في Gemini 3.1 Pro

المفهوم الخاطئ	الحقيقة
"جودة إجابات المستوى HIGH هي الأفضل، لذا يجب استخدامه دائمًا"	جودة HIGH في المهام البسيطة قريبة من MEDIUM، لكن تكلفتها أعلى بـ 5-10 مرات
"قدرة الاستدلال في المستوى LOW ضعيفة جدًا"	لا يزال LOW أفضل من النماذج التي لا تفكر إطلاقًا، لكنه يستخدم توكنات تفكير أقل فقط
"مستوى MEDIUM ميزة جديدة وقد لا تكون مستقرة"	عمق الاستدلال في MEDIUM ≈ مستوى HIGH في إصدار 3.0 Pro القديم، وهو مُجرب ومثبت الكفاءة
"توكنات التفكير مجانية ولا تُحتسب"	تُحتسب! وتُسعر بنفس سعر توكنات المخرجات (12 دولار لكل مليون توكن)
"يمكن إغلاق خاصية التفكير في 3.1 Pro"	لا يمكن، أقل مستوى هو LOW ويظل يتضمن استدلالًا أساسيًا
"يمكن استخدام thinkingLevel و thinkingBudget معًا"	لا يمكن! استخدامهما معًا سيؤدي إلى خطأ 400
"ضبط مستوى عالٍ سيزيد التأخير لكن النتائج ستظهر فورًا"	وضع HIGH قد يستغرق عدة دقائق قبل أن يبدأ في إرسال الرد، وليس مجرد تأخير بسيط

الملخص: دليل سريع لاختيار مستوى التفكير في Gemini 3.1 Pro

المستوى	في جملة واحدة	حالات الاستخدام	التكلفة النسبية
LOW	الأسرع والأرخص	الترجمة، التصنيف، التلخيص، الإكمال	1x
MEDIUM	الخيار المتوازن (جديد)	البرمجة، المراجعة، التحليل، الأسئلة والأجوبة	2-3x
HIGH	Deep Think Mini	الرياضيات، تصحيح الأخطاء، البحث، الوكلاء (Agents)	5-10x+

التوصيات الجوهرية:

استخدم MEDIUM للتطوير اليومي — جودة جيدة وتكلفة معقولة، وهو ما يعادل مستوى HIGH في الإصدار القديم.
استخدم LOW للمهام البسيطة — يوفر أكثر من 70% من تكاليف رموز (tokens) التفكير.
استخدم HIGH للاستدلال العميق — قدرات Deep Think Mini فريدة من نوعها، ولكن انتبه للتكلفة.
المستوى الافتراضي هو HIGH — إذا لم يتم ضبطه، فسيتم استخدام الوضع الأغلى، لذا تذكر تعديله يدوياً.

نوصي بالتبديل الديناميكي لمستويات التفكير عبر منصة APIYI (apiyi.com) بناءً على نوع المهمة، لتحقيق التوازن الأمثل بين الجودة والتكلفة.

المراجع

وثائق Google AI: دليل تكوين التفكير في Gemini
- الرابط: ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking
- الوصف: الوثائق الكاملة لمعامل thinkingLevel.
وثائق Google AI: صفحة نموذج Gemini 3.1 Pro
- الرابط: ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview
- الوصف: مصفوفة دعم مستويات التفكير والملاحظات الهامة.
صفحة تسعير Gemini API: توضيح فوترة رموز التفكير
- الرابط: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
- الوصف: يتم احتساب رموز التفكير وفقاً لسعر رموز المخرجات (output tokens).
VentureBeat: تجربة متعمقة لـ Deep Think Mini
- الرابط: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
- الوصف: بيانات اختبارية واقعية لحل مسألة من أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO) في 8 دقائق.
مدونة Google الرسمية: إعلان إطلاق Gemini 3.1 Pro
- الرابط: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
- الوصف: التعريف الرسمي بنظام التفكير ثلاثي المستويات وDeep Think Mini.

📝 المؤلف: فريق APIYI | للتواصل التقني يرجى زيارة APIYI (apiyi.com)
📅 تاريخ التحديث: 20 فبراير 2026
🏷️ الكلمات المفتاحية: مستويات التفكير في Gemini 3.1 Pro، thinkingLevel، Deep Think Mini، LOW MEDIUM HIGH، استدعاء API، التحكم في الاستدلال.

كيفية ضبط مستوى التفكير في Gemini 3.1 Pro؟ تحكم بـ 3 مستويات + دليل الإعداد الكامل لـ Deep Think Mini

مصفوفة الدعم الكامل لمستويات التفكير في Gemini 3.1 Pro

التغييرات الرئيسية: ترقية مستويات التفكير من 3 Pro إلى 3.1 Pro

طريقة إعداد مستويات التفكير في Gemini 3.1 Pro عبر API

الاستدعاء عبر APIYI (تنسيق متوافق مع OpenAI)

الاستدعاء الأصلي عبر Google SDK

استدعاء REST API

مقارنة تفصيلية لمستويات التفكير الثلاثة في Gemini 3.1 Pro

LOW: الأسرع والأرخص

MEDIUM: الخيار المتوازن المفضل (جديد)

HIGH: Deep Think Mini (الافتراضي)

قواعد فوترة توكنز التفكير في Gemini 3.1 Pro

مبادئ الفوترة الأساسية

تقدير التكلفة للمستويات الثلاثة

任务类型与 Gemini 3.1 Pro 思考等级匹配指南

详细场景推荐

动态等级选择: 最佳实践代码

Gemini 3.1 Pro vs 3 Pro: 思考等级演进对照

ما هي نقاط قوة Deep Think Mini حقاً؟

ما هو Deep Think Mini؟

أداء Deep Think Mini في الاختبارات الفعلية

تواقيع التفكير (Thought Signatures)

ما هي المهام التي تستحق استخدام Deep Think Mini؟

thinkingLevel مقابل thinkingBudget: لا تخلط بينهما

الأسئلة الشائعة

مفاهيم خاطئة شائعة حول مستويات التفكير في Gemini 3.1 Pro

الملخص: دليل سريع لاختيار مستوى التفكير في Gemini 3.1 Pro

المراجع

تطبيق عملي لهيكلة النصوص باستخدام GLM-4.7: 3 خطوات لاستخراج المعلومات الأساسية من المستندات المعقدة

إتقان واجهة برمجة تطبيقات Veo 3.1 لتمديد الفيديو: الدليل الكامل لإنشاء فيديو بطول 148 ثانية عبر زيادات مدتها 7 ثوانٍ

شرح إطلاق Gemini 3.1 Pro Preview: 3 ترقيات أساسية ودليل الوصول إلى API

تطبيق عملي لتحسين سرعة توليد الصور في Nano Banana Pro: 6 طرق لتقليل وقت توليد 2K إلى أقل من 50 ثانية

5 طرق لحل خطأ 503 تحميل النموذج الزائد في Nano Banana Pro: دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها الكامل

مقارنة شاملة بين Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6: بيانات 10 اختبارات معيارية تكشف عن الخيار الأفضل

مصفوفة الدعم الكامل لمستويات التفكير في Gemini 3.1 Pro

التغييرات الرئيسية: ترقية مستويات التفكير من 3 Pro إلى 3.1 Pro

طريقة إعداد مستويات التفكير في Gemini 3.1 Pro عبر API

الاستدعاء عبر APIYI (تنسيق متوافق مع OpenAI)

الاستدعاء الأصلي عبر Google SDK

استدعاء REST API

مقارنة تفصيلية لمستويات التفكير الثلاثة في Gemini 3.1 Pro

LOW: الأسرع والأرخص

MEDIUM: الخيار المتوازن المفضل (جديد)

HIGH: Deep Think Mini (الافتراضي)

قواعد فوترة توكنز التفكير في Gemini 3.1 Pro

مبادئ الفوترة الأساسية

تقدير التكلفة للمستويات الثلاثة

任务类型与 Gemini 3.1 Pro 思考等级匹配指南

详细场景推荐

动态等级选择: 最佳实践代码

Gemini 3.1 Pro vs 3 Pro: 思考等级演进对照

ما هي نقاط قوة Deep Think Mini حقاً؟

ما هو Deep Think Mini؟

أداء Deep Think Mini في الاختبارات الفعلية

تواقيع التفكير (Thought Signatures)

ما هي المهام التي تستحق استخدام Deep Think Mini؟

thinkingLevel مقابل thinkingBudget: لا تخلط بينهما

الأسئلة الشائعة

مفاهيم خاطئة شائعة حول مستويات التفكير في Gemini 3.1 Pro

الملخص: دليل سريع لاختيار مستوى التفكير في Gemini 3.1 Pro

المراجع

موضوعات ذات صلة