解决 Gemini API thinking_budget 和 thinking_level 冲突报错的 3 种方法

调用 Gemini 3.0 Pro Preview 或 gemini-3-flash-preview 模型时遇到 thinking_budget and thinking_level are not supported together 错误?这是 Google Gemini API 在不同模型版本间参数升级导致的兼容性问题。本文将从 API 设计演进角度,系统解析这个错误的根本原因和正确的配置方法。

核心价值: 读完本文,你将掌握 Gemini 2.5 和 3.0 模型思考模式参数的正确配置方法,避免常见的 API 调用错误,优化模型推理性能和成本控制。

Gemini API 思考模式参数演进核心要点

Gemini 思考模式参数核心差异

Google 在 Gemini 3.0 引入 thinking_level 参数的核心原因是简化开发者配置体验。Gemini 2.5 的 thinking_budget 要求开发者精确估算思考 token 数量,而 Gemini 3.0 的 thinking_level 将复杂度抽象为 4 个语义化等级,降低了配置门槛。

这种设计变化反映了 Google 在 API 演进中的取舍:牺牲部分精细控制能力,换取更好的易用性和跨模型一致性。对于大多数应用场景,thinking_level 的抽象已经足够,只有在需要极致成本优化或特定 token 预算控制时,才需要使用 thinking_budget。

💡 技术建议: 在实际开发中,我们建议通过 API易 apiyi.com 平台进行接口调用测试。该平台提供统一的 API 接口,支持 Gemini 2.5 Flash、Gemini 3.0 Pro、Gemini 3.0 Flash 等模型,有助于快速验证不同思考模式配置的实际效果和成本差异。

错误根本原因:参数设计的向前兼容策略

API 错误信息解析

{
  "status_code": 400,
  "error": {
    "message": "Unable to submit request because thinking_budget and thinking_level are not supported together.",
    "type": "upstream_error",
    "code": 400
  }
}

这个错误的核心信息是 thinking_budget 和 thinking_level 不能同时存在。Google 在 Gemini 3.0 引入新参数时,并未完全废弃旧参数,而是采用了互斥策略:

• Gemini 2.5 模型: 只接受 thinking_budget,忽略 thinking_level
• Gemini 3.0 模型: 优先使用 thinking_level,同时接受 thinking_budget 以保持向后兼容,但不允许两者同时传递
• 错误触发条件: API 请求中同时包含 thinking_budget 和 thinking_level 参数

为什么会出现这个错误?

开发者遇到这个错误,通常是以下 3 种场景:

🎯 选择建议: 在切换 Gemini 模型版本时,建议先通过 API易 apiyi.com 平台测试参数兼容性。该平台支持快速切换 Gemini 2.5 和 3.0 系列模型,方便对比不同思考模式配置的响应质量和延迟差异,避免在生产环境中遇到参数冲突。

3 种解决方案:根据模型版本选择正确参数

方案 1: Gemini 2.5 模型配置 (使用 thinking_budget)

适用模型: gemini-2.5-flash、gemini-2.5-pro 等

参数说明:

• thinking_budget: 0 – 完全禁用思考模式,最低延迟和成本
• thinking_budget: -1 – 动态思考模式,模型根据请求复杂度自动调整
• thinking_budget: <正整数> – 精确指定思考 token 数量上限

极简示例

import openai

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

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-preview-04-17",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠的原理"}],
    extra_body={
        "thinking_budget": -1  # 动态思考模式
    }
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

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

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-preview-04-17",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠的原理"}],
    extra_body={
        "thinking_budget": -1,  # 动态思考模式
        "include_thoughts": True  # 启用思考摘要返回
    }
)

# 提取思考内容 (如果启用)
for part in response.choices[0].message.content:
    if hasattr(part, 'thought') and part.thought:
        print(f"思考过程: {part.text}")

# 提取最终回答
final_answer = response.choices[0].message.content
print(f"最终回答: {final_answer}")

建议: Gemini 2.5 模型将于 2026 年 3 月 3 日退役,建议尽早迁移到 Gemini 3.0 系列。可通过 API易 apiyi.com 平台快速对比迁移前后的响应质量差异。

方案 2: Gemini 3.0 模型配置 (使用 thinking_level)

适用模型: gemini-3.0-flash-preview、gemini-3.0-pro-preview

参数说明:

• thinking_level: "minimal" – 最小思考,接近零预算,需要传递思考签名(Thought Signatures)
• thinking_level: "low" – 低强度思考,适合简单指令跟随和聊天场景
• thinking_level: "medium" – 中等强度思考,适合一般推理任务(仅 Gemini 3.0 Flash 支持)
• thinking_level: "high" – 高强度思考,最大化推理深度,适合复杂问题(默认值)

极简示例

import openai

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

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.0-flash-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这段代码的时间复杂度"}],
    extra_body={
        "thinking_level": "medium"  # 中等强度思考
    }
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

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

# 第一轮对话
response_1 = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.0-flash-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "设计一个 LRU 缓存算法"}],
    extra_body={
        "thinking_level": "high",
        "include_thoughts": True
    }
)

# 提取思考签名 (Gemini 3.0 自动返回)
thought_signatures = []
for part in response_1.choices[0].message.content:
    if hasattr(part, 'thought_signature'):
        thought_signatures.append(part.thought_signature)

# 第二轮对话,传递思考签名以保持推理链
response_2 = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.0-flash-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "设计一个 LRU 缓存算法"},
        {"role": "assistant", "content": response_1.choices[0].message.content, "thought_signatures": thought_signatures},
        {"role": "user", "content": "优化这个算法的空间复杂度"}
    ],
    extra_body={
        "thinking_level": "high"
    }
)
print(response_2.choices[0].message.content)

💰 成本优化: 对于预算敏感的项目,可以考虑通过 API易 apiyi.com 平台调用 Gemini 3.0 Flash API,该平台提供灵活的计费方式和更优惠的价格,适合中小团队和个人开发者。配合 thinking_level: "low" 可进一步降低成本。

方案 3: 动态模型切换的参数适配策略

适用场景: 需要在代码中同时支持 Gemini 2.5 和 3.0 模型

智能参数适配函数

def get_thinking_config(model_name: str, complexity: str = "medium") -> dict:
    """
    根据模型版本自动选择正确的思考模式参数

    Args:
        model_name: Gemini 模型名称
        complexity: 思考复杂度 ("minimal", "low", "medium", "high", "dynamic")

    Returns:
        适用于 extra_body 的参数字典
    """
    # 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 模型列表
    gemini_2_5_models = [
        "gemini-2.5-flash-preview-04-17",
        "gemini-2.5-flash-lite",
        "gemini-2-flash",
        "gemini-2-flash-lite"
    ]

    # 判断模型版本
    if any(m in model_name for m in gemini_3_models):
        # Gemini 3.0 使用 thinking_level
        level_map = {
            "minimal": "minimal",
            "low": "low",
            "medium": "medium",
            "high": "high",
            "dynamic": "high"  # 默认高强度
        }
        return {"thinking_level": level_map.get(complexity, "medium")}

    elif any(m in model_name for m in gemini_2_5_models):
        # Gemini 2.5 使用 thinking_budget
        budget_map = {
            "minimal": 0,
            "low": 512,
            "medium": 2048,
            "high": 8192,
            "dynamic": -1
        }
        return {"thinking_budget": budget_map.get(complexity, -1)}

    else:
        # 未知模型,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"
)

model = "gemini-3.0-flash-preview"  # 可动态切换
thinking_config = get_thinking_config(model, complexity="high")

response = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[{"role": "user", "content": "你的问题"}],
    extra_body=thinking_config
)

🚀 快速开始: 推荐使用 API易 apiyi.com 平台快速搭建原型。该平台提供开箱即用的 Gemini API 接口,无需复杂配置,5 分钟即可完成集成,支持一键切换不同思考模式参数进行效果对比。

Gemini 3.0 思考签名 (Thought Signatures) 机制详解

什么是思考签名?

Gemini 3.0 引入的思考签名 (Thought Signatures) 是模型内部推理过程的加密表示。当你启用 include_thoughts: true 时,模型会在响应中返回思考过程的加密签名,你可以在后续对话中传递这些签名,让模型保持推理链的连贯性。

核心特性:

• 加密表示: 签名内容不可读,仅模型可解析
• 推理链保持: 多轮对话中传递签名,模型可基于之前的思考继续推理
• 强制返回: Gemini 3.0 默认返回思考签名,即使未请求

思考签名的实际应用场景

import openai

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

# 第一轮:让模型设计算法
response_1 = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.0-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "设计一个分布式限流算法"}],
    extra_body={
        "thinking_level": "high",
        "include_thoughts": True
    }
)

# 提取思考签名
signatures = []
for part in response_1.choices[0].message.content:
    if hasattr(part, 'thought_signature'):
        signatures.append(part.thought_signature)

# 第二轮:基于之前的推理继续优化
response_2 = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.0-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "设计一个分布式限流算法"},
        {
            "role": "assistant",
            "content": response_1.choices[0].message.content,
            "thought_signatures": signatures  # 传递思考签名
        },
        {"role": "user", "content": "如何处理分布式时钟不一致问题?"}
    ],
    extra_body={"thinking_level": "high"}
)

💡 最佳实践: 在需要多轮复杂推理的场景(如系统设计、算法优化、代码审查),建议通过 API易 apiyi.com 平台测试思考签名传递的效果差异。该平台支持完整的 Gemini 3.0 思考签名机制,方便验证不同配置下的推理质量。

常见问题

# 仅传递 thinking_level,观察响应
response = client.chat.completions.create(
    model="your-model-name",
    messages=[{"role": "user", "content": "test"}],
    extra_body={"thinking_level": "low"}
)
# 如果返回 400 错误且提示不支持 thinking_level,说明是 Gemini 2.5

总结

Gemini API thinking_budget 和 thinking_level 报错的核心要点:

1. 参数互斥: Gemini 2.5 使用 thinking_budget,Gemini 3.0 使用 thinking_level,不可同时传递
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. 动态适配: 使用参数适配函数,根据模型名自动选择正确参数,避免硬编码
4. 思考签名: Gemini 3.0 引入思考签名机制,多轮复杂推理场景需传递签名保持推理链
5. 迁移建议: Gemini 2.5 将于 2026 年 3 月 3 日退役,建议尽早迁移到 3.0 系列

推荐通过 API易 apiyi.com 快速验证不同思考模式配置的实际效果。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。