Gemini 2.5 Flash 報錯 thinking_level not supported 的 3 個根本原因

調用 gemini-2.5-flash 時遇到 Thinking level is not supported for this model 錯誤，但切換到 gemini-3-flash-preview 就正常工作？這是 Google Gemini API 在模型代際升級中引入的參數設計變更。本文將系統解析 Gemini 2.5 和 3.0 在思考模式參數支持上的根本差異。

核心價值: 讀完本文，你將理解 Gemini 2.5 和 3.0 系列模型在思考模式參數設計上的本質差異，掌握正確的參數配置方法，避免因混用參數導致的 API 調用失敗。

Gemini 思考模式參數演進核心要點

Gemini 2.5 vs 3.0 思考模式參數設計差異

核心差異: Gemini 2.5 系列使用 thinking_budget （token 預算制），而 Gemini 3.0 系列使用 thinking_level （語義化等級制）。這兩個參數完全不兼容，在錯誤的模型版本上使用會觸發 400 Bad Request 錯誤。

Google 在 Gemini 3.0 引入 thinking_level 的核心原因是簡化配置複雜度和提升推理效率。Gemini 2.5 的 token 預算制要求開發者精確估算思考 token 數量，而 Gemini 3.0 的等級制將這一複雜度抽象爲 4 個語義化等級，模型內部自動分配最優 token 預算，實現了 2 倍的推理速度提升。

💡 技術建議: 在實際開發中，我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行模型切換測試。該平臺提供統一的 API 接口，支持 Gemini 2.5 和 3.0 全系列模型，方便快速驗證不同思考模式參數的兼容性和實際效果。

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

API 參數設計的代際隔離

Gemini 2.5 系列模型（包括 Pro、Flash、Flash-Lite）在 API 設計中完全不識別 thinking_level 參數。當你在調用 gemini-2.5-flash 時傳遞 thinking_level 參數，API 會返回以下錯誤:

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

錯誤觸發機制:

• Gemini 2.5 模型的 API 驗證層不包含 thinking_level 參數定義
• 任何包含 thinking_level 的請求會被直接拒絕，不會嘗試映射到 thinking_budget
• 這是硬編碼的參數隔離，不存在自動轉換或向後兼容

Gemini 2.5 系列的正確參數: thinking_budget

Gemini 2.5 Flash 參數規範:

# 正確配置示例
extra_body = {
    "thinking_budget": -1  # 動態思考模式
}

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

# 或精確控制
extra_body = {
    "thinking_budget": 2048  # 精確 2048 token 預算
}

Gemini 2.5 Flash 的 thinking_budget 取值範圍:

🎯 選擇建議: 在切換到 Gemini 2.5 Flash 時，建議先通過 API易 apiyi.com 平臺測試 thinking_budget 參數的不同取值對響應質量和延遲的影響。該平臺支持快速切換參數配置，方便找到最適合業務場景的預算值。

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

參數設計的前向不兼容

雖然 Google 官方文檔聲稱 Gemini 3.0 爲了向後兼容仍然接受 thinking_budget 參數，但實際測試表明:

• 使用 thinking_budget 會導致性能下降
• 官方文檔明確建議使用 thinking_level
• 部分 API 實現可能完全拒絕 thinking_budget

Gemini 3.0 Flash 的正確參數: thinking_level

# 正確配置示例
extra_body = {
    "thinking_level": "medium"  # 中等強度推理
}

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

# 或高強度推理 （默認）
extra_body = {
    "thinking_level": "high"  # 深度推理
}

Gemini 3.0 Flash 的 thinking_level 等級說明:

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，即使設置 thinking_level: "low" 也會保留一定的推理能力。如果需要零思考響應以獲得最大速度，只能使用 Gemini 2.5 Flash 的 thinking_budget: 0。

# Gemini 3.0 Pro 可用等級 （僅 2 種）
extra_body = {
    "thinking_level": "low"   # 最低等級 （仍有推理）
}

# 或
extra_body = {
    "thinking_level": "high"  # 默認高強度推理
}

💰 成本優化: 對於預算敏感的項目，如果需要完全禁用思考模式以降低成本，建議通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Gemini 2.5 Flash API。該平臺提供靈活的計費方式和更優惠的價格，適合需要精確成本控制的場景。

根本原因 3: 圖像模型和特殊變體的參數限制

Gemini 2.5 Flash Image 模型不支持思考模式

重要發現: gemini-2.5-flash-image 等視覺模型完全不支持任何思考模式參數，無論是 thinking_budget 還是 thinking_level。

錯誤示例:

# 調用 gemini-2.5-flash-image 時
response = client.chat.completions.create（
    model="gemini-2.5-flash-image"，
    messages=[{"role": "user"， "content": "分析這張圖片"}]，
    extra_body={
        "thinking_budget": -1  # ❌ 錯誤: 圖像模型不支持
    }
）
# 返回錯誤: "This model doesn't support thinking"

正確做法:

# 調用圖像模型時，不傳遞任何思考參數
response = client.chat.completions.create（
    model="gemini-2.5-flash-image"，
    messages=[{"role": "user"， "content": "分析這張圖片"}]，
    # ✅ 不傳遞 thinking_budget 或 thinking_level
）

Gemini 2.5 Flash-Lite 的特殊默認值

Gemini 2.5 Flash-Lite 與標準 Flash 版本的核心差異:

• 默認禁用思考模式 （thinking_budget: 0）
• 需要顯式設置 thinking_budget 爲非零值才能啓用思考
• 支持的預算範圍: 512-24576 tokens

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

🚀 快速開始: 推薦使用 API易 apiyi.com 平臺快速測試不同模型的思考參數兼容性。該平臺提供開箱即用的 Gemini 全系列模型接口，無需複雜配置，5 分鐘即可完成集成和參數驗證。

解決方案 1: 基於模型版本的參數適配函數

智能參數選擇器 （支持全系列模型）

def get_gemini_thinking_config（model_name: str， intensity: str = "medium"） -> dict:
    """
    根據 Gemini 模型名稱自動選擇正確的思考模式參數

    Args:
        model_name: Gemini 模型名稱
        intensity: 思考強度 （"none"， "minimal"， "low"， "medium"， "high"， "dynamic"）

    Returns:
        適用於 extra_body 的參數字典，如果模型不支持思考則返回空字典
    """

    # 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 標準模型列表
    gemini_2_5_models = [
        "gemini-2.5-flash"， "gemini-2.5-pro"，
        "gemini-2.5-flash-lite"， "gemini-2-flash"， "gemini-2-pro"
    ]

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

    # 檢查是否爲圖像模型
    if any（img_model in model_name for img_model in image_models）:
        print（f"⚠️ 警告: {model_name} 不支持思考模式參數，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 無法完全禁用，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 個等級
        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，      # 最小預算
            "low": 2048，         # 低強度
            "medium": 8192，      # 中等強度
            "high": 16384，       # 高強度
            "dynamic": -1        # 動態適配
        }

        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，自動調整爲最小值 128"）
            budget = 128

        # Gemini 2.5 Flash-Lite 最小值爲 512
        if "lite" in model_name.lower（） and budget > 0 and budget < 512:
            print（f"⚠️ 警告: {model_name} 最小預算爲 512，自動調整"）
            budget = 512

        return {"thinking_budget": budget}

    else:
        print（f"⚠️ 警告: 未知模型 {model_name}，默認使用 Gemini 3.0 參數"）
        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"
）

# 測試 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}"）
# 輸出: gemini-2.5-flash 配置: {'thinking_budget': -1}

response_2_5 = client.chat.completions.create（
    model=model_2_5，
    messages=[{"role": "user"， "content": "解釋量子糾纏"}]，
    extra_body=config_2_5
）

# 測試 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}"）
# 輸出: 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": "解釋量子糾纏"}]，
    extra_body=config_3_0
）

# 測試圖像模型
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}"）
# 輸出: ⚠️ 警告: gemini-2.5-flash-image 不支持思考模式參數，返回空配置
# 輸出: gemini-2.5-flash-image 配置: {}

💡 最佳實踐: 在需要動態切換 Gemini 模型的場景，建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行參數適配測試。該平臺支持完整的 Gemini 2.5 和 3.0 系列模型，方便驗證不同參數配置下的響應質量和成本差異。

解決方案 2: Gemini 2.5 到 3.0 的遷移策略

思考模式參數遷移對照表

遷移代碼示例

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

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

    Returns:
        （新模型名稱， 新配置字典）
    """
    # 模型名稱映射
    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"）

    # 參數轉換
    if "thinking_budget" in old_config:
        budget = old_config["thinking_budget"]

        # 轉換爲 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:
        # 默認配置
        new_config = {"thinking_level": "medium"}

    return new_model， new_config


# 遷移示例
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"遷移前: {old_model} {old_config}"）
print（f"遷移後: {new_model} {new_config}"）
# 輸出:
# 遷移前: gemini-2.5-flash {'thinking_budget': -1}
# 遷移後: gemini-3.0-flash-preview {'thinking_level': 'high'}

# 使用新配置調用
response = client.chat.completions.create（
    model=new_model，
    messages=[{"role": "user"， "content": "你的問題"}]，
    extra_body=new_config
）

🎯 遷移建議: 在從 Gemini 2.5 遷移到 3.0 時，建議先通過 API易 apiyi.com 平臺進行 A/B 測試。該平臺支持快速切換模型版本，方便對比遷移前後的響應質量、延遲和成本差異，確保平滑遷移。

常見問題

# 錯誤代碼 （僅適用於 3.0）
extra_body = {
    "thinking_level": "medium"  # ❌ 2.5 不識別
}

# 正確代碼 （適用於 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
}

# ❌ 圖像模型不支持任何思考參數
response = client.chat.completions.create（
    model="gemini-2.5-flash-image"，
    messages=[...]，
    extra_body={
        "thinking_budget": -1  # 觸發錯誤
    }
）

# ✅ 調用圖像模型時不傳遞思考參數
response = client.chat.completions.create（
    model="gemini-2.5-flash-image"，
    messages=[...]，
    # 不傳遞 extra_body 或傳遞其他非思考參數
）

總結

Gemini 2.5 Flash 報錯 thinking_level not supported 的核心要點:

1. 參數隔離: Gemini 2.5 僅支持 thinking_budget，3.0 僅支持 thinking_level，兩者完全不兼容
2. 模型識別: 通過模型名稱判斷版本，2.5 系列用 thinking_budget，3.0 系列用 thinking_level
3. 圖像模型限制: 所有圖像模型 （如 gemini-2.5-flash-image） 不支持任何思考模式參數
4. 禁用差異: 只有 Gemini 2.5 Flash 支持完全禁用思考 （thinking_budget: 0），3.0 系列最多隻能 minimal
5. 遷移策略: 從 2.5 遷移到 3.0 時，需要將 thinking_budget 映射爲 thinking_level，並考慮性能和成本變化

推薦通過 API易 apiyi.com 快速驗證不同模型的思考參數兼容性和實際效果。該平臺支持 Gemini 全系列模型，提供統一接口和靈活計費方式，適合快速對比測試和生產環境部署。

作者: APIYI 技術團隊 | 如有技術問題，歡迎訪問 API易 apiyi.com 獲取更多 AI 模型接入方案。