解決 Gemini API thinking_budget 和 thinking_level 衝突報錯的 3 種方法

調用 Gemini 3.0 Pro Preview 或 gemini-3-flash-preview 模型時遇到 thinking_budget and thinking_level are not supported together 錯誤？這是 Google Gemini API 在不同模型版本間參數升級導致的兼容性問題。本文將從 API 設計演進角度，系統解析這個錯誤的根本原因和正確的配置方法。

核心價值: 讀完本文，你將掌握 Gemini 2.5 和 3.0 模型思考模式參數的正確配置方法，避免常見的 API 調用錯誤，優化模型推理性能和成本控制。

Gemini API 思考模式參數演進核心要點

Gemini 思考模式參數核心差異

Google 在 Gemini 3.0 引入 thinking_level 參數的核心原因是簡化開發者配置體驗。Gemini 2.5 的 thinking_budget 要求開發者精確估算思考 token 數量，而 Gemini 3.0 的 thinking_level 將複雜度抽象爲 4 個語義化等級，降低了配置門檻。

這種設計變化反映了 Google 在 API 演進中的取捨:犧牲部分精細控制能力，換取更好的易用性和跨模型一致性。對於大多數應用場景，thinking_level 的抽象已經足夠，只有在需要極致成本優化或特定 token 預算控制時，才需要使用 thinking_budget。

💡 技術建議: 在實際開發中，我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行接口調用測試。該平臺提供統一的 API 接口，支持 Gemini 2.5 Flash、Gemini 3.0 Pro、Gemini 3.0 Flash 等模型，有助於快速驗證不同思考模式配置的實際效果和成本差異。

錯誤根本原因:參數設計的向前兼容策略

API 錯誤信息解析

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

這個錯誤的核心信息是 thinking_budget 和 thinking_level 不能同時存在。Google 在 Gemini 3.0 引入新參數時，並未完全廢棄舊參數，而是採用了互斥策略:

• Gemini 2.5 模型: 只接受 thinking_budget，忽略 thinking_level
• Gemini 3.0 模型: 優先使用 thinking_level，同時接受 thinking_budget 以保持向後兼容，但不允許兩者同時傳遞
• 錯誤觸發條件: API 請求中同時包含 thinking_budget 和 thinking_level 參數

爲什麼會出現這個錯誤？

開發者遇到這個錯誤，通常是以下 3 種場景:

🎯 選擇建議: 在切換 Gemini 模型版本時，建議先通過 API易 apiyi.com 平臺測試參數兼容性。該平臺支持快速切換 Gemini 2.5 和 3.0 系列模型，方便對比不同思考模式配置的響應質量和延遲差異，避免在生產環境中遇到參數衝突。

3 種解決方案:根據模型版本選擇正確參數

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

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

參數說明:

• thinking_budget: 0 – 完全禁用思考模式，最低延遲和成本
• thinking_budget: -1 – 動態思考模式，模型根據請求複雜度自動調整
• thinking_budget: <正整數> – 精確指定思考 token 數量上限

極簡示例

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": "解釋量子糾纏的原理"}]，
    extra_body={
        "thinking_budget": -1  # 動態思考模式
    }
）
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": "解釋量子糾纏的原理"}]，
    extra_body={
        "thinking_budget": -1，  # 動態思考模式
        "include_thoughts": True  # 啓用思考摘要返回
    }
）

# 提取思考內容 （如果啓用）
for part in response.choices[0].message.content:
    if hasattr（part， 'thought'） and part.thought:
        print（f"思考過程: {part.text}"）

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

建議: Gemini 2.5 模型將於 2026 年 3 月 3 日退役，建議儘早遷移到 Gemini 3.0 系列。可通過 API易 apiyi.com 平臺快速對比遷移前後的響應質量差異。

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

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

參數說明:

• thinking_level: "minimal" – 最小思考，接近零預算，需要傳遞思考簽名（Thought Signatures）
• thinking_level: "low" – 低強度思考，適合簡單指令跟隨和聊天場景
• thinking_level: "medium" – 中等強度思考，適合一般推理任務（僅 Gemini 3.0 Flash 支持）
• thinking_level: "high" – 高強度思考，最大化推理深度，適合複雜問題（默認值）

極簡示例

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": "分析這段代碼的時間複雜度"}]，
    extra_body={
        "thinking_level": "medium"  # 中等強度思考
    }
）
print（response.choices[0].message.content）

import openai

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

# 第一輪對話
response_1 = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.0-flash-preview"，
    messages=[{"role": "user"， "content": "設計一個 LRU 緩存算法"}]，
    extra_body={
        "thinking_level": "high"，
        "include_thoughts": True
    }
）

# 提取思考簽名 （Gemini 3.0 自動返回）
thought_signatures = []
for part in response_1.choices[0].message.content:
    if hasattr（part， 'thought_signature'）:
        thought_signatures.append（part.thought_signature）

# 第二輪對話，傳遞思考簽名以保持推理鏈
response_2 = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.0-flash-preview"，
    messages=[
        {"role": "user"， "content": "設計一個 LRU 緩存算法"}，
        {"role": "assistant"， "content": response_1.choices[0].message.content， "thought_signatures": thought_signatures}，
        {"role": "user"， "content": "優化這個算法的空間複雜度"}
    ]，
    extra_body={
        "thinking_level": "high"
    }
）
print（response_2.choices[0].message.content）

💰 成本優化: 對於預算敏感的項目，可以考慮通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Gemini 3.0 Flash API，該平臺提供靈活的計費方式和更優惠的價格，適合中小團隊和個人開發者。配合 thinking_level: "low" 可進一步降低成本。

方案 3: 動態模型切換的參數適配策略

適用場景: 需要在代碼中同時支持 Gemini 2.5 和 3.0 模型

智能參數適配函數

def get_thinking_config（model_name: str， complexity: str = "medium"） -> dict:
    """
    根據模型版本自動選擇正確的思考模式參數

    Args:
        model_name: Gemini 模型名稱
        complexity: 思考複雜度 （"minimal"， "low"， "medium"， "high"， "dynamic"）

    Returns:
        適用於 extra_body 的參數字典
    """
    # 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"
    ]

    # 判斷模型版本
    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"  # 默認高強度
        }
        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"
）

model = "gemini-3.0-flash-preview"  # 可動態切換
thinking_config = get_thinking_config（model， complexity="high"）

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

🚀 快速開始: 推薦使用 API易 apiyi.com 平臺快速搭建原型。該平臺提供開箱即用的 Gemini API 接口，無需複雜配置，5 分鐘即可完成集成，支持一鍵切換不同思考模式參數進行效果對比。

Gemini 3.0 思考簽名 （Thought Signatures） 機制詳解

什麼是思考簽名？

Gemini 3.0 引入的思考簽名 （Thought Signatures） 是模型內部推理過程的加密表示。當你啓用 include_thoughts: true 時，模型會在響應中返回思考過程的加密簽名，你可以在後續對話中傳遞這些簽名，讓模型保持推理鏈的連貫性。

核心特性:

• 加密表示: 簽名內容不可讀，僅模型可解析
• 推理鏈保持: 多輪對話中傳遞簽名，模型可基於之前的思考繼續推理
• 強制返回: Gemini 3.0 默認返回思考簽名，即使未請求

思考簽名的實際應用場景

import openai

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

# 第一輪:讓模型設計算法
response_1 = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.0-pro-preview"，
    messages=[{"role": "user"， "content": "設計一個分佈式限流算法"}]，
    extra_body={
        "thinking_level": "high"，
        "include_thoughts": True
    }
）

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

# 第二輪:基於之前的推理繼續優化
response_2 = client.chat.completions.create（
    model="gemini-3.0-pro-preview"，
    messages=[
        {"role": "user"， "content": "設計一個分佈式限流算法"}，
        {
            "role": "assistant"，
            "content": response_1.choices[0].message.content，
            "thought_signatures": signatures  # 傳遞思考簽名
        }，
        {"role": "user"， "content": "如何處理分佈式時鐘不一致問題？"}
    ]，
    extra_body={"thinking_level": "high"}
）

💡 最佳實踐: 在需要多輪複雜推理的場景（如系統設計、算法優化、代碼審查），建議通過 API易 apiyi.com 平臺測試思考簽名傳遞的效果差異。該平臺支持完整的 Gemini 3.0 思考簽名機制，方便驗證不同配置下的推理質量。

常見問題

# 僅傳遞 thinking_level，觀察響應
response = client.chat.completions.create（
    model="your-model-name"，
    messages=[{"role": "user"， "content": "test"}]，
    extra_body={"thinking_level": "low"}
）
# 如果返回 400 錯誤且提示不支持 thinking_level，說明是 Gemini 2.5

總結

Gemini API thinking_budget 和 thinking_level 報錯的核心要點:

1. 參數互斥: Gemini 2.5 使用 thinking_budget，Gemini 3.0 使用 thinking_level，不可同時傳遞
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. 動態適配: 使用參數適配函數，根據模型名自動選擇正確參數，避免硬編碼
4. 思考簽名: Gemini 3.0 引入思考簽名機制，多輪複雜推理場景需傳遞簽名保持推理鏈
5. 遷移建議: Gemini 2.5 將於 2026 年 3 月 3 日退役，建議儘早遷移到 3.0 系列

推薦通過 API易 apiyi.com 快速驗證不同思考模式配置的實際效果。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。