深度思考指模型在回答前，对问题进行分析及多步骤规划，再尝试解决问题。擅长处理编程、科学推理、智能体工作流等复杂及抽象场景。启用深度思考后，会在指定字段返回思维链内容，可基此观察和使用模型推导内容。 :::tip 方舟平台的新用户？获取 API Key 及开通模型等准备工作，请参见 [快速入门](/docs/82379/1399008)。 ::: # 快速开始 |输入 |思维链 |回答 | |---|---|---| |```Plain|```Plain|```Plain|\ |我要研究深度思考模型与非深度思考模型区别的课题，怎么体现我的专业性|用户现在要做深度思考模型和非深度思考模型区别的课题，需要体现专业性。首先得明确，专业性体现在哪里？|### **一、第一步：明确概念边界——避免泛化，精准定义**|\ |```|...|专业性的起点是**清晰的概念界定**，避免将“深度模型”等同于“深度思考模型”，也避免将“非深度模型”简化为“传统模型”。需基于学术共识和研究目标给出操作性定义：|\ | |要在“深度思考模型与非深度思考模型区别”的课题中体现专业性，核心在于**严谨的概念界定、系统的对比框架、科学的方法论支撑、以及深度的理论与实践结合**。以下是具体的实施路径，从研究框架到细节落地，帮你构建专业的研究体系：|...|\ | |```|通过以上路径，你的课题将从“表面对比”升级为“本质穿透”，充分体现专业性与研究深度。祝你研究顺利！|\ | | |```|\ | | | | ## 示例代码 ```mixin-react return ( chatMessages = new ArrayList<>(); ChatMessage userMessage = ChatMessage.builder() .role(ChatMessageRole.USER) .content("我要研究深度思考模型与非深度思考模型区别的课题，怎么体现我的专业性") .build(); chatMessages.add(userMessage); ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest.builder() .model("doubao-seed-2-0-lite-260215")//Replace with Model ID .messages(chatMessages) .build(); try { arkService.createChatCompletion(chatCompletionRequest) .getChoices() .forEach(choice -> { if (choice.getMessage().getReasoningContent() != null) { System.out.println(choice.getMessage().getReasoningContent()); } System.out.println(choice.getMessage().getContent()); }); } catch (Exception e) { System.out.println(e.getMessage()); } finally { // Shut down the service executor arkService.shutdownExecutor(); } } } \`\`\` `}> ); ``` # 模型及API 支持的模型：[深度思考能力](/docs/82379/1330310#898d064d)。支持的API ： * [Responses API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1569618)：新推出的 API，简洁上下文管理，增强工具调用能力，缓存能力降低成本，新业务及用户推荐。 * [Chat API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1494384)：使用广泛的 API，存量业务迁移成本低。 # 基础使用 ## 多轮对话组合使用系统消息、模型消息以及用户消息，可以实现多轮对话。当需要持续在一个主题内对话，可以将历史轮次的对话记录输入给模型。 |传入方式 |手动管理上下文 |通过ID管理上下文 | |---|---|---| |使用示例 |```JSON|```JSON|\ | |...|...|\ | | "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",| "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",|\ | | "messages":[| "previous_response_id":"",|\ | | {"role": "user", "content": "Hi, tell a joke."},| "input": "What is the punchline of this joke?"|\ | | {"role": "assistant", "content": "Why did the math book look sad? Because it had too many problems! 😄"},|...|\ | | {"role": "user", "content": "What's the punchline of this joke?"}|```|\ | | ]| |\ | |...| |\ | |```| |\ | | | | |API |[Chat API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1494384) |[Responses API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1569618) | > 在构建多轮对话的上下文时： > * 模型版本在`251228`之前：剔除历史对话的 **reasoning_content** 字段，仅保留 `role` 和 `content`。方舟会尝试忽略该字段，但显式剔除能确保请求结构的正确性。 > * `doubao-seed-1.8`及后续模型：保留历史对话的 **reasoning_content** 字段，由模型自行判断是否将该字段加入到推理输入中。 > 更多说明及完整示例请参见 [上下文管理](/docs/82379/2123288)。 ## 流式输出随着大模型输出，动态输出内容，无需等待模型推理完毕，即可看到中间输出过程内容。 |预览 |优势 | |---|---| |

|* **改善等待体验**：无需等待完整内容生成完毕，可立即处理过程内容。|\ | |* **实时过程反馈**：多轮交互场景，实时了解任务当前的处理阶段。|\ | |* **更高的容错性**：中途出错，也能获取到已生成内容，避免非流式输出失败无返回的情况。|\ | |* **简化超时管理**：保持客户端与服务端的连接状态，避免复杂任务耗时过长而连接超时。 | 通过配置 **stream** 为 `true`，来启用流式输出。 ```JSON ... "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215", "messages": [ {"role": "user", "content": "深度思考模型与非深度思考模型区别"} ], "stream": true ... ``` > 完整示例及更多说明请参见 [流式输出](/docs/82379/2123275)。 ## 开启/关闭深度思考提供 **thinking** 字段控制是否关闭深度思考能力，实现“复杂任务深度推理，简单任务高效响应”的精细控制，获得成本、效率收益。 * 取值说明： * `enabled`：强制开启，强制开启深度思考能力。 * `disabled`：强制关闭深度思考能力。 * `auto`：模型自行判断是否进行深度思考。 * 示例代码： ```mixin-react return ( chatMessages = new ArrayList<>(); // 创建用户消息 ChatMessage userMessage = ChatMessage.builder() .role(ChatMessageRole.USER) // 设置消息角色为用户 .content("我要研究深度思考模型与非深度思考模型区别的课题，怎么体现我的专业性") // 设置消息内容 .build(); // 将用户消息添加到消息列表 chatMessages.add(userMessage); ChatCompletionRequest chatCompletionRequest = ChatCompletionRequest.builder() .model("doubao-seed-2-0-lite-260215")//Replace with Model ID .messages(chatMessages) // 设置消息列表 .thinking(new ChatCompletionRequest.ChatCompletionRequestThinking("disabled")) .build(); // 发送聊天完成请求并打印响应 try { // 获取响应并打印每个选择的消息内容 arkService.createChatCompletion(chatCompletionRequest) .getChoices() .forEach(choice -> { // 校验是否触发了深度思考，打印思维链内容 if (choice.getMessage().getReasoningContent() != null) { System.out.println("推理内容: " + choice.getMessage().getReasoningContent()); } else { System.out.println("推理内容为空"); } // 打印消息内容 System.out.println("消息内容: " + choice.getMessage().getContent()); }); } catch (Exception e) { System.out.println("请求失败: " + e.getMessage()); } finally { // 关闭服务执行器 arkService.shutdownExecutor(); } } } \`\`\` `}> ); ``` * 支持模型： * doubao\-seed\-2\-0\-pro\-260215：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * doubao\-seed\-2\-0\-lite\-260215：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * doubao\-seed\-2\-0\-mini\-260215：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * doubao\-seed\-2\-0\-code\-preview\-260215：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * doubao\-seed\-1\-8\-251228：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * glm\-4\-7\-251222：支持`enabled`（默认）、`disabled`。 * doubao\-seed\-code\-preview\-251028：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * doubao\-seed\-1\-6\-vision\-250815：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * doubao\-seed\-1\-6\-lite\-251015：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * doubao\-seed\-1\-6\-250615：支持 `enabled`（默认）、`disabled`、`auto`。 * doubao\-seed\-1\-6\-251015：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * doubao\-seed\-1\-6\-flash\-250828：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * doubao\-seed\-1\-6\-flash\-250615：支持 `enabled`（默认）、`disabled`。 * deepseek\-v3\-2\-251201：支持 `enabled`、`disabled`（默认）。 * deepseek\-v3\-1\-terminus：支持 `enabled`、`disabled`（默认）。 * 更多说明 * Responses API 使用说明请参见 [控制深度思考](/docs/82379/1956279#19c1bd32)。 * 深度思考会影响续写模式，详细信息请参见[续写模式](/docs/82379/1359497)。 ## 设置最大输出长度模型输出内容由**思维链（Chain of Thought, COT）** 和**最终回答（Answer）** 两部分组成。合理控制模型输出长度，平衡效果、速度、成本与稳定性。 |传入方式 |手动管理上下文 |通过ID管理上下文 | |---|---|---| |API |[Chat API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1494384) |[Responses API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1569618) | |示例 |```JSON|```JSON|\ | |...|...|\ | | "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",| "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",|\ | | "messages": [| "previous_response_id":"",|\ | | {"role": "user", "content": "Hi, tell a joke."}| "input": "Hi, tell a joke.",|\ | | ],| "max_output_tokens": 300|\ | | "max_completion_tokens": 300|...|\ | |...|```|\ | |```| |\ | | | | > 完整示例及更多说明请参见 [控制输出（回答+思维链）长度](/docs/82379/2123288#3cb3d444)。 ## 调节思考长度提供字段 **reasoning_effort**（Chat API）、**reasoning.effort（** Responses API）调节思维链长度，平衡不同场景对效果、时延、成本的需求。取值如下： * `minimal`：关闭思考，直接回答。 * `low`：轻量思考，侧重快速响应。 * `medium`（默认值）：均衡模式，兼顾速度与深度。 * `high`：深度分析，处理复杂问题。 |API |[Chat API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1494384) |[Responses API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1569618) | |---|---|---| |示例 |```JSON|```JSON|\ | |...|...|\ | | "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",| "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",|\ | | "messages": [| "input": [|\ | | {"role": "user","content": "What are some common cruciferous plants?"}| {"role": "user","content":"What are some common cruciferous plants?"}|\ | | ],| ],|\ | | "reasoning_effort": "low"| "reasoning":{"effort": "low"}|\ | |...|...|\ | |```|```|\ | | | | |支持模型 |* doubao\-seed\-2\-0\-pro\-260215|* doubao\-seed\-2\-0\-pro\-260215|\ | |* doubao\-seed\-2\-0\-lite\-260215|* doubao\-seed\-2\-0\-lite\-260215|\ | |* doubao\-seed\-2\-0\-mini\-260215|* doubao\-seed\-2\-0\-mini\-260215|\ | |* doubao\-seed\-2\-0\-code\-preview\-260215|* doubao\-seed\-2\-0\-code\-preview\-260215|\ | |* doubao\-seed\-1\-8\-251228|* doubao\-seed\-1\-8\-251228|\ | |* doubao\-seed\-1\-6\-lite\-251015|* doubao\-seed\-1\-6\-lite\-251015|\ | |* doubao\-seed\-1\-6\-251015 |* doubao\-seed\-1\-6\-251015 | 完整示例及说明请参见 [控制思维链长度 [ 新增 ]](/docs/82379/2123288#480730d0)。 ## 输出思考内容摘要 ### 支持模型 * doubao\-seed\-2\-0\-lite\-260415 * doubao\-seed\-2\-0\-pro\-260415 ### 使用说明默认会开启 thinking summary 能力，不会输出模型原始的思考内容，会返回模型思考内容摘要（**choices.message.reasoning_content**）、思考内容加密原文（**choices.message.encrypted_content**）。 :::tip 默认开启 thinking summary 能力后，可能会有较高的包间延迟，请调大请求超时时间（**timeout**），并做好兼容适配。 ::: 字段说明： * **reasoning_effort**：仅作用于模型的原始思考内容，不适用于思考摘要。 * **usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens**：为原始思考内容的 tokens，计费仍然按原始思考内容 token 计算。 ### 回传思考内容在工具调用场景，需要回传思考内容，回传注意事项如下。回传思考内容示例参见[回传思考内容加密原文](/docs/82379/1449737#8cfd447b)。 * 回传 **encrypted_content**、**reasoning_content** 字段： **encrypted_content** 字段优先级高，会忽略 **reasoning_content** 中的内容。其中 **encrypted_content** 内容必须为有效内容，如果被篡改则无法还原。 * 仅回传 **reasoning_content** 字段：使用思考内容摘要参与模型推理。在多轮工具调用场景（如 agent 场景），如果没有回传 **encrypted_content** 字段，将导致模型推理效果下降。 * 未回传思考内容相关字段：不会报错。 ## 工具调用 doubao\-seed\-1.8 之前的模型在工具调用场景中开启深度思考后，会直接丢弃思维链内容。doubao\-seed\-1.8 及部分模型为给出更详尽准确的回答，将不会直接丢弃思维链内容，思维链内容可能参与后续轮次推理，输入 tokens 会增加，具体参见[工作原理](/docs/82379/1449737#e1e56b26)。 :::tip 推荐在 Responses API 中使用 previous_response_id，平台自动保存历史对话的上下文，并在多轮交互中回传给推理服务。 ::: ### 回传思考内容加密原文 Seed 系列 pro 与 lite 模型在260415及后续版本中默认会开启 thinking summary 能力，不会输出模型原始的思考内容。以下是在工具调用场景，回传思考内容加密原文的示例。其中使用 Responses API 推荐使用 previous_responses_id 自动获取原始思考内容并回传给模型参与推理。 |API |[Chat API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1494384) |[Responses API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1569618) | |---|---|---| |支持模型及说明 |* [支持模型](/docs/82379/1449737#fee31637)|* [支持模型](/docs/82379/1956279#7e7354e3)|\ | |* [回传思考内容](/docs/82379/1449737#b9e7f4ab) |* [回传思考内容](/docs/82379/1956279#cde1bf53) | |示例 |**第一轮请求：触发工具调用**|**第一轮请求：触发工具调用**|\ | |```Bash|```Bash|\ | |curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \|curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/responses \|\ | | -H "Content-Type: application/json" \| -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \|\ | | -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \| -H "Content-Type: application/json" \|\ | | -d '{| -d '{|\ | | "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",| "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",|\ | | "messages": [| "input": [|\ | | {| {|\ | | "role": "system",| "role": "system",|\ | | "content": "你是人工智能助手。"| "content": "你是人工智能助手."|\ | | },| },|\ | | {| {|\ | | "role": "user",| "role": "user",|\ | | "content": "今天北京天气怎么样"| "content": "今天北京天气怎么样"|\ | | }| }|\ | | ],| ],|\ | | "thinking":{"type": "enabled"},| "thinking":{"type": "enabled"},|\ | | "tools": [| "include":["reasoning.encrypted_content"],|\ | | {| "tools": [|\ | | "type": "function",| {|\ | | "function": {| "type": "function",|\ | | "name": "get_weather",| "name": "get_weather",|\ | | "description": "天气查询",| "description": "天气查询",|\ | | "parameters": {| "parameters": {|\ | | "properties": {| "type": "object",|\ | | "location": {| "properties": {|\ | | "description": "地点的位置信息，例如北京、上海。",| "location": {|\ | | "type": "string"| "type": "string",|\ | | }| "description": "地点的位置信息，例如北京、上海。"|\ | | },| }|\ | | "required": [| },|\ | | "location"| "required": ["location"]|\ | | ],| }|\ | | "type": "object"| }|\ | | }| ]|\ | | }| }'|\ | | }|```|\ | | ]||\ | | }'|**第一轮响应：返回工具调用指令**|\ | |```|模型返回信息包含`id`、`call_id`、`arguments`等关键字段。|\ | ||```Bash|\ | |**第一轮响应：返回工具调用指令**|{|\ | |模型会返回`encrypted_content`、`reasoning_content`、`tool_calls`等关键字段。| "created_at": 1766126702,|\ | |```Bash| "id": "resp_0217661267019147d8950efa0e2f7c9d9cc7a1cc971272cf4548c",|\ | |{| "max_output_tokens": 32768,|\ | | "choices": [| "model": "doubao-seed-1-8-251228",|\ | | {| "object": "response",|\ | | "finish_reason": "tool_calls",| "output": [|\ | | "index": 0,| {|\ | | "logprobs": null,| "id": "rs_02176612670248500000000000000000000ffffac154e10754f5c",|\ | | "message": {| "type": "reasoning",|\ | | "content": "",| "summary": [|\ | | "reasoning_content": "北京天气查询将由我调用相关工具完成。\n",| {|\ | | "encrypted_content": "djF+2EICEj3ryfEfSUdR/SmS8OeEH4znOYftL4SWDXR8uxROjx11W7rRCj5ArLwzsm7rFsO4frOdLm2p3/yWz/r0TMqrjHiaTTvRMNdV6sLdETySlb3PDgY1W+zuYuETiq3bQuxga5jKx+GpfvlDJMfJfzq/G1kDp6ryurs0rKAFIziyc4mfFSh2CzDKNcAcp5Fi5R7M2QrSYmIUJjnoB48IVUCzu4xn7bT05qheVnGO9fbs15gYK3zINUvVsp51Oq72U/ksrPZFVs2BTgNRwjmxnFNn7A==",| "type": "summary_text",|\ | | "role": "assistant",| "text": "用户查询北京今日天气，我将调用天气工具获取相关信息。"|\ | | "tool_calls": [| }|\ | | {| ],|\ | | "function": {| "status": "completed",|\ | | "arguments": " {\"location\": \"北京\"}",| "encrypted_content": "djEqHS8w8bISWDUfivQXaeCUc8ms2JcjMBO5KQMRqKhTUdYlhbFebcndgVlFJxYUOSOAXm7gNsJdTRtp47iHpps76Rp37ipRrkEHMqIIt+KyKmN/rH9tzL+7ZLI9W4LGYMOv/27Rfqp2NW5vxiF7zkI1xgxxJFp6Vo8PNQpR68T4F7bG4PekickNR3U+EFM6hBKkhnJqxqCrjubi0o/8C35IoDF998+G6hokaDhOb6EqJ5fXaSZvtQJaK4DBh4HIciMFnRqzts/xlacBHsWCWLcxUASrvj0vYIs9a+ZN9BxkLjrBy/nEOOEcmID/I2NukCDEFa7zxlOXLvdZHuslP5cvyno="|\ | | "name": "get_weather"| },|\ | | },| {|\ | | "id": "call_wiezxeyae8jzxl3jx8nhfgb5",| "arguments": " {\"location\": \"北京\"}",|\ | | "type": "function"| "call_id": "call_t885uulopdd499rn0pioze7l",|\ | | }| "name": "get_weather",|\ | | ]| "type": "function_call",|\ | | }| "id": "fc_02176612670345400000000000000000000ffffac154e10a6753e",|\ | | }| "status": "completed"|\ | | ],| }|\ | | ...| ],|\ | | }| ....|\ | |```| }|\ | ||```|\ | |**第二轮请求：回传完整上下文并生成最终响应**||\ | |下面示例是在第一轮请求的基础上，回传思考内容加密原文（**encrypted_content**）和思考内容摘要（**reasoning_content**）、工具调用结果，模型生成自然语言回答。|**第二轮请求：回传结果并生成最终响应**|\ | |```Bash|传入上一轮 response_id、工具调用结果等信息，模型生成自然语言回答。|\ | |curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \|```Bash|\ | | -H "Content-Type: application/json" \|curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/responses \|\ | | -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \| -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \|\ | | -d '{| -H "Content-Type: application/json" \|\ | | "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",| -d '{|\ | | "messages": [| "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",|\ | | {| "input": [|\ | | "role": "system",| {|\ | | "content": "你是人工智能助手。"| "type": "function_call_output",|\ | | },| "call_id": "call_t885uulopdd499rn0pioze7l",|\ | | {| "output": "5度"|\ | | "role": "user",| }|\ | | "content": "今天北京天气怎么样"| ],|\ | | },| "previous_response_id": "resp_0217661267019147d8950efa0e2f7c9d9cc7a1cc971272cf4548c",|\ | | {| "thinking":{"type": "enabled"},|\ | | "reasoning_content": "北京天气查询将由我调用相关工具完成。\n",| "tools": [|\ | | "encrypted_content": "djF+2EICEj3ryfEfSUdR/SmS8OeEH4znOYftL4SWDXR8uxROjx11W7rRCj5ArLwzsm7rFsO4frOdLm2p3/yWz/r0TMqrjHiaTTvRMNdV6sLdETySlb3PDgY1W+zuYuETiq3bQuxga5jKx+GpfvlDJMfJfzq/G1kDp6ryurs0rKAFIziyc4mfFSh2CzDKNcAcp5Fi5R7M2QrSYmIUJjnoB48IVUCzu4xn7bT05qheVnGO9fbs15gYK3zINUvVsp51Oq72U/ksrPZFVs2BTgNRwjmxnFNn7A==",| {|\ | | "role": "assistant",| "type": "function",|\ | | "tool_calls": [| "name": "get_weather",|\ | | {| "description": "天气查询",|\ | | "function": {| "parameters": {|\ | | "arguments": " {\"location\": \"北京\"}",| "type": "object",|\ | | "name": "get_weather"| "properties": {|\ | | },| "location": {|\ | | "id": "call_wiezxeyae8jzxl3jx8nhfgb5",| "type": "string",|\ | | "type": "function"| "description": "地点的位置信息，例如北京、上海。"|\ | | }| }|\ | | ]| },|\ | | },| "required": ["location"]|\ | | {| }|\ | | "role": "tool",| }|\ | | "tool_call_id":"call_wiezxeyae8jzxl3jx8nhfgb5",| ]|\ | | "content": "5度"| }'|\ | | }|```|\ | | ],| |\ | | "thinking":{"type": "enabled"},| |\ | | "tools": [| |\ | | {| |\ | | "type": "function",| |\ | | "function": {| |\ | | "name": "get_weather",| |\ | | "description": "天气查询",| |\ | | "parameters": {| |\ | | "properties": {| |\ | | "location": {| |\ | | "description": "地点的位置信息，例如北京、上海。",| |\ | | "type": "string"| |\ | | }| |\ | | },| |\ | | "required": [| |\ | | "location"| |\ | | ],| |\ | | "type": "object"| |\ | | }| |\ | | }| |\ | | }| |\ | | ]| |\ | | }'| |\ | |```| |\ | | | | ### 回传原始思考内容部分模型开启深度思考后，默认输出模型原始的思考内容。以下是在工具调用场景，回传原始思考内容的示例。 |API |[Chat API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1494384) |[Responses API](https://www.volcengine.com/docs/82379/1569618) | |---|---|---| |支持模型 |* doubao\-seed\-2\-0\-pro\-260215|* doubao\-seed\-2\-0\-pro\-260215|\ | |* doubao\-seed\-2\-0\-lite\-260215|* doubao\-seed\-2\-0\-lite\-260215|\ | |* doubao\-seed\-2\-0\-mini\-260215|* doubao\-seed\-2\-0\-mini\-260215|\ | |* doubao\-seed\-2\-0\-code\-preview\-260215|* doubao\-seed\-2\-0\-code\-preview\-260215|\ | |* doubao\-seed\-1\-8\-251228|* doubao\-seed\-1\-8\-251228|\ | |* deepseek\-v3\-2\-251201 |* deepseek\-v3\-2\-251201 | |示例 |**第一轮请求：触发工具调用**|**第一轮请求：触发工具调用**|\ | |```Bash|```Bash|\ | |curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \|curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/responses \|\ | | -H "Content-Type: application/json" \| -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \|\ | | -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \| -H "Content-Type: application/json" \|\ | | -d '{| -d '{|\ | | "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",| "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",|\ | | "messages": [| "input": [|\ | | {| {|\ | | "role": "system",| "role": "system",|\ | | "content": "你是人工智能助手。"| "content": "你是人工智能助手."|\ | | },| },|\ | | {| {|\ | | "role": "user",| "role": "user",|\ | | "content": "今天北京天气怎么样"| "content": "今天北京天气怎么样"|\ | | }| }|\ | | ],| ],|\ | | "thinking":{"type": "enabled"},| "thinking":{"type": "enabled"},|\ | | "tools": [| "tools": [|\ | | {| {|\ | | "type": "function",| "type": "function",|\ | | "function": {| "name": "get_weather",|\ | | "name": "get_weather",| "description": "天气查询",|\ | | "description": "天气查询",| "parameters": {|\ | | "parameters": {| "type": "object",|\ | | "properties": {| "properties": {|\ | | "location": {| "location": {|\ | | "description": "地点的位置信息，例如北京、上海。",| "type": "string",|\ | | "type": "string"| "description": "地点的位置信息，例如北京、上海。",|\ | | }| }|\ | | },| },|\ | | "required": [| "required": ["location"]|\ | | "location"| }|\ | | ],| }|\ | | "type": "object"| ]|\ | | }| }'|\ | | }|```|\ | | }||\ | | ]|**第一轮响应：返回工具调用指令**|\ | | }'|模型返回信息包含`id`、`call_id`、`arguments`等关键字段。|\ | |```|```Bash|\ | ||{|\ | |**第一轮响应：返回工具调用指令**| "created_at": 1766126702,|\ | |模型会返回`reasoning_content`、`tool_calls`等关键字段。| "id": "resp_0217661267019147d8950efa0e2f7c9d9cc7a1cc971272cf4548c",|\ | |```JSON| "max_output_tokens": 32768,|\ | |{| "model": "doubao-seed-1-8-251228",|\ | | "choices": [| "object": "response",|\ | | {| "output": [|\ | | "finish_reason": "tool_calls",| {|\ | | "index": 0,| "id": "rs_02176612670248500000000000000000000ffffac154e10754f5c",|\ | | "logprobs": null,| "type": "reasoning",|\ | | "message": {| "summary": [|\ | | "content": "",| {|\ | | "reasoning_content": "用户想查询今天北京的天气，这正好符合get_weather工具的功能，需要传入location参数为北京。所以我要调用这个工具来获取天气信息。",| "type": "summary_text",|\ | | "role": "assistant",| "text": "用户问今天北京的天气怎么样，我需要调用get_weather工具，参数location是北京。按照格式要求来写函数调用。"|\ | | "tool_calls": [| }|\ | | {| ],|\ | | "function": {| "status": "completed"|\ | | "arguments": " {\"location\": \"北京\"}",| },|\ | | "name": "get_weather"| {|\ | | },| "arguments": " {\"location\": \"北京\"}",|\ | | "id": "call_wiezxeyae8jzxl3jx8nhfgb5",| "call_id": "call_t885uulopdd499rn0pioze7l",|\ | | "type": "function"| "name": "get_weather",|\ | | }| "type": "function_call",|\ | | ]| "id": "fc_02176612670345400000000000000000000ffffac154e10a6753e",|\ | | }| "status": "completed"|\ | | }| }|\ | | ],| ],|\ | | ...| ....|\ | | }| }|\ | |```|```|\ | |||\ | |**第二轮请求：回传完整上下文并生成最终响应**|**第二轮请求：回传结果并生成最终响应**|\ | |在第一轮请求的基础上，还需要回传思维链信息、工具调用结果，模型生成自然语言回答。|传入上一轮 response_id、工具调用结果等信息，模型生成自然语言回答。|\ | |```Bash|```Bash|\ | |curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \|curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/responses \|\ | | -H "Content-Type: application/json" \| -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \|\ | | -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \| -H "Content-Type: application/json" \|\ | | -d '{| -d '{|\ | | "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",| "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215",|\ | | "messages": [| "input": [|\ | | {| {|\ | | "role": "system",| "type": "function_call_output",|\ | | "content": "你是人工智能助手。"| "call_id": "call_t885uulopdd499rn0pioze7l",|\ | | },| "output": "5度"|\ | | {| }|\ | | "role": "user",| ],|\ | | "content": "今天北京天气怎么样"| "previous_response_id": "resp_0217661267019147d8950efa0e2f7c9d9cc7a1cc971272cf4548c",|\ | | },| "thinking":{"type": "enabled"},|\ | | {| "tools": [|\ | | 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|* 在每一轮对话过程中，深度思考模型会输出思维链内容（COT）和最终回答（Answer）。|\ | |* 在下一轮对话中，之前输出的思维链内容不会被拼接到上下文中。|\ | |> 思维链内容展现的是模型处理问题的过程，包括将问题拆分为多个问题进行处理，生成多种回复综合得出更好回答等过程。 | * 工具调用场景（doubao\-seed\-1.8 及后续模型）工具调用场景中开启深度思考后，为给出更详尽准确的回答，将不会直接丢弃思维链内容，历史轮次的思维链内容按需（模型自主判断）参与推理。在整个请求过程中，用户回传完整上下文即可，由服务端自行判断，是否保留思维链内容。未输入给模型的思维链内容，不会计算 token 用量。代码示例参见[工具调用](/docs/82379/1449737#3e8661f7)。 |流程图 |说明 | |---|---| |

|* 回答问题 1 时（请求 1.1 \- 1.2），模型进行多次思考 + 工具调用后给出答案，方舟会输入完整上下文包括思维链内容给模型处理。|\ | |* 开始回答问题2时（请求 2.1），方舟会自行判断并删除之前上下文中的思维链，输入给模型。 | ## 减少请求超时失败深度思考模型使用思维链输出内容，导致回复篇幅更长、速率更慢，所以极易因超时导致任务失败。尤其在非流式输出模式下，任务未完成时断开连接，未输出内容，又产生 token 用量费用。可使用流式输出或设置更长超时时间，减少超时失败： * 使用流式输出（推荐）：通过分块即时返回生成内容，可有效维持连接活性（避免因长时无响应导致的连接中断），是高效且可靠的输出方式（示例代码及说明参见 [流式输出](/docs/82379/1449737#4ad2b076)）。若当前应用使用非流式输出，可改造为：通过流式接口获取内容，实时拼接完整结果后再统一输出，从而显著降低请求超时失败风险。 * 调大超时时间参数：非流式输出场景下，推荐将`timeout`参数设置为30分钟以上，并根据超时触发概率进一步调整超时时间。另需注意网络链路中的 TCP Keep\-Alive 设置（`tcp_keepalive_time`参数），避免因长时间无数据传输导致连接被系统、防火墙、路由器等中断。 > **方舟Go SDK特殊说明**：无论是否使用流式输出，均需将SDK超时参数设置为30分钟以上。 ## 使用批量推理获得更高吞吐当您的业务需要处理大量的数据，且对于模型返回及时性要求不高，您可使用批量推理获取最低 10B token/天的配额以及批量推理的成本降低。批量推理支持任务的方式以及类似 Chat 的接口调用方式，使用批量推理，详细说明请查看[批量推理](/docs/82379/1399517)。 ## 提示词优化建议深度思考模型会自行分析和拆解问题（思维链），与普通模型相比，提示词侧重点有所不同。 * 提示词除了待解决问题，应该更多补充目标和场景等信息。如使用英语，用Python等语言要求；面向小学生、向领导汇报等阅读对象信息；完成论文写作、完成课题报告、撰写剧本等场景信息；体现我的专业性、获得领导赏识等目标信息。 * 减少或者避免对问题的拆解描述，如分步骤思考、使用示例等，这样会限制住模型的推理逻辑。 * 减少使用系统提示词，所有提示词信息直接通过用户提示词（`role: user`）来提问。 # 常见问题 * [并发 RPM 或者 TPM 额度明明有剩余为什么提示限流报错？](/docs/82379/1359411#91505308)

火山方舟