Suporte a Pensamento Intercalado

Última atualização: 2025-12-03
Status: Suportado (compatível com OpenAI)

1. Visão geral

Pensamento Intercalado é uma estrutura avançada de raciocínio que permite que os modelos realizem etapas explícitas de raciocínio entre chamadas de ferramentas. Modelos com Pensamento Intercalado podem:

Refletir sobre o ambiente atual e as saídas das ferramentas
Decidir a próxima ação com base em raciocínio atualizado
Manter uma cadeia contínua de raciocínio em várias invocações de ferramentas
Fornecer pensamento transparente, inspecionável e em várias etapas por meio de reasoning_details ou reasoning_content

Essa capacidade transforma a chamada de funções tradicional em uso de ferramentas em nível de agente, tornando fluxos de trabalho complexos mais precisos, confiáveis e sensíveis ao contexto. A Novita oferece suporte completo ao Pensamento Intercalado para todos os modelos que expõem nativamente fluxos de raciocínio (por exemplo, MiniMax-M2 e outros modelos de raciocínio compatíveis com OpenAI).

2. Conceitos principais

2.1 Intercalação

Em vez de executar uma única fase de raciocínio seguida por uma chamada de ferramenta, o modelo realiza:

Reason → Tool Call → Observe → Reason → Tool Call → ...

Isso permite que o modelo ajuste sua estratégia dinamicamente com base nas saídas anteriores das ferramentas.

2.2 Detalhes de raciocínio (`reasoning_details`)

Para alguns modelos, o conteúdo do pensamento do modelo será retornado na forma de uma estrutura separada:

"reasoning_details": [
  {
    "type": "reasoning.text",
    "format": "openai-responses-v1",
    "text": "Model’s step-by-step reasoning..."
  }
]

Para esses modelos, a Novita oferece suporte ao retorno desse campo nos modos streaming e non-streaming.

2.3 Requisito de memória de conversa

Para manter a continuidade do raciocínio: você deve anexar a resposta completa do modelo, incluindo reasoning_details, tool_calls e content, aos messages subsequentes. Não preservar a cadeia pode resultar em:

Uso incorreto de ferramentas
Perda de contexto de raciocínio
Chamadas de ferramentas repetidas ou circulares
Confiabilidade reduzida

Esse requisito reflete as APIs de raciocínio da OpenAI.

3. Comportamento da API

3.1 Formato da requisição

Nenhuma alteração é necessária do lado do usuário. O Pensamento Intercalado funciona com a API Chat Completions padrão compatível com OpenAI.

3.2 Formato da resposta

O modelo pode retornar os seguintes campos:

reasoning_content: conteúdo original do pensamento
reasoning_details: segmentos estruturados de raciocínio; este campo é opcional
tool_calls: plano de invocação de ferramentas
content: saída em linguagem natural

Eles estendem o formato padrão da OpenAI.

4. Exemplo de requisição (MiniMax-M2)

{
  "model": "minimax/minimax-m2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "How's the weather in San Francisco?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "name": "MiniMax AI",
      "content": "",
      "tool_calls": [
        {
          "id": "call_function_asqvfevfc8af_1",
          "type": "function",
          "function": {
            "name": "get_weather",
            "arguments": "{\"location\": \"San Francisco, US\"}"
          }
        }
      ],
      "reasoning_details": [
        {
          "type": "reasoning.text",
          "id": "reasoning-text-1",
          "format": "openai-responses-v1",
          "index": 0,
          "text": "The user is asking about the weather in San Francisco..."
        }
      ]
    },
    {
      "role": "tool",
      "tool_call_id": "call_function_asqvfevfc8af_1",
      "content": "24℃, sunny"
    }
  ],
  "stream": true,
  "reasoning_split": true,
  "max_tokens": 1024,
  "temperature": 0.7,
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get weather for a specific location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": { "type": "string" }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ]
}

5. Exemplo de resposta (Non-Streaming)

{
  "id": "07a4dedfdb1498b045498dfd42497639",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1764303147,
  "model": "MiniMax",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "",
        "name": "MiniMax",
        "tool_calls": [
          {
            "index": 0,
            "id": "call_function_9w7wq1j9zmpl_1",
            "type": "function",
            "function": {
              "name": "get_weather",
              "arguments": "{\"location\": \"ShangHai\"}"
            }
          }
        ],
        "reasoning_content": "The user asked for Shanghai weather...",
        "reasoning_details": [
          {
            "type": "reasoning.text",
            "text": "The user is asking about the weather in Shanghai...",
            "id": "reasoning-text-1",
            "format": "openai-responses-v1",
            "index": 0
          }
        ]
      },
      "finish_reason": "tool_calls"
    }
  ]
}

6. Exemplo de resposta em streaming

{
  "id": "664c5ad870c1888fbcbd267d9829e354",
  "object": "chat.completion.chunk",
  "created": 1764303504,
  "model": "minimax-m2",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "delta": {
        "role": "assistant",
        "reasoning_content": "...\n\nThe user has specifically asked...",
        "reasoning_details": [
          {
            "type": "reasoning.text",
            "text": ".\n\nThe user has specifically asked...",
            "id": "reasoning-text-1",
            "format": "openai-responses-v1",
            "index": 0
          }
        ]
      },
      "finish_reason": null
    }
  ]
}

7. Observações para desenvolvedores

7.1 Modelos que oferecem suporte a Pensamento Intercalado

Todos os modelos que expõem reasoning_details por meio de APIs compatíveis com OpenAI, incluindo:

MiniMax-M2
(Em breve) Novita Reasoning Series
Outros modelos de parceiros com raciocínio habilitado

7.2 Preços

O faturamento é baseado em tokens de raciocínio, seguindo as regras de preços do modelo. reasoning_details aumentará o uso de tokens.

7.3 Tratamento de erros

Você pode encontrar:

Parâmetros de ferramentas ausentes
Chamadas de ferramentas recursivas ou repetidas
Suposições incorretas na fase de raciocínio

Garanta que sua aplicação valide os argumentos das ferramentas e trate os erros do modelo de forma adequada.

8. Melhores práticas

✓ Sempre inclua as mensagens completas do modelo na próxima requisição Inclua:

content
tool_calls
reasoning_details

✓ Habilite streaming para raciocínio em cadeias longas O streaming permite que o cliente:

Monitore o processo de raciocínio
Detecte planos de ferramenta incorretos antecipadamente
Forneça feedback mais rápido ao usuário

✓ Combine com máquinas de estado no lado do servidor para estabilidade Para sistemas de produção, recomendamos combinar o Pensamento Intercalado com proteções determinísticas, por exemplo:

Validadores de parâmetros
Sandbox de execução
Proteções contra recursão máxima

9. Resumo

O Pensamento Intercalado aprimora significativamente o raciocínio em várias etapas e a confiabilidade do uso de ferramentas:

Raciocínio passo a passo transparente e inspecionável
Planejamento adaptativo entre invocações de ferramentas
Retenção de contexto mais forte em fluxos de trabalho longos
Totalmente compatível com a API Chat Completions no estilo OpenAI

A Novita continuará expandindo o suporte a modelos avançados de raciocínio, trazendo inteligência em nível de agente para a camada de API.

Get started

Model APIs

Agent Sandbox

GPUs

Observability

Resources

Suporte a Pensamento Intercalado

1. Visão geral

2. Conceitos principais

2.1 Intercalação

2.2 Detalhes de raciocínio (`reasoning_details`)

2.3 Requisito de memória de conversa

3. Comportamento da API

3.1 Formato da requisição

3.2 Formato da resposta

4. Exemplo de requisição (MiniMax-M2)

5. Exemplo de resposta (Non-Streaming)

6. Exemplo de resposta em streaming

7. Observações para desenvolvedores

7.1 Modelos que oferecem suporte a Pensamento Intercalado

7.2 Preços

7.3 Tratamento de erros

8. Melhores práticas

9. Resumo

​1. Visão geral

​2. Conceitos principais

​2.1 Intercalação

​2.2 Detalhes de raciocínio (reasoning_details)

​2.3 Requisito de memória de conversa

​3. Comportamento da API

​3.1 Formato da requisição

​3.2 Formato da resposta

​4. Exemplo de requisição (MiniMax-M2)

​5. Exemplo de resposta (Non-Streaming)

​6. Exemplo de resposta em streaming

​7. Observações para desenvolvedores

​7.1 Modelos que oferecem suporte a Pensamento Intercalado

​7.2 Preços

​7.3 Tratamento de erros

​8. Melhores práticas

​9. Resumo

1. Visão geral

2. Conceitos principais

2.1 Intercalação

2.2 Detalhes de raciocínio (`reasoning_details`)

2.3 Requisito de memória de conversa

3. Comportamento da API

3.1 Formato da requisição

3.2 Formato da resposta

4. Exemplo de requisição (MiniMax-M2)

5. Exemplo de resposta (Non-Streaming)

6. Exemplo de resposta em streaming

7. Observações para desenvolvedores

7.1 Modelos que oferecem suporte a Pensamento Intercalado

7.2 Preços

7.3 Tratamento de erros

8. Melhores práticas

9. Resumo