La interogarea modelului deepseek-reasoner (bazat pe DeepSeek-R1), răspunsul API conține două fluxuri distincte de date: procesul intern de deliberare și răspunsul util final. În loc să amestece ambele texte în câmpul clasic content, API-ul returnează deliberarea în câmpul dedicat reasoning_content.
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner",
messages=[{"role": "user", "content": "Câte litere 'r' sunt în cuvântul 'strawberry'?"}],
stream=True
)
print("--- PROCESUL DE RAȚIONAMENT ---")
for chunk in response:
delta = chunk.choices[0].delta
if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content:
print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
elif delta.content:
print(delta.content, end="", flush=True)Această separare permite aplicațiilor să ascundă raționamentul în interfața utilizatorului într-un meniu retractabil (accordion) fără parsare regex complicată.
Întrebări & Exemple practice:
Extragerea Tokenilor de Raționament prin Câmpul reasoning_contentAi o întrebare despre Extragerea Tokenilor de Raționament prin Câmpul reasoning_content sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.