最終更新日: 2025-12-03
ステータス: 対応済み(OpenAI 互換)
1. 概要
Interleaved Thinking は、モデルがツール呼び出しの間に明示的な推論ステップを実行できるようにする高度な推論フレームワークです。 Interleaved Thinking に対応したモデルは、以下を実行できます。- 現在の環境とツール出力を振り返る
- 更新された推論に基づいて次のアクションを決定する
- 複数のツール実行にまたがって継続的な推論チェーンを維持する
reasoning_detailsまたはreasoning_contentを通じて、透明で検査可能な複数ステップの思考を提供する
2. 主要概念
2.1 インターリーブ
単一の推論フェーズを実行してからツールを呼び出すのではなく、モデルは次のように動作します。2.2 推論の詳細(reasoning_details)
一部のモデルでは、モデルの思考内容が個別の構造として返されます。
2.3 会話メモリの要件
推論の連続性を維持するには、後続のmessages に、reasoning_details、tool_calls、および content を含む モデルの完全なレスポンスを必ず追加する必要があります。
チェーンを保持しない場合、以下が発生する可能性があります。
- 不正確なツール利用
- 推論コンテキストの喪失
- 反復的または循環的なツール呼び出し
- 信頼性の低下
3. API の動作
3.1 リクエスト形式
ユーザー側で変更は必要ありません。 Interleaved Thinking は、標準の OpenAI 互換 Chat Completions API で動作します。3.2 レスポンス形式
モデルは次のフィールドを返す場合があります。reasoning_content: 元の思考内容reasoning_details: 構造化された推論セグメント。このフィールドは任意ですtool_calls: ツール呼び出し計画content: 自然言語出力
4. リクエスト例(MiniMax-M2)
5. レスポンス例(非ストリーミング)
6. ストリーミングレスポンス例
7. 開発者向けメモ
7.1 Interleaved Thinking をサポートするモデル
OpenAI 互換 API を通じてreasoning_details を公開するすべてのモデル。例:
- MiniMax-M2
- (近日公開)Novita Reasoning Series
- その他の推論対応パートナーモデル
7.2 料金
課金は、モデルの料金ルールに従い、推論トークンに基づいて行われます。reasoning_details はトークン使用量を増加させます。
7.3 エラーハンドリング
次のような状況が発生する可能性があります。- ツールパラメータの欠落
- 再帰的または反復的なツール呼び出し
- 推論フェーズにおける誤った仮定
8. ベストプラクティス
✓ 次のリクエストには常に完全なモデルメッセージを含める 含めるもの:contenttool_callsreasoning_details
- 推論プロセスを監視する
- 不正確なツール計画を早期に検出する
- ユーザーにより速くフィードバックを提供する
- パラメータバリデータ
- 実行サンドボックス
- 最大再帰保護
9. まとめ
Interleaved Thinking は、複数ステップの推論とツール利用の信頼性を大幅に向上させます。- 透明で検査可能な段階的推論
- ツール実行間の適応的な計画
- 長いワークフロー全体でのより強力なコンテキスト保持
- OpenAI スタイルの Chat Completions API と完全互換