Requisitos básicos
A profundidade de inferência do modelo Gemini afeta diretamente a velocidade e a qualidade da resposta e precisa ser ajustada dinamicamente em diferentes cenários comerciais (por exemplo, conversas em tempo real/análise profunda):
Metodologia de implementação
- Modo de resposta rápida: Uso
-nothinkingVariantes (por exemplogemini-1.5-flash-nothinking) Etapas de inferência reduzidas para cenários de baixa latência, como bots de atendimento ao cliente - Modelo de análise profunda: Adoção
-maxthinkingVariantes (por exemplogemini-2.5-pro-maxthinking) Aumento do orçamento de inferência para 32.768 tokens para tarefas complexas, como pesquisa acadêmica - Modelo padrãoChamadas diretas para o modelo básico (por exemplo
gemini-1.5-pro), equilibrando a velocidade e a massa
Exemplo de operação
Para chamadas de API compatíveis com a OpenAI, basta modificar omodelpara alternar os modos:client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-pro-maxthinking",...)
Essa resposta foi extraída do artigogeminicli2api: Ferramenta proxy para converter a CLI do Gemini em APIs compatíveis com OpenAIO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o processo de inferência dos modelos Gemini para diferentes cenários?
