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I modelli in grado di pensare emettono un campo thinking che separa la traccia del loro ragionamento dalla risposta finale.

Utilizza questa funzionalità per controllare i passaggi del modello, animare il pensiero del modello in un'interfaccia utente, o nascondere completamente la traccia quando hai bisogno solo della risposta finale.

Modelli supportati

Abilita il pensiero nelle chiamate API

Imposta il campo think nelle richieste di chat o di generazione. La maggior parte dei modelli accetta valori booleani (true/false) o livelli (low, medium, high, max), dove max richiede il livello di pensiero più elevato.

GPT-OSS invece si aspetta uno tra low, medium o high per regolare la lunghezza della traccia.

Il campo message.thinking (endpoint di chat) o thinking (endpoint di generazione) contiene la traccia del ragionamento, mentre message.content / response contiene la risposta finale.

cURL

```shell
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "qwen3",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "How many letter r are in strawberry?"
  }],
  "think": true,
  "stream": false
}'
```

Python

```python
from ollama import chat

response = chat(
  model='qwen3',
  messages=[{'role': 'user', 'content': 'How many letter r are in strawberry?'}],
  think=True,
  stream=False,
)

print('Thinking:\n', response.message.thinking)
print('Answer:\n', response.message.content)
```

JavaScript

```javascript
import ollama from 'ollama'

const response = await ollama.chat({
  model: 'deepseek-r1',
  messages: [{ role: 'user', content: 'How many letter r are in strawberry?' }],
  think: true,
  stream: false,
})

console.log('Thinking:\n', response.message.thinking)
console.log('Answer:\n', response.message.content)
```

Note

GPT-OSS richiede che think sia impostato su "low", "medium" o "high". Il passaggio di valori true/false viene ignorato per questo modello.

Esegui lo streaming della traccia del ragionamento

Gli stream di pensiero intervallano i token di ragionamento prima dei token di risposta. Rileva il primo frammento thinking per visualizzare una sezione "pensiero", quindi passa alla risposta finale non appena arriva message.content.

Python

```python
from ollama import chat

stream = chat(
  model='qwen3',
  messages=[{'role': 'user', 'content': 'What is 17 × 23?'}],
  think=True,
  stream=True,
)

in_thinking = False

for chunk in stream:
  if chunk.message.thinking and not in_thinking:
    in_thinking = True
    print('Thinking:\n', end='')

  if chunk.message.thinking:
    print(chunk.message.thinking, end='')
  elif chunk.message.content:
    if in_thinking:
      print('\n\nAnswer:\n', end='')
      in_thinking = False
    print(chunk.message.content, end='')

```

JavaScript

```javascript
import ollama from 'ollama'

async function main() {
  const stream = await ollama.chat({
    model: 'qwen3',
    messages: [{ role: 'user', content: 'What is 17 × 23?' }],
    think: true,
    stream: true,
  })

  let inThinking = false

  for await (const chunk of stream) {
    if (chunk.message.thinking && !inThinking) {
      inThinking = true
      process.stdout.write('Thinking:\n')
    }

    if (chunk.message.thinking) {
      process.stdout.write(chunk.message.thinking)
    } else if (chunk.message.content) {
      if (inThinking) {
        process.stdout.write('\n\nAnswer:\n')
        inThinking = false
      }
      process.stdout.write(chunk.message.content)
    }
  }
}

main()
```

Guida rapida CLI

  • Abilita il pensiero per una singola esecuzione: ollama run deepseek-r1 --think "Where should I visit in Lisbon?"
  • Disabilita il pensiero: ollama run deepseek-r1 --think=false "Summarize this article"
  • Nascondi la traccia pur utilizzando un modello di pensiero: ollama run deepseek-r1 --hidethinking "Is 9.9 bigger or 9.11?"
  • Nelle sessioni interattive, attiva/disattiva con /set think o /set nothink.
  • GPT-OSS accetta solo livelli: ollama run gpt-oss --think=low "Draft a headline" (sostituisci low con medium o high secondo necessità).

Note

Il pensiero è abilitato per impostazione predefinita nella CLI e nell'API per i modelli supportati.