Modelos Thinking: Capacidades de Razonamiento de Claude y Gemini 3

Lo que Podrás Hacer al Terminar

• Configurar el thinking budget de los modelos Thinking de Claude Opus 4.5 y Sonnet 4.5
• Usar thinking level (minimal/low/medium/high) de Gemini 3 Pro/Flash
• Ajustar la intensidad de razonamiento de forma flexible con el sistema de variantes de OpenCode
• Entender interleaved thinking (mecanismo de razonamiento durante llamadas a herramientas)
• Dominar la estrategia de retención de bloques de thinking (configuración keep_thinking)

Tu Dilema Actual

Quieres que los modelos de IA funcionen mejor en tareas complejas, como el razonamiento de múltiples pasos, la depuración de código o el diseño de arquitectura. Pero sabes que:

• Los modelos normales responden demasiado rápido, sin pensar con suficiente profundidad
• Claude limita oficialmente la función thinking, siendo difícil acceder a ella
• La configuración de thinking level de Gemini 3 no está clara
• No está claro cuánto thinking es suficiente (cuánto debería ser el budget)
• Al leer el contenido de los bloques de thinking encuentras errores de firma

Cuándo Usar Esta Técnica

Escenarios aplicables:

• Problemas complejos que requieren razonamiento de múltiples pasos (diseño de algoritmos, arquitectura de sistemas)
• Revisión de código o depuración que requiere pensamiento cuidadoso
• Documentos largos o bases de código que requieren análisis profundo
• Tareas intensivas en llamadas a herramientas (requiere interleaved thinking)

Escenarios no aplicables:

• Preguntas y respuestas simples (desperdicia cuota de thinking)
• Validación rápida de prototipos (la velocidad es prioridad)
• Consultas de hechos (no requieren razonamiento)

🎒 Preparativos Antes de Empezar

Verificación previa

1. Instalación del complemento y autenticación completadas: Consulta Instalación Rápida y Primera Autenticación
2. Conocimiento básico del uso de modelos: Consulta Primera Solicitud
3. Tener modelos Thinking disponibles: Asegúrate de que tu cuenta tenga permiso para acceder a Claude Opus 4.5/Sonnet 4.5 Thinking o Gemini 3 Pro/Flash

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Idea Central

Qué Son los Modelos Thinking

Los modelos Thinking realizan razonamiento interno (thinking blocks) antes de generar la respuesta final. Este contenido de pensamiento:

• No se cobra: Los tokens de thinking no se cuentan en la cuota de salida estándar (las reglas de facturación específicas están sujetas a la política oficial de Antigravity)
• Mejora la calidad del razonamiento: Más thinking → respuestas más precisas y lógicas
• Consume tiempo: El thinking aumenta la latencia de respuesta, pero a cambio obtienes mejores resultados

Diferencias clave:

Modelo Normal	Modelo Thinking
Genera la respuesta directamente	Primero piensa → Luego genera la respuesta
Rápido pero posiblemente superficial	Lento pero más profundo
Adecuado para tareas simples	Adecuado para tareas complejas

Dos Implementaciones de Thinking

El complemento Antigravity Auth admite dos implementaciones de Thinking:

Claude Thinking (Opus 4.5, Sonnet 4.5)

• Budget basado en tokens: Controla la cantidad de thinking con números (como 8192, 32768)
• Thinking entrelazado: Puede pensar antes y después de las llamadas a herramientas
• Claves snake_case: Usa include_thoughts, thinking_budget

Gemini 3 Thinking (Pro, Flash)

• Basado en niveles: Controla la intensidad de thinking con cadenas (minimal/low/medium/high)
• Claves camelCase: Usa includeThoughts, thinkingLevel
• Diferencias de modelo: Flash admite los 4 niveles, Pro solo admite low/high

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Sígueme

Paso 1: Configurar Modelos Thinking mediante Variantes

El sistema de variantes de OpenCode te permite seleccionar la intensidad de thinking directamente en el selector de modelos, sin necesidad de recordar nombres de modelos complejos.

Verificar la Configuración Existente

Revisa tu archivo de configuración de modelos (generalmente en .opencode/models.json o en el directorio de configuración del sistema):

## Ver configuración de modelos
cat ~/.opencode/models.json

Configurar Modelos Thinking de Claude

Encuentra antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking o antigravity-claude-opus-4-5-thinking, agrega variantes:

{
  "antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking": {
    "name": "Claude Sonnet 4.5 Thinking",
    "limit": { "context": 200000, "output": 64000 },
    "modalities": { "input": ["text", "image", "pdf"], "output": ["text"] },
    "variants": {
      "low": { "thinkingConfig": { "thinkingBudget": 8192 } },
      "medium": { "thinkingConfig": { "thinkingBudget": 16384 } },
      "max": { "thinkingConfig": { "thinkingBudget": 32768 } }
    }
  }
}

Descripción de la configuración:

• low: 8192 tokens - Thinking ligero, adecuado para tareas de complejidad media
• medium: 16384 tokens - Equilibrio entre thinking y velocidad
• max: 32768 tokens - Máximo thinking, adecuado para las tareas más complejas

Configurar Modelos Thinking de Gemini 3

Gemini 3 Pro (solo admite low/high):

{
  "antigravity-gemini-3-pro": {
    "name": "Gemini 3 Pro (Antigravity)",
    "limit": { "context": 1048576, "output": 65535 },
    "modalities": { "input": ["text", "image", "pdf"], "output": ["text"] },
    "variants": {
      "low": { "thinkingLevel": "low" },
      "high": { "thinkingLevel": "high" }
    }
  }
}

Gemini 3 Flash (admite los 4 niveles):

{
  "antigravity-gemini-3-flash": {
    "name": "Gemini 3 Flash (Antigravity)",
    "limit": { "context": 1048576, "output": 65536 },
    "modalities": { "input": ["text", "image", "pdf"], "output": ["text"] },
    "variants": {
      "minimal": { "thinkingLevel": "minimal" },
      "low": { "thinkingLevel": "low" },
      "medium": { "thinkingLevel": "medium" },
      "high": { "thinkingLevel": "high" }
    }
  }
}

Descripción de la configuración:

• minimal: Mínimo thinking, respuesta más rápida (solo Flash)
• low: Thinking ligero
• medium: Thinking equilibrado (solo Flash)
• high: Máximo thinking (más lento pero más profundo)

Lo que deberías ver: En el selector de modelos de OpenCode, después de seleccionar un modelo Thinking, deberías ver un menú desplegable de variantes.

Paso 2: Usar Modelos Thinking para Realizar Solicitudes

Una vez completada la configuración, puedes seleccionar el modelo y la variante a través de OpenCode:

## Usar Claude Sonnet 4.5 Thinking (max)
opencode run "Ayúdame a diseñar la arquitectura de un sistema de caché distribuido" \
  --model=google/antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking \
  --variant=max

## Usar Gemini 3 Pro (high)
opencode run "Analiza los cuellos de botella de rendimiento de este código" \
  --model=google/antigravity-gemini-3-pro \
  --variant=high

## Usar Gemini 3 Flash (minimal - el más rápido)
opencode run "Resume rápidamente el contenido de este archivo" \
  --model=google/antigravity-gemini-3-flash \
  --variant=minimal

Lo que deberías ver: El modelo primero mostrará thinking blocks (contenido de pensamiento), luego generará la respuesta final.

Paso 3: Entender el Interleaved Thinking

El interleaved thinking es una capacidad especial de los modelos de Claude: puede pensar antes y después de las llamadas a herramientas.

Ejemplo de escenario: Cuando pides a la IA que use herramientas (como operaciones de archivos, consultas a base de datos) para completar tareas:

Thinking: Necesito leer primero el archivo de configuración, luego decidir el siguiente paso según el contenido...

[Llamada a herramienta: read_file("config.json")]

Tool Result: { "port": 8080, "mode": "production" }

Thinking: El puerto es 8080, modo de producción. Necesito verificar si la configuración es correcta...

[Llamada a herramienta: validate_config({ "port": 8080, "mode": "production" })]

Tool Result: { "valid": true }

Thinking: La configuración es válida. Ahora puedo iniciar el servicio.

[Generación de respuesta final]

Por qué es importante:

• Hay pensamiento antes y después de las llamadas a herramientas → decisiones más inteligentes
• Se adapta a los resultados devueltos por herramientas → ajusta estrategias dinámicamente
• Evita ejecutar ciegamente → reduce errores operativos

Manejo automático del complemento

No necesitas configurar manualmente el interleaved thinking. El complemento Antigravity Auth detectará automáticamente los modelos Thinking de Claude e inyectará instrucciones del sistema:

• "Interleaved thinking is enabled. You may think between tool calls and after receiving tool results before deciding on next action or final answer."

Paso 4: Controlar la Estrategia de Retención de Bloques de Thinking

Por defecto, el complemento elimina los bloques de thinking para mejorar la confiabilidad (evitar errores de firma). Si quieres leer el contenido de thinking, necesitas configurar keep_thinking.

¿Por Qué Se Eliminan por Defecto?

Problema de errores de firma:

• Los thinking blocks necesitan coincidencia de firma en conversaciones de múltiples rondas
• Si se conservan todos los bloques de thinking, puede causar conflictos de firma
• Eliminar los bloques de thinking es una solución más estable (pero pierdes el contenido de thinking)

Habilitar la Retención de Bloques de Thinking

Crea o edita el archivo de configuración:

Linux/macOS: ~/.config/opencode/antigravity.json

Windows: %APPDATA%\opencode\antigravity.json

{
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/NoeFabris/opencode-antigravity-auth/main/assets/antigravity.schema.json",
  "keep_thinking": true
}

O usa variables de entorno:

export OPENCODE_ANTIGRAVITY_KEEP_THINKING=1

Lo que deberías ver:

• keep_thinking: false (predeterminado): solo ves la respuesta final, los bloques de thinking están ocultos
• keep_thinking: true: ves el proceso completo de thinking (puedes encontrar errores de firma en algunas conversaciones de múltiples rondas)

Prácticas recomendadas

• Entorno de producción: Usa keep_thinking: false predeterminado para asegurar estabilidad
• Depuración/aprendizaje: Habilita temporalmente keep_thinking: true para observar el proceso de thinking
• Si encuentras errores de firma: Deshabilita keep_thinking, el complemento se recuperará automáticamente

Paso 5: Verificar Max Output Tokens

Los modelos Thinking de Claude necesitan un límite mayor de tokens de salida (maxOutputTokens), de lo contrario el thinking budget podría no usarse completamente.

Manejo automático del complemento:

• Si configuras thinking budget, el complemento ajustará automáticamente maxOutputTokens a 64,000
• Ubicación del código fuente: src/plugin/transform/claude.ts:78-90

Configuración manual (opcional):

Si configuras manualmente maxOutputTokens, asegúrate de que sea mayor que el thinking budget:

{
  "antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking": {
    "variants": {
      "max": {
        "thinkingConfig": { "thinkingBudget": 32768 },
        "maxOutputTokens": 64000  // Debe ser >= thinkingBudget
      }
    }
  }
}

Lo que deberías ver:

• Si maxOutputTokens es demasiado pequeño, el complemento lo ajustará automáticamente a 64,000
• En los registros de depuración se mostrará "Adjusted maxOutputTokens for thinking model"

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Puntos de Control ✅

Verifica que tu configuración sea correcta:

1. Verificar Visibilidad de Variantes

En OpenCode:

1. Abre el selector de modelos
2. Selecciona Claude Sonnet 4.5 Thinking
3. Verifica si hay un menú desplegable de variantes (low/medium/max)

Resultado esperado: Deberías ver 3 opciones de variantes.

2. Verificar Salida de Contenido de Thinking

opencode run "Piensa en 3 pasos: 1+1=¿? ¿Por qué?" \
  --model=google/antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking \
  --variant=max

Resultado esperado:

• Si keep_thinking: true: ves el proceso detallado de thinking
• Si keep_thinking: false (predeterminado): ves directamente la respuesta "2"

3. Verificar Interleaved Thinking (requiere llamadas a herramientas)

## Usa una tarea que requiere llamadas a herramientas
opencode run "Lee la lista de archivos del directorio actual, luego resume los tipos de archivos" \
  --model=google/antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking \
  --variant=medium

Resultado esperado:

• Ves contenido de thinking antes y después de las llamadas a herramientas
• La IA ajustará su estrategia según los resultados devueltos por las herramientas

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Advertencias de Errores Comunes

❌ Error 1: Thinking Budget Excede Max Output Tokens

Problema: Configuraste thinkingBudget: 32768, pero maxOutputTokens: 20000

Mensaje de error:

Invalid argument: max_output_tokens must be greater than or equal to thinking_budget

Solución:

• Deja que el complemento lo maneje automáticamente (recomendado)
• O configura manualmente maxOutputTokens >= thinkingBudget

❌ Error 2: Gemini 3 Pro Usa Nivel No Soportado

Problema: Gemini 3 Pro solo admite low/high, pero intentas usar minimal

Mensaje de error:

Invalid argument: thinking_level "minimal" not supported for gemini-3-pro

Solución: Solo usa los niveles que admite Pro (low/high)

❌ Error 3: Error de Firma en Conversaciones de Múltiples Rondas (keep_thinking: true)

Problema: Después de habilitar keep_thinking: true, encuentras errores en conversaciones de múltiples rondas

Mensaje de error:

Signature mismatch in thinking blocks

Solución:

• Deshabilita temporalmente keep_thinking: export OPENCODE_ANTIGRAVITY_KEEP_THINKING=0
• O reinicia la sesión

❌ Error 4: Las Variantes No Se Muestran

Problema: Configuraste variantes, pero no las ves en el selector de modelos de OpenCode

Posibles causas:

• Ruta incorrecta del archivo de configuración
• Error de sintaxis JSON (falta de comas, comillas)
• ID de modelo no coincidente

Solución:

1. Verifica la ruta del archivo de configuración: ~/.opencode/models.json o ~/.config/opencode/models.json
2. Valida la sintaxis JSON: cat ~/.opencode/models.json | python -m json.tool
3. Verifica si el ID del modelo coincide con lo que devuelve el complemento

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Resumen de Esta Lección

Los modelos Thinking mejoran la calidad de respuesta en tareas complejas al realizar razonamiento interno antes de generar respuestas:

Función	Claude Thinking	Gemini 3 Thinking
Método de configuración	thinkingBudget (número)	thinkingLevel (cadena)
Niveles	Budget personalizado	minimal/low/medium/high
Claves	snake_case (include_thoughts)	camelCase (includeThoughts)
Interleaved	✅ Admite	❌ No admite
Max Output	Ajustado automáticamente a 64,000	Usa valores predeterminados

Configuraciones clave:

• Sistema de variantes: Configura mediante thinkingConfig.thinkingBudget (Claude) o thinkingLevel (Gemini 3)
• keep_thinking: false predeterminado (estable), true (legible contenido de thinking)
• Thinking entrelazado: Habilitado automáticamente, no requiere configuración manual

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Próxima Lección

En la próxima lección aprenderemos Google Search Grounding.

Aprenderás:

• Habilitar la recuperación de Google Search para modelos Gemini
• Configurar umbrales de recuperación dinámica
• Mejorar la precisión factual, reducir alucinaciones

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Apéndice: Referencia del Código Fuente

Haz clic para expandir y ver las ubicaciones del código fuente

Fecha de actualización: 2026-01-23

Función	Ruta del archivo	Línea
Construcción de configuración Claude Thinking	src/plugin/transform/claude.ts	62-72
Construcción de configuración Gemini 3 Thinking	src/plugin/transform/gemini.ts	163-171
Construcción de configuración Gemini 2.5 Thinking	src/plugin/transform/gemini.ts	176-184
Detección de modelo Claude Thinking	src/plugin/transform/claude.ts	34-37
Detección de modelo Gemini 3	src/plugin/transform/gemini.ts	137-139
Inyección de Hint de Interleaved Thinking	src/plugin/transform/claude.ts	96-138
Ajuste automático de Max Output Tokens	src/plugin/transform/claude.ts	78-90
Schema de configuración keep_thinking	src/plugin/config/schema.ts	78-87
Aplicación de transformación Claude Thinking	src/plugin/transform/claude.ts	324-366
Aplicación de transformación Gemini Thinking	src/plugin/transform/gemini.ts	372-434

Constantes clave:

• CLAUDE_THINKING_MAX_OUTPUT_TOKENS = 64_000: Número máximo de tokens de salida para modelos Claude Thinking
• CLAUDE_INTERLEAVED_THINKING_HINT: Hint de interleaved thinking inyectado en las instrucciones del sistema

Funciones clave:

• buildClaudeThinkingConfig(includeThoughts, thinkingBudget): Construye configuración Claude Thinking (claves snake_case)
• buildGemini3ThinkingConfig(includeThoughts, thinkingLevel): Construye configuración Gemini 3 Thinking (cadena de nivel)
• buildGemini25ThinkingConfig(includeThoughts, thinkingBudget): Construye configuración Gemini 2.5 Thinking (budget numérico)
• ensureClaudeMaxOutputTokens(generationConfig, thinkingBudget): Asegura que maxOutputTokens sea lo suficientemente grande
• appendClaudeThinkingHint(payload, hint): Inyecta hint de interleaved thinking
• isClaudeThinkingModel(model): Detecta si es un modelo Claude Thinking
• isGemini3Model(model): Detecta si es un modelo Gemini 3