Modèles de raisonnement : les capacités de réflexion de Claude et Gemini 3

Ce que vous pourrez faire après ce tutoriel

Configurer le thinking budget des modèles Claude Opus 4.5 et Sonnet 4.5 de raisonnement
Utiliser le thinking level de Gemini 3 Pro/Flash (minimal/low/medium/high)
Ajuster la force de réflexion de manière flexible via le système variant d'OpenCode
Comprendre l'interleaved thinking (le mécanisme de réflexion lors des appels d'outils)
Maîtriser la stratégie de conservation des blocs de raisonnement (configuration keep_thinking)

Les défis auxquels vous êtes confrontés

Vous souhaitez que les modèles d'IA performent mieux sur des tâches complexes — comme le raisonnement multi-étapes, le débogage de code ou la conception d'architecture. Mais vous savez que :

Les modèles classiques répondent trop vite, sans réflexion suffisante
Claude limite officiellement la fonction de réflexion, difficile d'y accéder
La configuration du thinking level de Gemini 3 n'est pas claire
On ne sait pas combien de réflexion est suffisant (quel budget définir)
Des erreurs de signature surviennent lors de la lecture du contenu des blocs de réflexion

Quand utiliser cette technique

Scénarios applicables :

Problèmes complexes nécessitant un raisonnement multi-étapes (conception d'algorithmes, architecture système)
Révision ou débogage de code nécessitant une réflexion approfondie
Documents longs ou bases de code nécessitant une analyse approfondie
Tâches intensives en appels d'outils (nécessitant l'interleaved thinking)

Scénarios non applicables :

Questions-réponses simples (gaspillant le quota de réflexion)
Validation rapide de prototypes (vitesse prioritaire)
Requêtes factuelles (pas de raisonnement nécessaire)

🎒 Préparation avant de commencer

Vérification préalable

Installation et authentification du plugin terminées : référez-vous à Installation rapide et Première authentification
Connaissance de base de l'utilisation des modèles : référez-vous à Première requête
Modèles de raisonnement disponibles : assurez-vous que votre compte a accès aux modèles Claude Opus 4.5/Sonnet 4.5 de raisonnement ou Gemini 3 Pro/Flash

Concepts fondamentaux

Qu'est-ce qu'un modèle de raisonnement

Un modèle de raisonnement effectue un raisonnement interne (thinking blocks) avant de générer la réponse finale. Ces contenus de réflexion :

Ne sont pas facturés : Les tokens de réflexion ne comptent pas dans le quota de sortie standard (les règles de facturation exactes sont définies par Antigravity)
Améliorent la qualité du raisonnement : Plus de réflexion → réponses plus précises et logiques
Consomment du temps : La réflexion augmente la latence de réponse, mais offre de meilleurs résultats

Différence clé :

Modèle classique	Modèle de raisonnement
Génère directement la réponse	Réflexion d'abord → puis génère la réponse
Rapide mais peut-être superficiel	Lent mais plus approfondi
Adapté aux tâches simples	Adapté aux tâches complexes

Deux implémentations de raisonnement

Le plugin Antigravity Auth supporte deux implémentations de raisonnement :

Raisonnement Claude (Opus 4.5, Sonnet 4.5)

Budget basé sur les tokens : Contrôle la quantité de réflexion avec des nombres (ex: 8192, 32768)
Interleaved thinking : Permet de réfléchir avant et après les appels d'outils
Clés snake_case : Utilise include_thoughts, thinking_budget

Raisonnement Gemini 3 (Pro, Flash)

Basé sur les niveaux : Contrôle l'intensité de réflexion avec des chaînes (minimal/low/medium/high)
Clés CamelCase : Utilise includeThoughts, thinkingLevel
Différences de modèles : Flash supporte les 4 niveaux, Pro ne supporte que low/high

Mise en pratique

Étape 1 : Configurer les modèles de raisonnement via Variant

Le système variant d'OpenCode vous permet de sélectionner directement l'intensité de réflexion dans le sélecteur de modèles, sans avoir à mémoriser des noms de modèles complexes.

Vérifier la configuration existante

Consultez votre fichier de configuration de modèles (généralement dans .opencode/models.json ou le répertoire de configuration système) :

bash

## Voir la configuration des modèles
cat ~/.opencode/models.json

Configurer les modèles Claude de raisonnement

Trouvez antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking ou antigravity-claude-opus-4-5-thinking, et ajoutez des variants :

json

{
  "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 } }
    }
  }
}

Description de la configuration :

low : 8192 tokens - Réflexion légère, adaptée aux tâches de complexité moyenne
medium : 16384 tokens - Équilibre entre réflexion et vitesse
max : 32768 tokens - Réflexion maximale, adaptée aux tâches les plus complexes

Configurer les modèles Gemini 3 de raisonnement

Gemini 3 Pro (ne supporte que low/high) :

json

{
  "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 (supporte les 4 niveaux) :

json

{
  "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" }
    }
  }
}

Description de la configuration :

minimal : Réflexion minimale, réponse la plus rapide (Flash uniquement)
low : Réflexion légère
medium : Réflexion équilibrée (Flash uniquement)
high : Réflexion maximale (la plus lente mais la plus approfondie)

Ce que vous devriez voir : Dans le sélecteur de modèles d'OpenCode, après avoir sélectionné un modèle Thinking, vous pouvez voir le menu déroulant des variants.

Étape 2 : Envoyer des requêtes avec les modèles de raisonnement

Une fois la configuration terminée, vous pouvez sélectionner le modèle et le variant via OpenCode :

bash

## Utiliser Claude Sonnet 4.5 Thinking (max)
opencode run "Aidez-moi à concevoir l'architecture d'un système de cache distribué" \
  --model=google/antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking \
  --variant=max

## Utiliser Gemini 3 Pro (high)
opencode run "Analysez les goulots d'étranglement de performance de ce code" \
  --model=google/antigravity-gemini-3-pro \
  --variant=high

## Utiliser Gemini 3 Flash (minimal - le plus rapide)
opencode run "Résumez rapidement le contenu de ce fichier" \
  --model=google/antigravity-gemini-3-flash \
  --variant=minimal

Ce que vous devriez voir : Le modèle affichera d'abord les blocs de réflexion (contenu de réflexion), puis générera la réponse finale.

Étape 3 : Comprendre l'interleaved thinking

L'interleaved thinking est une capacité spéciale des modèles Claude — il permet de réfléchir avant et après les appels d'outils.

Exemple de scénario : Lorsque vous demandez à l'IA d'utiliser des outils (comme la manipulation de fichiers, les requêtes de base de données) pour accomplir une tâche :

Réflexion : J'ai besoin de lire d'abord le fichier de configuration, puis décider de la suite...

[Appel d'outil : read_file("config.json")]

Résultat de l'outil : { "port": 8080, "mode": "production" }

Réflexion : Le port est 8080, mode production. Je dois vérifier si la configuration est correcte...

[Appel d'outil : validate_config({ "port": 8080, "mode": "production" })]

Résultat de l'outil : { "valid": true }

Réflexion : La configuration est valide. Je peux maintenant démarrer le service.

[Génération de la réponse finale]

Pourquoi c'est important :

Réflexion avant et après les appels d'outils → Décisions plus intelligentes
Adaptation aux résultats retournés par les outils → Ajustement dynamique de la stratégie
Évite l'exécution aveugle → Réduit les erreurs d'opération

Le plugin gère automatiquement

Vous n'avez pas besoin de configurer manuellement l'interleaved thinking. Le plugin Antigravity Auth détecte automatiquement les modèles Claude Thinking et injecte les instructions système :

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

Étape 4 : Contrôler la stratégie de conservation des blocs de réflexion

Par défaut, le plugin détache les blocs de réflexion pour améliorer la fiabilité (éviter les erreurs de signature). Si vous souhaitez lire le contenu de réflexion, vous devez configurer keep_thinking.

Pourquoi détacher par défaut ?

Problème d'erreur de signature :

Les blocs de réflexion nécessitent une correspondance de signature dans les conversations multi-tours
Si tous les blocs de réflexion sont conservés, cela peut entraîner des conflits de signature
Détacher les blocs de réflexion est une solution plus stable (mais on perd le contenu de réflexion)

Activer la conservation des blocs de réflexion

Créez ou modifiez le fichier de configuration :

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

Windows : %APPDATA%\opencode\antigravity.json

json

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

Ou utilisez une variable d'environnement :

bash

export OPENCODE_ANTIGRAVITY_KEEP_THINKING=1

Ce que vous devriez voir :

keep_thinking: false (défaut) : Vous ne voyez que la réponse finale, les blocs de réflexion sont masqués
keep_thinking: true : Vous voyez le processus de réflexion complet (peut rencontrer des erreurs de signature dans certaines conversations multi-tours)

Recommandation

Environnement de production : Utilisez keep_thinking: false par défaut, assure la stabilité
Débogage/Apprentissage : Activez temporairement keep_thinking: true, observez le processus de réflexion
En cas d'erreur de signature : Désactivez keep_thinking, le plugin se rétablit automatiquement

Étape 5 : Vérifier les Max Output Tokens

Les modèles Claude Thinking nécessitent des limites de tokens de sortie plus élevées (maxOutputTokens), sinon le thinking budget peut ne pas être entièrement utilisé.

Gestion automatique par le plugin :

Si vous définissez un thinking budget, le plugin ajuste automatiquement maxOutputTokens à 64 000
Emplacement du code source : src/plugin/transform/claude.ts:78-90

Configuration manuelle (optionnelle) :

Si vous définissez manuellement maxOutputTokens, assurez-vous qu'il est supérieur au thinking budget :

json

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

Ce que vous devriez voir :

Si maxOutputTokens est trop petit, le plugin l'ajuste automatiquement à 64 000
Les logs de débogage afficheront "Adjusted maxOutputTokens for thinking model"

Points de contrôle ✅

Vérifiez que votre configuration est correcte :

1. Vérifier la visibilité des variants

Dans OpenCode :

Ouvrez le sélecteur de modèles
Sélectionnez Claude Sonnet 4.5 Thinking
Vérifiez s'il y a un menu déroulant variant (low/medium/max)

Résultat attendu : Vous devriez voir 3 options de variants.

2. Vérifier la sortie du contenu de réflexion

bash

opencode run "Réfléchissez en 3 étapes : 1+1=? Pourquoi ?" \
  --model=google/antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking \
  --variant=max

Résultat attendu :

Si keep_thinking: true : Vous voyez le processus de réflexion détaillé
Si keep_thinking: false (défaut) : Vous voyez directement la réponse "2"

3. Vérifier l'interleaved thinking (nécessite des appels d'outils)

bash

## Utiliser une tâche nécessitant des appels d'outils
opencode run "Lisez la liste des fichiers dans le répertoire actuel, puis résumez les types de fichiers" \
  --model=google/antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking \
  --variant=medium

Résultat attendu :

Vous voyez le contenu de réflexion avant et après les appels d'outils
L'IA ajuste sa stratégie en fonction des résultats retournés par les outils

Pièges à éviter

❌ Erreur 1 : Le thinking budget dépasse les max output tokens

Problème : Définition de thinkingBudget: 32768, mais maxOutputTokens: 20000

Message d'erreur :

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

Solution :

Laissez le plugin gérer automatiquement (recommandé)
Ou définissez manuellement maxOutputTokens >= thinkingBudget

❌ Erreur 2 : Gemini 3 Pro utilise un niveau non supporté

Problème : Gemini 3 Pro ne supporte que low/high, mais vous essayez d'utiliser minimal

Message d'erreur :

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

Solution : N'utilisez que les levels supportés par Pro (low/high)

❌ Erreur 3 : Erreur de signature en conversation multi-tours (keep_thinking: true)

Problème : Après avoir activé keep_thinking: true, une erreur survient en conversation multi-tours

Message d'erreur :

Signature mismatch in thinking blocks

Solution :

Désactivez temporairement keep_thinking : export OPENCODE_ANTIGRAVITY_KEEP_THINKING=0
Ou redémarrez la session

❌ Erreur 4 : Les variants ne s'affichent pas

Problème : Vous avez configuré les variants, mais ils ne sont pas visibles dans le sélecteur de modèles d'OpenCode

Causes possibles :

Chemin de fichier de configuration incorrect
Erreur de syntaxe JSON (virgule manquante, guillemets)
ID de modèle non correspondant

Solution :

Vérifiez le chemin du fichier de configuration : ~/.opencode/models.json ou ~/.config/opencode/models.json
Validez la syntaxe JSON : cat ~/.opencode/models.json | python -m json.tool
Vérifiez si l'ID du modèle correspond à celui retourné par le plugin

Résumé du cours

Les modèles de raisonnement améliorent la qualité des réponses aux tâches complexes en effectuant un raisonnement interne avant de générer la réponse :

Fonctionnalité	Raisonnement Claude	Raisonnement Gemini 3
Méthode de configuration	`thinkingBudget` (nombre)	`thinkingLevel` (chaîne)
Levels	Budget personnalisé	minimal/low/medium/high
Clés	snake_case (`include_thoughts`)	camelCase (`includeThoughts`)
Interleaved	✅ Supporté	❌ Non supporté
Max Output	Ajusté automatiquement à 64 000	Utilise la valeur par défaut

Configuration clé :

Système Variant : Via thinkingConfig.thinkingBudget (Claude) ou thinkingLevel (Gemini 3)
keep_thinking : false par défaut (stable), true (lisibilité du contenu de réflexion)
Interleaved thinking : Activé automatiquement, pas de configuration manuelle nécessaire

Aperçu du prochain cours

Dans le prochain cours, nous apprendrons Google Search Grounding.
Vous apprendrez :
Activer la recherche Google pour les modèles Gemini
Configurer le seuil de récupération dynamique
Améliorer la précision factuelle et réduire les hallucinations

Annexe : Référence du code source

Cliquez pour voir l'emplacement du code source

Dernière mise à jour : 2026-01-23

Fonctionnalité	Chemin du fichier	Numéros de ligne
Construction de la configuration Raisonnement Claude	`src/plugin/transform/claude.ts`	62-72
Construction de la configuration Raisonnement Gemini 3	`src/plugin/transform/gemini.ts`	163-171
Construction de la configuration Raisonnement Gemini 2.5	`src/plugin/transform/gemini.ts`	176-184
Détection du modèle Raisonnement Claude	`src/plugin/transform/claude.ts`	34-37
Détection du modèle Gemini 3	`src/plugin/transform/gemini.ts`	137-139
Injection du hint Interleaved Thinking	`src/plugin/transform/claude.ts`	96-138
Ajustement automatique des Max Output Tokens	`src/plugin/transform/claude.ts`	78-90
Schéma de configuration keep_thinking	`src/plugin/config/schema.ts`	78-87
Transformation d'application Raisonnement Claude	`src/plugin/transform/claude.ts`	324-366
Transformation d'application Raisonnement Gemini	`src/plugin/transform/gemini.ts`	372-434

Constantes clés :

CLAUDE_THINKING_MAX_OUTPUT_TOKENS = 64_000 : Nombre maximal de tokens de sortie pour les modèles Claude Thinking
CLAUDE_INTERLEAVED_THINKING_HINT : Hint d'interleaved thinking injecté dans les instructions système

Fonctions clés :

buildClaudeThinkingConfig(includeThoughts, thinkingBudget) : Construit la configuration Claude Thinking (clés snake_case)
buildGemini3ThinkingConfig(includeThoughts, thinkingLevel) : Construit la configuration Gemini 3 Thinking (chaîne level)
buildGemini25ThinkingConfig(includeThoughts, thinkingBudget) : Construit la configuration Gemini 2.5 Thinking (budget numérique)
ensureClaudeMaxOutputTokens(generationConfig, thinkingBudget) : Assure que maxOutputTokens est suffisamment grand
appendClaudeThinkingHint(payload, hint) : Injecte le hint d'interleaved thinking
isClaudeThinkingModel(model) : Détecte si c'est un modèle Claude Thinking
isGemini3Model(model) : Détecte si c'est un modèle Gemini 3

Modèles de raisonnement : les capacités de réflexion de Claude et Gemini 3 ​

Ce que vous pourrez faire après ce tutoriel ​

Les défis auxquels vous êtes confrontés ​

Quand utiliser cette technique ​

🎒 Préparation avant de commencer ​

Concepts fondamentaux ​

Qu'est-ce qu'un modèle de raisonnement ​

Deux implémentations de raisonnement ​

Raisonnement Claude (Opus 4.5, Sonnet 4.5) ​

Raisonnement Gemini 3 (Pro, Flash) ​

Mise en pratique ​

Étape 1 : Configurer les modèles de raisonnement via Variant ​

Vérifier la configuration existante ​

Configurer les modèles Claude de raisonnement ​

Configurer les modèles Gemini 3 de raisonnement ​

Étape 2 : Envoyer des requêtes avec les modèles de raisonnement ​

Étape 3 : Comprendre l'interleaved thinking ​

Étape 4 : Contrôler la stratégie de conservation des blocs de réflexion ​

Pourquoi détacher par défaut ? ​

Activer la conservation des blocs de réflexion ​

Étape 5 : Vérifier les Max Output Tokens ​

Points de contrôle ✅ ​

1. Vérifier la visibilité des variants ​

2. Vérifier la sortie du contenu de réflexion ​

3. Vérifier l'interleaved thinking (nécessite des appels d'outils) ​

Pièges à éviter ​

❌ Erreur 1 : Le thinking budget dépasse les max output tokens ​

❌ Erreur 2 : Gemini 3 Pro utilise un niveau non supporté ​

❌ Erreur 3 : Erreur de signature en conversation multi-tours (keep_thinking: true) ​

❌ Erreur 4 : Les variants ne s'affichent pas ​

Résumé du cours ​

Aperçu du prochain cours ​

Annexe : Référence du code source ​

Modèles de raisonnement : les capacités de réflexion de Claude et Gemini 3

Ce que vous pourrez faire après ce tutoriel

Les défis auxquels vous êtes confrontés

Quand utiliser cette technique

🎒 Préparation avant de commencer

Concepts fondamentaux

Qu'est-ce qu'un modèle de raisonnement

Deux implémentations de raisonnement

Raisonnement Claude (Opus 4.5, Sonnet 4.5)

Raisonnement Gemini 3 (Pro, Flash)

Mise en pratique

Étape 1 : Configurer les modèles de raisonnement via Variant

Vérifier la configuration existante

Configurer les modèles Claude de raisonnement

Configurer les modèles Gemini 3 de raisonnement

Étape 2 : Envoyer des requêtes avec les modèles de raisonnement

Étape 3 : Comprendre l'interleaved thinking

Étape 4 : Contrôler la stratégie de conservation des blocs de réflexion

Pourquoi détacher par défaut ?

Activer la conservation des blocs de réflexion

Étape 5 : Vérifier les Max Output Tokens

Points de contrôle ✅

1. Vérifier la visibilité des variants

2. Vérifier la sortie du contenu de réflexion

3. Vérifier l'interleaved thinking (nécessite des appels d'outils)

Pièges à éviter

❌ Erreur 1 : Le thinking budget dépasse les max output tokens

❌ Erreur 2 : Gemini 3 Pro utilise un niveau non supporté

❌ Erreur 3 : Erreur de signature en conversation multi-tours (keep_thinking: true)

❌ Erreur 4 : Les variants ne s'affichent pas

Résumé du cours

Aperçu du prochain cours

Annexe : Référence du code source