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# Amazon Nova 2 中的延伸思維
<a name="extended-thinking"></a>

Amazon Nova 2 Lite 推出**延伸的思維**功能，讓模型能夠對複雜的問題進行更深入的推理。此選用功能可讓您控制模型配置其他運算資源的時間和方式，以仔細考慮具有挑戰性的任務。

## 延伸思考的運作方式
<a name="how-extended-thinking-works"></a>

 Amazon Nova 2 將延伸思維引入為**混合功能**。您可以完全控制：
+ **延長思維關閉 （預設）**：Amazon Nova 2 以有效率的隱含推理運作，最適合日常任務和大量應用程式。
+ **開啟擴展思維**：Amazon Nova 2 採用明確的step-by-step推理，最適合需要深入分析的複雜問題。

### 合理努力
<a name="reasoning-effort"></a>

以下顯示不同程度的推理工作。

#### 低工作量 (maxReasoningeffort："low")
<a name="reasoning-effort-low"></a>

**最適合：**具有額外複雜性的任務需要結構化思考。例如，您可以將此用於程式碼檢閱和改進建議，其中模型需要仔細考慮現有的程式碼品質、需要考慮多個因素的分析任務，或受益於系統化方法的問題解決案例。低工作量適用於複合任務，其中基本推理可提高準確性，而不需要深入的多步驟規劃。

#### 中等努力 (maxReasoningEffort： "medium")
<a name="reasoning-effort-medium"></a>

**最適合：**多步驟任務和編碼工作流程。例如，您可以將此用於軟體開發和偵錯，其中模型需要在實作變更之前了解現有的程式碼結構、需要跨多個檔案或元件進行協調的程式碼產生、具有相互依存性的多步驟計算，或規劃具有多個限制的任務。對於協調多個工具的代理程式工作流程而言，中等程度的工作量是最佳的，並且需要模型來維持數個循序操作的內容。

#### 高工作量 (maxReasoningeffort："high")
<a name="reasoning-effort-high"></a>

**最適合：**STEM 推理和進階問題解決。例如，您可以將此用於需要嚴格step-by-step驗證的進階數學問題和證據、需要深入調查的科學分析和研究任務、具有跨多個維度架構考量的複雜系統設計，或具有重大影響的關鍵決策案例。對於需要複雜推理的任務、仔細評估替代方案，以及徹底驗證結論，高度努力可提供最大的準確性。

### 快速入門：啟用延伸思考
<a name="enable-extended-thinking"></a>

延伸思考是透過 `reasoningConfig` 參數控制。

```
import boto3

bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

response = bedrock.converse(
    modelId='us.amazon.nova-2-lite-v1:0',
    system=[{"text": "You are a highly capable personal assistant"}],
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [{"text": "Provide a meal plan for a gluten free family of 4."}]
    }],
    inferenceConfig={
        "temperature": 0.7,
        "topP": 0.9,
        "maxTokens": 10000
    },
    additionalModelRequestFields={
        "reasoningConfig": {
            "type": "enabled",
            "maxReasoningEffort": "low"
        }
    }
)

content_list = response["output"]["message"]["content"]

for item in content_list:
    if "reasoningContent" in item:
        reasoning_text = item["reasoningContent"]["reasoningText"]["text"]
        print("=== REASONING ===")
        print(reasoning_text)
        print()
    elif "text" in item:
        print("=== ANSWER ===")
        print(item["text"])
```

原因參數：
+ `type: enabled` 或 `disabled`（預設：`disabled`)
+ `maxReasoningEffort`：`medium`、 `low`或 `high`

**注意**  
溫度、 topP 和 topK 無法與 `maxReasoningEffort` 設定為 搭配使用`high`。將這些參數一起使用會導致錯誤。

如需利用延伸思考的完整程式碼範例，請參閱 [程式碼庫](code-library.md)。

### 回應結構
<a name="extended-thinking-response-structure"></a>

當您啟用延伸思考時，回應會包含`reasoningContent`區塊，後面接著`text`內容區塊：

```
{
    "output": {
        "message": {
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "reasoningContent": {
                        "reasoningText": {
                            "text": "[REDACTED]"
                        }
                    }
                },
                {
                    "text": "Based on the premises, we can conclude..."
                }
            ]
        }
    },
    "stopReason": "end_turn"
}
```

**注意**  
使用 Amazon Nova 2，推理內容會顯示為 `[REDACTED]`。您仍需支付推理權杖的費用，因為它們有助於改善輸出品質。我們現在在回應結構中包含此欄位，以保留未來公開推理內容的選項。我們正積極與客戶合作，以判斷浮現模型推理程序的最佳方法。原因內容會顯示為 `[REDACTED]`。您仍需支付推理權杖的費用，因為它們有助於改善回應品質。

## 組態選項
<a name="extended-thinking-configuration"></a>

Amazon Nova 2 引入了新的`reasoningConfig`參數，您可以將此參數新增至現有的衝突請求結構，以啟用推理：

```
additionalModelRequestFields={
    "reasoningConfig": {
        "type": "enabled",  # or "disabled" (default)
        "maxReasoningEffort": "high"  # "low", "medium", or "high"
    }
}
```

**參數：**
+ **類型：**在 `"enabled"`和 之間切換 `"disabled"`（預設為 `"disabled"`)
+ **`maxReasoningEffort`：**啟用時，控制推理深度
+ **「低」：**中等複雜的任務
+ **"medium""：**需要大量分析的複雜問題
+ **"high""：**高度複雜任務的最徹底推理

**注意**  
 使用 時`"high"`，必須取消設定 、temp、topP 和 maxToken。在此模式中，模型會執行更深入的分析，以尋找最佳解決方案。這種更徹底的處理可能會產生超過 65，000 個字符的輸出。確切數量取決於請求的複雜性，但對於某些問題，我們看到它高達 128K0 個字符。這可確保獲得完整、高品質的推理，而不是截斷的結果。

## 支援的模型
<a name="extended-thinking-supported-models"></a>

擴展思維目前可用於：Amazon Nova 2 Lite (us.amazon.nova-2-lite-v1：0)

## 工具使用的延伸思考
<a name="extended-thinking-with-tools"></a>

延伸思維可與工具呼叫無縫搭配運作，讓 Amazon Nova 能夠推斷要使用哪些工具，以及如何解譯其結果。

## 了解字符和定價的原因
<a name="reasoning-tokens-pricing"></a>

### 字符類型
<a name="reasoning-token-types"></a>

延伸思維權杖會以輸出權杖計費：
+ **輸入字符**：您的原始請求內容 （標準輸入定價） 
+ **輸出字符**：這包括推理字符和最終可見回應內容 （標準輸出定價） 

### 用量明細
<a name="reasoning-usage-breakdown"></a>

這三種字符類型都包含在用量指標和帳單中。原因字符的價格與輸出字符相同，並在模型回應中顯示為「已刪除」。

```
  {
  "usage": {
    "inputTokens": 45,
    "outputTokens": 1240,
    "totalTokens": 1285
  }
}
```

## 常見問答集
<a name="reasoning-faq"></a>

為什麼 Amazon Nova 2 Lite 顯示推斷內容的「【REDACTED】」而不是顯示模型的思考程序？  
 我們此次啟動的主要重點是確保 Nova 2 為您的任務提供同級最佳的智慧，並且您會看到這一點反映在提高的準確性中。  
 我們了解推理程序的可見性很有價值，而且我們聽說客戶對於了解模型如何看待問題有強烈的興趣。  
 我們即將探討提供此功能的方法。  
**您仍需支付推理權杖的費用**，因為它們代表可改善輸出品質的實際工作   
將與答案字符`outputTokens`一起在 中擷取。

如果修改推理，如何知道延伸思考是否有效？  
您可以透過檢查回應中`reasoningContent`區塊的輸出來確認延伸思維是否正常運作 （只有在啟用推理時才會顯示）