在多轮对话中保留思考（Preserved Thinking）

在多轮对话中保留思考（Preserved Thinking） 保留式思考指在多轮对话中，把历史轮次（previous turns）的 reasoning_content 一并透传给模型，让模型在本轮推理时能延续之前的思考脉络。 对于 kimi-k2.6 模型，可通过请求体中的 thinking.keep 参数控制是否保留历史思考： 取值行为 null / 不传（默认）忽略历史轮次的 reasoning_content，上下文更短、成本更低。 "all"完整保留历史轮次的 reasoning_content，启用保留式思考。 thinking.keep 只影响历史轮次的 reasoning_content，并 不 改变模型在当前轮次是否产生/输出思考内容（该行为由 thinking.type 控制）。推荐把 keep: "all" 与 type: "enabled" 搭配使用。对 kimi-k2.7-code，保留式思考始终开启、无法关闭：thinking.keep 不传或传合法值 "all" 都按 "all" 处理（传入 "all" 以外的非法值会报错）。因此使用该模型时，必须（而非可选）把历史轮次 assistant 消息的 reasoning_content 原样保留在 messages 中，做法与下方示例一致。 使用 keep: "all" 时，需要把每一轮历史 assistant 消息中的 reasoning_content 原样保留在 messages 中。最简单的做法是把上一轮 API 返回的 assistant message 直接 append 回 messages，如以下示例所示： curl python $ curl https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \ -d '{ "model": "kimi-k2.6", "messages": [ {"role": "system", "content": "你是 Kimi。"}, {"role": "user", "content": "第一个问题..."}, { "role": "assistant", "reasoning_content": "<上一轮 API 返回的 reasoning_content>", "content": "<上一轮 API 返回的最终回答>" }, {"role": "user", "content": "请基于之前的分析继续推导下一步。"} ], "thinking": { "type": "enabled", "keep": "all" } }' import os import openai client = openai.Client( base_url="https://api.moonshot.cn/v1", api_key=os.getenv("MOONSHOT_API_KEY"), )