DeepSeek V4-Pro reasoning_content Bug
使用方式
当报错文本中出现 The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API.，优先把本技能当作 协议兼容性 / 消息回放问题 来排查，而不是先怀疑网络、余额或普通鉴权。
问题描述
V4-Pro 启用 thinking（推理）模式时，在多轮对话 + tool call 场景下，DeepSeek API 要求客户端的后续请求必须回传前一轮响应中的 reasoning_content 字段，否则返回 HTTP 400。
The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API.
触发条件
| 场景 | 结果 |
|---|
| 单轮对话（无工具） | ✅ 正常 |
| 单轮对话（有工具定义） | ✅ 正常 |
| 多轮对话（无工具调用） | ✅ 正常 |
| 多轮对话 + 工具调用 (tool call) | ❌ 400 报错 |
| 多轮对话 + 作为工具（tool）角色 | ❌ 400 报错 |
核心触发条件： Tool call 产生的 tool 角色消息之后，下一轮对话必须包含上一轮的 reasoning_content，否则报错。
DeepSeek 的约束要求
reasoning_content 字段必须存在（值可以是空字符串 ""）reasoning_content 完全缺失 → 400reasoning_content 合并到 content 字段中 → 400（DeepSeek 只看字段名，不看内容位置）reasoning_content: ""（空字符串）→ ✅ 200 成功
因此最小修复方案是： 在回传给 DeepSeek 的 assistant 消息中，无条件添加 reasoning_content: "" 字段作为 fallback。
影响范围
- 任何使用 DeepSeek V4-Pro + thinking 模式的客户端都可能遇到
- OpenClaw 中：
convertMessages 函数会过滤掉内容为空的 thinking block，导致 reasoning_content 字段完全缺失
- 不影响 V4-Flash（
reasoning: false，不产生 reasoning_content）
- 不影响单轮对话场景
排查方法
1. 确认是否是此 bug
检查 API 响应 body 中是否包含：
{
"error": {
"message": "The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API."
}
}
2. 确认触发场景
查看请求历史，确认是否有 assistant + tool_calls 消息后跟了 tool 角色消息。
3. 临时 workaround
如果必须在当前版本使用 V4-Pro + thinking，可以：
- 每次请求中手动向 assistant 消息添加
reasoning_content: ""
- 或在消息处理管线中拦截 assistant 消息，无条件注入空
reasoning_content
4. 检查客户端版本
检查所使用的 DeepSeek SDK / 客户端版本是否已有修复。
临时决策建议
- 如果当前客户端未修复：不要把 V4-Pro thinking + tool-call 当作稳定主力链路
- 如果必须继续使用：优先采用“无条件补
reasoning_content: ""”的最小 fallback
- 如果是纯单轮或无工具场景：可继续验证，但不要把该结果外推到多轮 tool-call 场景
官方修复状态
| PR | 作者 | 描述 | 状态 |
|---|
| #71105 | lsdsjy | DeepSeek 官方 provider 插件 + reasoning_content 回传修复 | Review 中 |
| #71146 | snowzlm | replay DeepSeek reasoning_content on tool-turn history | Review 中 |
两个 PR 于 2026-04-24 提交。修复方案都涉及在 tool-turn 历史消息中回传 reasoning_content 字段。
复现方法
import requests
# 1. 首次请求（带 thinking + tool calls）
response = requests.post("https://api.deepseek.com/v1/chat/completions", json={
"model": "deepseek-v4-pro",
"reasoning": {"effort": "low"},
"messages": [
{"role": "user", "content": "查询一下天气"}
],
"tools": [{"type": "function", "function": {"name": "get_weather", ...}}]
})
# 2. 模拟 tool call 结果
data = response.json()
assistant_msg = data["choices"][0]["message"]
# 3. 下次请求不传 reasoning_content → 会 400
bad_request = requests.post("https://api.deepseek.com/v1/chat/completions", json={
"model": "deepseek-v4-pro",
"reasoning": {"effort": "low"},
"messages": [
{"role": "user", "content": "查询一下天气"},
{
"role": "assistant",
"content": assistant_msg["content"],
"tool_calls": assistant_msg["tool_calls"],
# ❌ reasoning_content 缺失
},
{"role": "tool", "content": "晴，25°C", "tool_call_id": ...}
]
})
# → HTTP 400 ❌
