很多朋友在调用 deepseek-reasoner 时，第一反应是直接拿 final answer。 但那其实只用了它的皮毛。 这个模型真正的价值，藏在推理过程里——也就是 reasoning_content 字段。 漏掉它，等于白调用。 下面把这套流程拆开讲清楚。

确认模型返回格式是否含 reasoning_content

调用结束后，第一件事就是检查响应体里有没有 【reasoning_content】 这个字段。 V4 版本下，这个字段默认存在，但可能为空。

如果字段缺失或为空字符串，说明两个问题： 要么你没开启思考模式，要么你还在用已停用的 deepseek-reasoner 模型名。 注意：这个旧名称已正式弃用。

如果你用的是 OpenAI SDK 调用，就必须在 extra_body 里显式传入 {"thinking": true}，否则 reasoning_content 根本不会生成。 这一步很多人容易忽略，代码里写个默认参数就以为万事大吉，结果一跑，推理内容全没了。

从 API 响应中提取推理内容

拿到 reasoning_content 之后，怎么把它取出来？两种主流做法。

方法一：正则提取 Markdown 代码块

如果模型返回的是带 ```reasoning 标记的代码块，就用正则去抓： re.search(r'```reasoningn(.*)n```', content, re.DOTALL)。

注意：千万别用 .text 或 .content.split('##')[0] 这种模糊切法。 这很容易把关键推理步骤截断，得不偿失。

方法二：直接读专用字段（推荐）

用最新版 ReasonerAPIClient 或者兼容 V4 的网关时，响应里会有一个独立字段：response.reasoning_content。 这个字段是 JSON 数组，每个元素都包含 step_id、thought、tool_call、observation 等关键信息，直接遍历就能拿到完整的推理链条。 这是最稳的方式，没有之一。

但务必验证该字段存在且非空，否则说明调用根本没开启思考模式。

本地加载模型时读取推理过程

如果你是在本地加载模型，流程稍微复杂一点，但也很清晰。

第一步：开启带 trace 支持的会话

session = model.start_session(enable_tracing=True)。 这一步是基础，enable_tracing 必须打开，否则后面拿不到完整推理链。

第二步：提交输入并触发推理

response = session.reason_next(prompt="分析合同违约风险")。 直接给 prompt，模型会开始推理。

第三步：获取完整推理链

trace = response.get_full_trace()。 这个函数返回的是一个字典列表，里面包含了每个推理节点的 input、output、decision_rule、confidence。 这些数据是后续审计和分析的关键。

第四步：导出为可读格式

print(trace.to_tree()) 会输出一个缩进式的决策树，方便肉眼检查。 trace.to_json("trace.json") 则能把结构化数据保存下来，供后续审计或二次分析。 两种方式各有用途，建议都走一遍。