# Cherry Studio 客户端优化

本文档说明针对 Cherry Studio 客户端的专属优化功能。

## 优化内容

### 1. 客户端名称日志显示

**功能描述**：
- 从请求头 `x-title` 中提取客户端名称
- 在日志中显示客户端信息，便于追踪和调试
- 支持任何设置 `x-title` 头的客户端，不限于 Cherry Studio

**日志格式**：
```
2025-12-10 15:09:17 - api.routers.chat - INFO - Chat completion request for model: google.gemini-2.5-pro, client: Cherry Studio
```

**实现位置**：
- [src/api/routers/chat.py](../src/api/routers/chat.py#L295-L296)

**使用示例**：
```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-oci-genai-default-key" \
  -H "x-title: Cherry Studio" \
  -d '{
    "model": "google.gemini-2.5-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'
```

### 2. thinking_budget 到 reasoning_effort 的自动映射

**功能描述**：
- Cherry Studio 使用 Google Gemini 的 `thinking_budget` 参数控制推理深度
- 网关自动将 `thinking_budget` 映射到 OCI SDK 的 `reasoning_effort` 参数
- 支持 meta、xai、google、openai 提供商的模型（不支持 Cohere）
- 对其他客户端透明，不影响标准 OpenAI API 兼容性

**映射规则**：

| thinking_budget 值 | reasoning_effort | 说明 |
|-------------------|------------------|------|
| ≤ 1760 | `low` | 快速响应，较少推理 |
| 1760 < X ≤ 16448 | `medium` | 平衡速度和推理深度 |
| > 16448 | `high` | 深度推理，更完整的答案 |
| -1 | None | 使用模型默认值 |

**extra_body 结构**：

Cherry Studio 通过 `extra_body` 传递 Google Gemini 特定的配置：

```json
{
  "model": "google.gemini-2.5-pro",
  "messages": [...],
  "extra_body": {
    "google": {
      "thinking_config": {
        "thinking_budget": 1760,
        "include_thoughts": true
      }
    }
  }
}
```

**实现位置**：
- 映射函数: [src/api/routers/chat.py](../src/api/routers/chat.py#L37-L102)
  - `map_thinking_budget_to_reasoning_effort()` - 将 thinking_budget 数值映射到 reasoning_effort 枚举值
  - `extract_reasoning_effort_from_extra_body()` - 从 extra_body 中提取 thinking_budget 并执行映射
- OCI 客户端: [src/core/oci_client.py](../src/core/oci_client.py#L333-L336)

**日志输出**：
```
2025-12-10 15:09:17 - api.routers.chat - INFO - Chat completion request for model: google.gemini-2.5-pro, client: Cherry Studio
2025-12-10 15:09:17 - api.routers.chat - INFO - Cherry Studio thinking_budget 1760 mapped to reasoning_effort: low
2025-12-10 15:09:17 - core.oci_client - INFO - Setting reasoning_effort to LOW for google model
```

## Cherry Studio 使用示例

### 基本对话

```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-oci-genai-default-key" \
  -H "x-title: Cherry Studio" \
  -d '{
    "model": "google.gemini-2.5-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ]
  }'
```

### 使用 thinking_budget (低推理深度)

```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-oci-genai-default-key" \
  -H "x-title: Cherry Studio" \
  -d '{
    "model": "google.gemini-2.5-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "What is 2+2?"}
    ],
    "extra_body": {
      "google": {
        "thinking_config": {
          "thinking_budget": 1000
        }
      }
    }
  }'
```

### 使用 thinking_budget (中等推理深度)

```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-oci-genai-default-key" \
  -H "x-title: Cherry Studio" \
  -d '{
    "model": "google.gemini-2.5-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement"}
    ],
    "extra_body": {
      "google": {
        "thinking_config": {
          "thinking_budget": 5000
        }
      }
    }
  }'
```

### 使用 thinking_budget (高推理深度)

```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-oci-genai-default-key" \
  -H "x-title: Cherry Studio" \
  -d '{
    "model": "google.gemini-2.5-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Solve this complex math problem: ..."}
    ],
    "extra_body": {
      "google": {
        "thinking_config": {
          "thinking_budget": 20000
        }
      }
    }
  }'
```

## 验证日志

启动服务并查看日志以验证 Cherry Studio 优化功能：

```bash
# 启动服务（开发模式）
cd src
python main.py

# 查看日志（另一个终端）
tail -f logs/app.log | grep -E "(client:|thinking_budget|reasoning_effort)"
```

期望看到的日志：
```
2025-12-10 15:09:17 - api.routers.chat - INFO - Chat completion request for model: google.gemini-2.5-pro, client: Cherry Studio
2025-12-10 15:09:17 - api.routers.chat - INFO - Cherry Studio thinking_budget 1760 mapped to reasoning_effort: low
2025-12-10 15:09:17 - core.oci_client - INFO - Setting reasoning_effort to LOW for google model
```

## 技术实现

### Schema 变更

在 [src/api/schemas.py](../src/api/schemas.py) 中添加了 `extra_body` 字段：

```python
class ChatCompletionRequest(BaseModel):
    # ... 其他字段 ...
    extra_body: Optional[Dict[str, Any]] = None  # Cherry Studio and other client extensions
```

### 映射函数

实现了两个工具函数来处理 Cherry Studio 的 thinking_budget：

1. **map_thinking_budget_to_reasoning_effort**: 将 thinking_budget 数值映射到 reasoning_effort 枚举值
2. **extract_reasoning_effort_from_extra_body**: 从 extra_body 中提取 thinking_budget 并执行映射

```python
def map_thinking_budget_to_reasoning_effort(thinking_budget: int) -> Optional[str]:
    """Map Cherry Studio's thinking_budget to OCI's reasoning_effort parameter."""
    if thinking_budget == -1:
        return None
    elif thinking_budget <= 1760:
        return "low"
    elif thinking_budget <= 16448:
        return "medium"
    else:
        return "high"

def extract_reasoning_effort_from_extra_body(extra_body: Optional[dict]) -> Optional[str]:
    """Extract reasoning_effort from Cherry Studio's extra_body parameter."""
    if not extra_body:
        return None

    try:
        google_config = extra_body.get("google", {})
        thinking_config = google_config.get("thinking_config", {})
        thinking_budget = thinking_config.get("thinking_budget")

        if thinking_budget is not None and isinstance(thinking_budget, (int, float)):
            effort = map_thinking_budget_to_reasoning_effort(int(thinking_budget))
            if effort:
                logger.info(f"Cherry Studio thinking_budget {thinking_budget} mapped to reasoning_effort: {effort}")
            return effort
    except (AttributeError, TypeError, KeyError) as e:
        logger.debug(f"Failed to extract thinking_budget from extra_body: {e}")

    return None
```

### OCI SDK 集成

更新了 `OCIGenAIClient.chat()` 方法和 `_build_generic_request()` 方法，支持传递 `reasoning_effort` 参数到 OCI SDK 的 `GenericChatRequest`。

## 兼容性

### 支持的模型

**reasoning_effort 参数支持**（通过 thinking_budget 映射）:

- ✅ Google Gemini 模型 (google.gemini-2.5-pro, google.gemini-2.0-flash-exp)
- ✅ Meta Llama 模型 (meta.llama-3.1-405b-instruct, meta.llama-3.2-90b-vision-instruct)
- ✅ xAI 模型
- ✅ OpenAI 模型
- ❌ Cohere 模型（不支持 reasoning_effort 参数）

**注意**: reasoning_effort 是可选参数，如果模型不支持，会自动忽略并记录警告日志。

### 向后兼容性

- ✅ 不提供 `extra_body` 时，行为与之前完全一致
- ✅ 不提供 `x-title` 时，客户端名称显示为 "Unknown"
- ✅ 其他客户端不受影响，可以继续正常使用
- ✅ 标准 OpenAI API 兼容性完全保留

### 与其他客户端的兼容性

虽然此优化专为 Cherry Studio 设计，但实现方式确保了：

1. **其他客户端不受影响**：不使用 `extra_body.google.thinking_config` 的客户端完全不受影响
2. **标准 API 兼容**：所有标准 OpenAI API 功能仍然正常工作

## 故障排除

### 问题 1: thinking_budget 参数未生效

**症状**：日志中没有看到 "mapped to reasoning_effort" 消息

**解决方案**：
1. 确认 `extra_body` 结构正确，嵌套路径为 `extra_body.google.thinking_config.thinking_budget`
2. 确认使用的是支持的模型（meta、xai、google、openai，不支持 Cohere）
3. 检查 thinking_budget 值是否有效（非 null 的数字）
4. 查看日志中是否有错误或警告信息

**验证 extra_body 结构**：
```bash
# 正确的结构
{
  "extra_body": {
    "google": {                    # 必须是 "google" 键
      "thinking_config": {         # 必须是 "thinking_config" 键
        "thinking_budget": 5000    # 必须是 "thinking_budget" 键，值为数字
      }
    }
  }
}
```

### 问题 2: 客户端名称显示为 "Unknown"

**症状**：日志中客户端显示为 "Unknown" 而不是 "Cherry Studio"

**解决方案**：
1. 确认请求头中包含 `x-title` 字段
2. 检查 Cherry Studio 是否正确设置了自定义请求头
3. 尝试手动添加请求头进行测试

**测试命令**：
```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "x-title: Cherry Studio" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-oci-genai-default-key" \
  -d '{"model": "google.gemini-2.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "test"}]}'
```

### 问题 3: thinking_budget 映射到错误的 reasoning_effort

**症状**：期望的 reasoning_effort 与实际不符

**验证映射规则**：
- thinking_budget ≤ 1760 → low
- 1760 < thinking_budget ≤ 16448 → medium
- thinking_budget > 16448 → high
- thinking_budget = -1 → None (使用模型默认)

**示例**：
```python
# thinking_budget = 1000 → low ✓
# thinking_budget = 5000 → medium ✓
# thinking_budget = 20000 → high ✓
# thinking_budget = -1 → None (默认) ✓
```

## 测试

### 自动化测试

运行 Cherry Studio 优化测试脚本：

```bash
./tests/test_cherry_studio_optimization.sh
```

测试脚本会验证以下场景：
1. thinking_budget = 1000 → reasoning_effort = low
2. thinking_budget = 5000 → reasoning_effort = medium
3. thinking_budget = 20000 → reasoning_effort = high
4. thinking_budget = -1 → 使用模型默认值
5. 无 extra_body（正常请求）
6. 不同客户端名称（验证 x-title 识别）

## 参考资料

- [OCI GenAI Python SDK - GenericChatRequest](https://docs.oracle.com/en-us/iaas/tools/python/latest/api/generative_ai_inference/models/oci.generative_ai_inference.models.GenericChatRequest.html)
- [OpenAI API - Reasoning Models](https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning)
- [Google Gemini - Thinking](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking)