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Bug: reasoning_content is replayed in the request history, causing tool-call markup leakage

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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
66/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
typescript
Área
api, backend

Línea de trabajo

Empieza por rastrear cómo se ensambla el historial de la sesión en las cargas útiles de las solicitudes a los proveedores; después, averigua dónde conservan los mensajes del asistente reasoning_content. Comprueba si ese campo se envía en las solicitudes posteriores y si la ruta de creación de solicitudes tiene pruebas para modelos de razonamiento. Se considera terminado cuando el historial puede seguir conservando el razonamiento para mostrarlo, mientras las solicitudes lo omiten, y una prueba de regresión cubre ese comportamiento.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

opencode persists the model's reasoning_content (chain-of-thought) in the session history and sends it back in every subsequent request. DeepSeek's API states that reasoning_content is the current turn's CoT and must not be passed back.

Impact: with reasoning models (e.g. deepseek-v4.1-flash), the model imitates patterns from its own past reasoning - including malformed tool-call markup - so tool calls are silently lost (tool_calls == 0, finish_reason == "stop"). It is self-reinforcing: the more it leaks, the more that markup appears in reasoning.

A/B (one captured opencode request, 1011 messages / 4.78 MB, replayed to the same endpoint with a "write a ~120-line script" instruction appended):

variant leak rate
with reasoning_content 4 / 5
without reasoning_content 0 / 5
last 300 msgs, with 2 / 5
last 300 msgs, without 0 / 5

"Leak" is defined strictly as: markup inside delta.content and tool_calls == 0 and finish_reason == "stop".

Observed message structure in the captured request: assistant messages 480, of which reasoning_content present in 480.

Excluded by A/B: max_tokens (256k vs 128k -> 4/5 vs 4/5), system prompt content, temperature, tool_choice, parallel_tool_calls, thinking/reasoning_effort fields, and endpoint (official api.deepseek.com vs the opencode gateway). The dose-response (100 msgs 0/5 -> 300 msgs 2-3/5 -> 1009 msgs 4/5) is fully explained by the replayed CoT.

A different client (CodeBuddy) with the same model and the same real leaked-text corpus in a 1.13 MB history does not reproduce it (0/5).

Suggested fix: do not send reasoning_content back when building the request payload (keep it for UI display only); optionally gate behind a provider/model capability flag.

Reproduction: run a long session with a reasoning model, then ask it to write a long file - occasionally the tool call is emitted as text; re-sending the same request with reasoning_content stripped removes the failure (0/5 vs 4/5).

Environment: opencode 2.0.30 (Windows), providers opencode-go and official deepseek, model deepseek-v4.1-flash (variant max).

Lenguaje dominante
TypeScript
Estrellas
215k
Forks
28.9k
Merge medio
7 h 53 min
PR fusionados (30 d)
278

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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