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

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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
66/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
typescript
Ambito
api, backend

Direzione di ricerca

Inizia tracciando come la cronologia della sessione viene assemblata nei payload delle richieste ai provider, poi trova dove i messaggi dell’assistente mantengono reasoning_content. Verifica se quel campo viene inviato nelle richieste successive e se il percorso di creazione delle richieste include test per i modelli di ragionamento. Il lavoro è completato quando la cronologia può continuare a mantenere il ragionamento per visualizzarlo, mentre le richieste lo omettono, e un test di regressione copre questo comportamento.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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).

Lingua principale
TypeScript
Stelle
215k
Fork
28.9k
Merge medio
7h 53m
PR unite (30g)
278

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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