环境
- opencode 版本：1.18.x（Windows 11，PowerShell 终端）
- 模型：
deepseek-v4-flash（通过 OpenAI 兼容接口接入）
- 接入方式：第三方中转服务（OpenAI 兼容协议）
问题描述
通过中转接入的模型在流式输出时，思考（reasoning）内容没有被放到标准的 reasoning_content 字段，而是被直接混入 content 字段，并且以**极细粒度（每 chunk 1~4 个字符）**逐词推送。
opencode 将 content 流的开头部分（正式回答之前的思考文字）渲染成 Thought 思考块，因为粒度极细，产生一行一个 Thought 的刷屏现象，终端滚动失控。
复现步骤
- 配置 OpenAI 兼容中转 provider，接入支持思考的模型（如 deepseek-v4-flash）
- 发起一个能触发深度思考的复杂问题
- 观察 TUI：思考阶段出现大量单行
Thought 提示快速滚动刷屏
SSE 证据（抓包原始数据）
1. 所有 chunk 的 reasoning_content 均为空
对同一请求抓取的 2081 个流式 chunk 中，0 个 chunk 携带非空 reasoning_content 字段：
data: {"id":"xxx-...","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"","function_call":null,"refusal":"","tool_calls":[]},"finish_reason":""}],"usage":null}2. 思考内容被逐词塞进 content 字段
2079 个非空 content chunk，内容为思考文字被切成 1~4 字符的碎片：
data: {"id":"xxx-...","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"这个","reasoning_content":"","..." }},"finish_reason":""}]}
data: {"id":"xxx-...","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"问题","reasoning_content":"","..." }},"finish_reason":""}]}
data: {"id":"xxx-...","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"涉及","reasoning_content":"","..." }},"finish_reason":""}]}
data: {"id":"xxx-...","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"分布式","reasoning_content":"","..." }},"finish_reason":""}]}
...3. chunk 长度统计
- 总 chunk 数：2081
- 含非空
reasoning_content：0
- 非空
content chunk：2079
- content 总字符数：4438
- chunk 平均长度：2.1 字符
- 93% 的 chunk 长度 ≤ 4 字符
4. 拼接后的 content 结构
将 2079 个 chunk 拼接后，可见内容依次是：一段"我将通过……路径构建方案"的思考铺垫 → 完整回答。思考段与正式回答之间没有协议层面的分隔标记（无 reasoning_content、无 thinking 字段），opencode 无法区分二者。
预期行为
思考内容应走标准字段（如 OpenAI 的 reasoning_content / Anthropic 的 thinking），或 content 流中思考与正文之间应有可识别的边界；opencode 不应将普通 content 流开头的文字误判为思考块并逐 chunk 渲染。
影响
- 终端刷屏，对话不可读
/thinking 切换无法隐藏该提示行（只能隐藏 reasoning 块本身，但该内容走的 content 字段，隐藏无效）- 无法在保留模型推理能力的同时关闭视觉噪音
备注
问题根源疑似在中转服务对上游思考流的透传方式不规范；同时 opencode 对 content 流中思考文字的识别/渲染策略也可以更稳健（例如检测连续高频短 chunk 时合并渲染）。具体责任归属待 opencode 维护者确认。
附件
- 完整 SSE 抓包文件：
wb_stream2.txt（681KB，2081 个 chunk）
- 分析脚本：
analyze_stream.py（路径中不含任何服务商信息）
环境
deepseek-v4-flash（通过 OpenAI 兼容接口接入）问题描述
通过中转接入的模型在流式输出时，思考（reasoning）内容没有被放到标准的
reasoning_content字段，而是被直接混入content字段，并且以**极细粒度（每 chunk 1~4 个字符）**逐词推送。opencode 将
content流的开头部分（正式回答之前的思考文字）渲染成Thought思考块，因为粒度极细，产生一行一个 Thought 的刷屏现象，终端滚动失控。复现步骤
Thought提示快速滚动刷屏SSE 证据（抓包原始数据）
1. 所有 chunk 的
reasoning_content均为空对同一请求抓取的 2081 个流式 chunk 中，0 个 chunk 携带非空
reasoning_content字段：data: {"id":"xxx-...","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"","reasoning_content":"","function_call":null,"refusal":"","tool_calls":[]},"finish_reason":""}],"usage":null}2. 思考内容被逐词塞进
content字段2079 个非空
contentchunk，内容为思考文字被切成 1~4 字符的碎片：3. chunk 长度统计
reasoning_content：0contentchunk：20794. 拼接后的 content 结构
将 2079 个 chunk 拼接后，可见内容依次是：一段"我将通过……路径构建方案"的思考铺垫 → 完整回答。思考段与正式回答之间没有协议层面的分隔标记（无
reasoning_content、无thinking字段），opencode 无法区分二者。预期行为
思考内容应走标准字段（如 OpenAI 的
reasoning_content/ Anthropic 的thinking），或 content 流中思考与正文之间应有可识别的边界；opencode 不应将普通 content 流开头的文字误判为思考块并逐 chunk 渲染。影响
/thinking切换无法隐藏该提示行（只能隐藏 reasoning 块本身，但该内容走的 content 字段，隐藏无效）备注
问题根源疑似在中转服务对上游思考流的透传方式不规范；同时 opencode 对 content 流中思考文字的识别/渲染策略也可以更稳健（例如检测连续高频短 chunk 时合并渲染）。具体责任归属待 opencode 维护者确认。
附件
wb_stream2.txt（681KB，2081 个 chunk）analyze_stream.py（路径中不含任何服务商信息）