OllamaのThinkingをWindowsで使う方法｜think・thinking・PowerShell

先に結論：Thinkingはモデル能力・指定・表示先を分けて確認する

Ollama公式のThinking docsでは、thinking-capable modelが最終回答とは別のthinking fieldを返す仕組みが案内されています。これはCLI、native API、SDKで見え方が異なるため、「thinkを付けたら通常本文へ混ざる」と決めつけず、どのfieldを表示・保存するかを先に決めます。

最初は短い非機密入力とstream=falseで、model、HTTP status、thinking、最終回答、doneを保存します。CLIの表示、APIのraw JSON、SDKのobjectは別の層なので、出力を同じ形だと仮定してparserを共有しません。

• OllamaのAPI streaming - thinking chunkとNDJSONのparserを詳しく見る
• Ollamaのモデルidentity - 使ったmodel ID・tag・digestを記録する
• Ollamaのlocal/cloud比較 - 推論場所と送信経路を分ける

対応モデルとthinkの値を先に確認する

Ollamaの公式Thinking docsは、確認時点の例としてQwen 3、GPT-OSS、DeepSeek-v3.1、DeepSeek R1をthinking-capable modelとして掲載しています。ただし、モデルのtag、Ollamaのversion、提供状況で対応範囲は変わるため、記事のmodel名をそのまま入力へ固定しません。

1. PowerShellでollama --versionとollama lsを実行し、Ollama本体と保存済みmodelを記録する。
2. 使うmodelの公式ページとOllama Thinking docsで、thinking対応とthinkの指定形式を確認する。
3. 同じmodelをCLIとnative APIで短い非機密入力へ使い、thinkingと最終回答のfieldを比較する。
4. 対応していないmodelや不明なtagでは、thinkingが返らないことをエラーや品質問題と混同しない。

「thinking modelだから必ず同じfieldが返る」「think=trueならGPT-OSSでも同じ強度になる」とは限りません。モデル名、tag、Ollamaのversion、client、streamの有無を一緒に記録すると、後から再現条件を追いやすくなります。

• Ollama Thinking公式docs - 現行の対応modelとthink値を見る
• Ollamaのモデル管理 - ls・show・ps・tagの確認方法へ進む
• Ollamaのモデルidentity API - APIからmodel情報を確認する

PowerShellのCLIで--think・--think=false・--hidethinkingを試す

CLIの最小確認は、保存済みmodel名をollama lsから転記し、質問を短くして実行します。Thinkingを表示すること、Thinkingを使いながら画面へ出さないこと、Thinkingを無効にすることは別の操作なので、コマンドを分けて結果を保存します。

ollama ls

# Thinkingを明示的に有効化
ollama run qwen3 --think "17 × 23を計算し、答えを短く説明してください"

# Thinkingを無効化する確認
ollama run qwen3 --think=false "同じ質問へ短く答えてください"

# Thinkingを使いながら表示を抑える確認
ollama run deepseek-r1 --hidethinking "公開可能な短い質問へ答えてください"

# GPT-OSSはbooleanではなくlevelを指定する
ollama run gpt-oss --think=low "見出し案を1つ作ってください"

• qwen3、deepseek-r1、gpt-ossは例です。実際に使うmodel名とtagをollama ls、公式model情報で置き換える。
• --thinkの表示内容をそのまま正しさの証拠にしない。最終回答を別に検証する。
• --hidethinkingは画面上の表示を抑えるための確認であり、入力やログのprivacy設計を自動で変更しない。
• PowerShellの履歴や共有画面に、個人情報・API key・社内文書を含む質問を残さない。

公式CLI docsの現行Thinking例には、--think、--think=false、--hidethinking、/set think、/set nothinkがあります。対話セッションと1回のollama runでは操作が異なるため、使うモードを記録して再現します。

• Ollama Thinking公式docs - CLIの現行オプションとSDK例を見る
• OllamaをWindowsへ導入する - localhostと導入直後の確認へ戻る
• ローカルLLMの安全性 - 入力・ログ・保存の境界を確認する

native /api/chatでmessage.thinkingとmessage.contentを分ける

会話形式のnative APIでは、POST /api/chatへmessagesとthinkを送り、非streamの応答を確認します。公式Chat docsでは、assistant messageにcontent、thinking、tool_callsなどが含まれます。WindowsではPowerShell objectへ変換した後も、thinkingをcontentへ連結せず別の値として扱います。

$payload = @{
  model = "MODEL_FROM_OLLAMA_LS"
  messages = @(
    @{ role = "user"; content = "WindowsでThinkingと最終回答を分けて確認する方法は？" }
  )
  think = $true
  stream = $false
} | ConvertTo-Json -Depth 8

$response = Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:11434/api/chat" -Method Post -ContentType "application/json" -Body $payload
$response | Select-Object model, done, done_reason
$response.message | Select-Object thinking, content, tool_calls

localhost:11434へのnative APIは、Ollamaが起動していればローカルの接続先として使えます。modelが保存済みであること、Thinkingに対応していること、レスポンスにthinkingが返ることは別の確認です。最初の疎通成功だけでモデルの正確性や安全性を保証しません。

• Ollama Chat API公式docs - think・message.thinking・content・doneを見る
• Ollamaのtool calling - tool_callsを実行する境界を確認する
• OllamaのAPI認証 - local APIとcloud APIの認証を分ける

native /api/generateではthinkingとresponseを分ける

単発promptを送る/api/generateでは、Chat APIのmessage objectではなく、最終回答がresponse、Thinkingがthinkingとして返ります。endpointを変えると本文の場所も変わるため、Chat用のmessage.content parserをそのままGenerateへ流用しません。

$payload = @{
  model = "MODEL_FROM_OLLAMA_LS"
  prompt = "ローカルAIのThinkingを使うときの注意を2点だけ説明してください"
  think = $true
  stream = $false
} | ConvertTo-Json -Depth 8

$response = Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:11434/api/generate" -Method Post -ContentType "application/json" -Body $payload
$response | Select-Object model, thinking, response, done, done_reason

PowerShellで最初に確認するのは、HTTP status、model、thinking、response、doneです。空文字や未返却のfieldを、モデルがThinkingに非対応なのか、指定が違うのか、clientの表示処理が落としているのかを分けて調べます。

• Ollama Generate API公式docs - think・thinking・responseの仕様を見る
• OllamaのAPI streaming - stream=trueのNDJSONとdoneを確認する
• OllamaのStructured Outputs - 最終回答のJSON形式を別に検証する

stream=trueではthinkingとcontentの到着順を別に扱う

Thinking対応モデルのstreamingでは、thinking chunkが先に届き、その後に最終回答のcontent chunkが届く場合があります。公式Streaming docsは、最初のthinkingを検出して表示領域を切り替え、contentが届いたら最終回答へ移る例を示しています。

$thinking = ""
$content = ""

# $chunk はNDJSONの1行をJSON化したobjectの例
if ($chunk.message.thinking) {
  $thinking += [string]$chunk.message.thinking
}
if ($chunk.message.content) {
  $content += [string]$chunk.message.content
}
if ($chunk.done -eq $true) {
  # thinkingとcontentを分けて保存し、done_reasonを確認する
}

• Thinkingと最終回答を同じ文字列へ連結しない。
• 途中chunkのtool_callsや不完全な引数だけで関数を実行しない。
• 表示しない方針でも、clientやproxyのログへ残る可能性を別に確認する。
• stream=falseで完成形を確認してからstream=trueへ進み、実際のchunkを保存してparserを決める。

streamingのwire形式、SDKのchunk型、モデルの出力順は実装条件で変わります。既存のstreaming記事ではNDJSON、done、途中error、usageを扱っているため、Thinking固有の表示切り替えと組み合わせるときも、2つの仕様を一度に固定しません。

• Ollama Streaming capability公式docs - thinking chunkとcontent chunkの公式例を見る
• Ollama streaming記事 - NDJSON・途中error・usageの切り分けへ進む
• Ollama API Errors - stream中のerrorを確認する

Thinking・tool calling・OpenAI互換APIは別の機能として扱う

thinkはThinking出力の制御であり、アプリが外部関数を実行する権限を与える指定ではありません。tool callingではtools、tool_calls、tool結果の返却、アプリ側のallowlistを別に設計します。Responses APIのreasoning summariesやChat Completionsのreasoning/thinking controlも、native /api/chatのmessage.thinkingと同じfieldとは限りません。

Thinkingを有効にしたagentが安全になるわけではありません。toolの名前、引数、対象ファイル、ネットワーク、破壊的操作をアプリ側で検証し、thinkingの文章を許可リストや監査結果の代わりに使わない構成にします。

• Ollama tool calling公式docs - tool callとtool結果の往復を見る
• Ollama tool calling記事 - Windowsでschema・権限・実行を切り分ける
• Ollama Responses API記事 - reasoning summariesと非stateful制約を見る

Thinkingが返らない・長すぎるときのWindows切り分け

Thinkingの不具合に見える症状でも、model、thinkの値、endpoint、stream、表示処理、ログ保存を分けて確認します。特にGPT-OSSへtrue/falseを渡すケース、非対応model、ChatとGenerateのfield混同、--hidethinkingを表示停止と処理停止で混同するケースに注意します。

1. ollama --version、model名、endpoint、stream、think指定を記録する。
2. 同じmodelと短い公開可能な入力で、CLIとAPIのどちらか一方をstream=falseで再実行する。
3. raw responseのthinking・contentまたはthinking・responseを確認し、表示側の問題とAPIの問題を分ける。
4. ツール・Structured Outputs・長文・外部データを一度外し、1項目ずつ戻す。

• thinkingの文章へAPI key、個人情報、社内文書、秘密のpromptを入れない。
• traceを表示しない設定でも、入力・出力・server log・client logの保存先を確認する。
• thinkingを人間の監査・テスト・正確性の証明として扱わない。
• cloud modelや外部APIを使う場合は、localhostのlocal APIと送信先・認証・料金を分けて確認する。

• Ollama API Errors - HTTP statusとJSON errorを確認する
• Ollama local/cloud記事 - 外部送信とlocal-onlyの境界を見る
• ローカルAIトラブルシューティング - Windows・server・modelの切り分けへ進む