diff --git a/crates/llm-worker/src/llm_client/scheme/openai_responses/request.rs b/crates/llm-worker/src/llm_client/scheme/openai_responses/request.rs
index acce55c3..27ad62b7 100644
--- a/crates/llm-worker/src/llm_client/scheme/openai_responses/request.rs
+++ b/crates/llm-worker/src/llm_client/scheme/openai_responses/request.rs
@@ -62,8 +62,8 @@ pub(crate) struct ResponsesRequest {
 pub(crate) struct ReasoningConfig {
     #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
     pub effort: Option<String>,
-    /// Reasoning encrypted_content は同一 user turn 内だけ再利用する。
-    /// 古い turn の reasoning item は request input から除外する。
+    /// API 側の reasoning retention policy。Insomnia はこの値を送るが、
+    /// persisted reasoning item の client-side filtering はしない。
     pub context: &'static str,
     /// summary の出力制御。`"auto"` 固定で summary_text を受け取る。
     pub summary: &'static str,
@@ -240,9 +240,8 @@ impl OpenAIResponsesScheme {
 
 /// `Item` 列を `input[]` に変換する。
 fn convert_items_to_input(items: &[Item]) -> Vec<InputItem> {
-    let current_turn_start = current_turn_start_index(items);
     let mut out = Vec::with_capacity(items.len());
-    for (idx, item) in items.iter().enumerate() {
+    for item in items {
         match item {
             Item::Message { role, content, .. } => {
                 let (role_str, text_variant): (&'static str, fn(String) -> InputContent) =
@@ -299,9 +298,6 @@ fn convert_items_to_input(items: &[Item]) -> Vec<InputItem> {
                 encrypted_content,
                 ..
             } => {
-                if idx < current_turn_start {
-                    continue;
-                }
                 let summary_parts = summary
                     .iter()
                     .filter(|s| !s.is_empty())
@@ -324,26 +320,6 @@ fn convert_items_to_input(items: &[Item]) -> Vec<InputItem> {
     out
 }
 
-/// Responses の `reasoning.context = "current_turn"` に合わせ、直近の
-/// user message 以降だけを current turn とみなす。ToolResult は Responses
-/// wire 上では user 側 item だが、新しい人間/外部入力ではなく function-call
-/// chain の継続なので turn reset には使わない。System/developer notes も
-/// 同一 turn 内の補助入力になり得るため reset しない。
-fn current_turn_start_index(items: &[Item]) -> usize {
-    items
-        .iter()
-        .rposition(|item| {
-            matches!(
-                item,
-                Item::Message {
-                    role: Role::User,
-                    ..
-                }
-            )
-        })
-        .unwrap_or(0)
-}
-
 fn convert_tool(tool: &ToolDefinition) -> ResponseTool {
     ResponseTool {
         r#type: "function",
@@ -506,7 +482,7 @@ mod tests {
     }
 
     #[test]
-    fn old_turn_reasoning_items_are_omitted_for_current_turn_context() {
+    fn persisted_reasoning_items_are_preserved_across_user_turns() {
         let scheme = OpenAIResponsesScheme::new();
         let old_reasoning = Item::reasoning("old").with_encrypted_content("OLD_ENC");
         let current_reasoning = Item::reasoning("current").with_encrypted_content("CURRENT_ENC");
@@ -527,7 +503,7 @@ mod tests {
                 _ => None,
             })
             .collect();
-        assert_eq!(encrypted, vec!["CURRENT_ENC"]);
+        assert_eq!(encrypted, vec!["OLD_ENC", "CURRENT_ENC"]);
     }
 
     #[test]
diff --git a/docs/ref/model-reasoning-context.md b/docs/ref/model-reasoning-context.md
index f44e3b66..ca9ec64d 100644
--- a/docs/ref/model-reasoning-context.md
+++ b/docs/ref/model-reasoning-context.md
@@ -85,9 +85,9 @@ reasoning トークンは各ターンの後に破棄される。次ターンに
 1. `previous_response_id` パラメータで過去のレスポンスを参照
 2. `response.output` の全アイテムを次の `input` に手動で渡す
 
-ステートレス利用（`store=false`、ZDR組織）の場合は `include=["reasoning.encrypted_content"]` を指定すれば暗号化された推論コンテンツを受け取り、次リクエストに渡すことで推論を引き継げる。ただし Insomnia では Responses リクエストに `reasoning.context="current_turn"` を明示し、直近の user message 以降の同一ターン内 reasoning item だけを `input` に残す。過去ターンの persisted `encrypted_content` は、履歴に残っていても次ターンへ盲目的には再送しない。
+ステートレス利用（`store=false`、ZDR組織）の場合は `include=["reasoning.encrypted_content"]` を指定すれば暗号化された推論コンテンツを受け取り、次リクエストに渡すことで推論を引き継げる。Insomnia は Responses リクエストに `reasoning.context="current_turn"` を明示するが、このパラメータの正確な履歴境界 semantics は provider 側の責務として扱い、履歴から復元した reasoning item を client 側でターン境界に基づいて削除しない。
 
-同一ターン内の function-call loop では、`reasoning item → function_call → function_call_output → 次の Responses request` の連続性を保つため、直近 user message 以降の reasoning item は保持する。ToolResult は wire 上で user 側 item に見えるが、新しい user turn ではなく function-call chain の継続なので reasoning reset の境界にはしない。
+同一ターン内の function-call loop でも、`reasoning item → function_call → function_call_output → 次の Responses request` の連続性を保つため、履歴上の reasoning item は通常の API message として保持する。ToolResult は wire 上で user 側 item に見えるが、reasoning item の削除境界としては扱わない。
 
 #### モデル世代差
 
@@ -187,7 +187,7 @@ Ollamaはローカル実行プラットフォームで、モデルごとに思
 
 **ChatGPT を使うとき**
 - 新規実装は **Responses API** を選ぶ（Chat Completions は推論引き継ぎが弱い）
-- ZDR組織でも `reasoning.encrypted_content` で推論を引き継げるが、Insomnia では `reasoning.context="current_turn"` に合わせて同一 user turn / function-call loop 内だけ再送する
+- ZDR組織でも `reasoning.encrypted_content` で推論を引き継げる。Insomnia は `reasoning.context="current_turn"` を送るが、履歴上の reasoning item は通常の API message として扱い、独自の turn-boundary filtering はしない
 - raw reasoning の抽出を試みない（規約違反の可能性）
 
 **Ollama を使うとき**