Apple-এর Foundation Models ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে Gemini API অ্যাক্সেস করার সময় কনফিগারেশন বিকল্প


এই পৃষ্ঠায় দেওয়া উদাহরণে ধরে নেওয়া হয়েছে যে আপনি শুরু করা যাক: Apple-এর Foundation Models ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে Gemini API অ্যাক্সেস করুন সম্পূর্ণ করেছেন।


মডেলের কাছে করা প্রতিটি অনুরোধে, মডেল কীভাবে উত্তর জেনারেট করবে তা কন্ট্রোল করতে, আপনি কিছু কনফিগারেশন সেটিংস পাঠাতে পারেন। প্রতিটি Gemini মডেলে আলাদা আলাদা কনফিগারেশন বিকল্প থাকে।

সেটিংয়ের উপর নির্ভর করে, geminiLanguageModel বা LanguageModelSession-এর লাইফটাইম ধরে কনফিগারেশন বজায় রাখা হয়। আপনি অন্য কোনও কনফিগারেশন ব্যবহার করতে চাইলে, সেই কনফিগারেশন দিয়ে নতুন মডেল বা সেশন তৈরি করুন।

এই পৃষ্ঠায় নিম্নলিখিত কনফিগারেশন বিকল্পগুলি বর্ণনা করা হয়েছে:

সিস্টেম নির্দেশাবলী নির্দিষ্ট করা

সিস্টেম নির্দেশাবলী হল "ভূমিকা"র মতো যা আপনি মডেলের কাছে ব্যবহারকারীর থেকে পাওয়া কোনও নির্দেশাবলী প্রকাশ করার আগে যোগ করেন। এটি আপনাকে নির্দিষ্ট প্রয়োজন ও ব্যবহারের ক্ষেত্রে মডেলের আচরণ নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়।

LanguageModelSession-এ সিস্টেম নির্দেশাবলী নির্দিষ্ট করুন:

// ...

// Make sure you initialize your chosen Gemini API backend service
let model = FirebaseAI.firebaseAI().geminiLanguageModel(name: "GEMINI_MODEL_NAME")

// Specify the system instructions as part of creating the session
let session = LanguageModelSession(
    model: model,
    instructions: "You are a cat. Your name is Neko."
)

// ...



চিন্তাভাবনা কনফিগার করা (অর্থাৎ "যুক্তি")

কোনও Gemini মডেল তার উত্তর জেনারেট করার জন্য কতটা চিন্তাভাবনা (যুক্তি হিসেবেও পরিচিত) করতে পারবে তা আপনি কনফিগার করতে পারবেন। বিস্তারিত, পেশাদার পদ্ধতি এবং থিংকিংয়ের ব্যবহারের উদাহরণ জানতে, সাধারণ থিংকিং নির্দেশিকা দেখুন।

থিঙ্কিং লেভেলের পরিবর্তে, Apple রিজনিং লেভেল ব্যবহার করে। আপনি LanguageModelSession-এর মাধ্যমে প্রতিটি অনুরোধে ContextOptions-এ reasoningLevel সেট করেছেন:

// ...

// Make sure you initialize your chosen Gemini API backend service.
let model = FirebaseAI.firebaseAI().geminiLanguageModel(name: "GEMINI_MODEL_NAME")

let session = LanguageModelSession(model: model)

// Specify the reasoning level when generating a response.
// Possible reasoningLevels: .light, .moderate, .deep, .custom("minimal").
let response = try await session.respond(
  to: "Write a story about a magic backpack.",
  contextOptions: ContextOptions(reasoningLevel: .REASONING_LEVEL)
)

// ...

থিঙ্কিং লেভেলের যেসব ভ্যালু ব্যবহার করা যায়

নিম্নলিখিত বিষয়গুলি মনে রাখবেন:

  • Gemini 3.x মডেল সবসময় থিঙ্কিং ব্যবহার করে; আপনি এইসব মডেলের জন্য থিঙ্কিং বন্ধ করতে বা চালু করতে পারবেন না।
  • Gemini 3.x মডেল সবসময় ডায়নামিক থিঙ্কিং ব্যবহার করে – মডেলটি সিদ্ধান্ত নেয় যে কখন এবং কতক্ষণ পর্যন্ত কনফিগার করা পরিমাণ অনুযায়ী চিন্তা করবে।

নিচের টেবিলে থিঙ্কিং লেভেল (reasoningLevel) তালিকাভুক্ত করা হয়েছে যা আপনি প্রতিটি Gemini মডেলের জন্য সেট করতে পারবেন। মনে রাখবেন, আপনি যদি Gemini ভ্যালু (MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH) ব্যবহার করেন, তাহলে এটি অটোমেটিক সেই ভ্যালুর Apple ভার্সনে ম্যাপ করা হবে।

Apple: .custom("minimal")
Gemini: MINIMAL
Apple: .light
Gemini: LOW
Apple: .moderate
Gemini: MEDIUM
Apple: .deep
Gemini: HIGH

মডেলটি যতটা সম্ভব কম টোকেন ব্যবহার করে; কোনও চিন্তাভাবনা করে না বললেই চলে

কম জটিল টাস্ক

মডেল কম টোকেন ব্যবহার করে; লেটেন্সি ও খরচ কমায়

সহজ টাস্ক ও হাই-থ্রুপুট টাস্ক

মডেলটি ভারসাম্যমূলক পদ্ধতি ব্যবহার করে

মাঝারি জটিল টাস্ক

মডেলটি সর্বাধিক লেভেল পর্যন্ত টোকেন ব্যবহার করে

জটিল প্রম্পট যার জন্য গভীর রিজনিং প্রয়োজন

Gemini 3.x Pro
gemini-3.1-pro-preview
(ডিফল্ট)
Gemini 3.x Flash
gemini-3.8-flash
gemini-3.7-flash
gemini-3.6-flash
gemini-3.5-flash

gemini-3.8-flash বা gemini-3.7-flash-এ কাজ করে না ১
(ডিফল্ট)
Gemini 3.x Flash‑Lite
gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.1-flash-lite
(ডিফল্ট)
Gemini 3.x Pro Image
gemini-3-pro-image
("Nano Banana Pro")
(ডিফল্ট)
Gemini 3.x Flash Image
gemini-3.1-flash-image
("Nano Banana 2")
(ডিফল্ট)
Gemini 3.x Flash‑Lite Image
gemini-3.1-flash-lite-image
("Nano Banana 2 Lite")
(ডিফল্ট)

১ gemini-3.8-flash এবং gemini-3.7-flash MINIMAL থিঙ্কিং লেভেলে কাজ করে না। আপনি যদি থিংকিং লেভেল MINIMAL হিসেবে সেট করেন, তাহলে অনুরোধটি 400 সমস্যা সহ কাজ করবে না।



ইমেজ আউটপুট কনফিগার করা



সাধারণ কনফিগারেশন


মতামত জানান Apple-এর Foundation Models ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে Gemini API অ্যাক্সেস করা সম্পর্কে