Apple の Foundation Models フレームワークを介して Gemini API にアクセスする場合の構成オプション


このページの例では、 スタートガイド: Apple の Foundation Models フレームワークを介して Gemini API にアクセスするの手順が完了していることを前提としています。


モデルへのリクエストごとに、モデルがレスポンスを生成する方法を制御する構成設定を送信できます。各 Gemini モデルには 異なる構成オプションが用意されています。

設定に応じて、構成は geminiLanguageModel または LanguageModelSession の有効期間中維持されます。別の構成を使用する場合は、その構成で新しいモデルまたはセッションを作成します。

このページでは、次の構成オプションについて説明します。

システム指示を指定する

システム指示は、エンドユーザーからの詳細な指示がモデルに伝達される前に追加する「前文」のようなものです。 特定のニーズやユースケースに基づいてモデルの動作を制御できます。

LanguageModelSession でシステム指示を指定します。

// ...

// 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."
)

// ...


思考（推論）を構成する

Gemini モデルがレスポンスを生成するために実行できる思考（推論とも呼ばれます）の量を構成できます。 Gemini思考の詳細、ベスト プラクティス、ユースケースについては、思考に関する一般的な ガイドをご覧ください。

Apple では、思考レベルの代わりに推論レベルを使用します。LanguageModelSession を介して、各リクエストの ContextOptions で reasoningLevel を設定します。

// ...

// 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)
)

// ...

サポートされている思考レベルの値

次の点にご注意ください。

  • Gemini 3.x モデルは常に思考を使用します。これらのモデルの思考を無効にしたり、 オフにしたりすることはできません。
  • Gemini 3.x モデルは常に 動的思考 を使用します。モデルは、構成された量まで、いつ、どのくらいの思考を行うかを決定します。

次の表に、モデルごとに設定できる思考レベル（reasoningLevel）を 示します。GeminiGemini 値 (MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH)を使用すると、その値の Apple バージョンに自動的にマッピングされます。

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

モデルはできるだけ少ないトークンを使用します。思考はほとんど行いません

複雑度の低いタスク

モデルは使用するトークン数を減らし、レイテンシとコストを最小限に抑えます

単純なタスクと高スループットのタスク

モデルはバランスの取れたアプローチを使用します

中程度の複雑さのタスク

モデルは最大レベルまでトークンを使用します

深い推論を必要とする複雑なプロンプト

gemini-3.1-pro-preview （デフォルト）
gemini-3.5-flash （デフォルト）
gemini-3.1-flash-lite （デフォルト）
gemini-3-pro-image-preview（「Nano Banana Pro」） （デフォルト）
gemini-3.1-flash-image-preview（「Nano Banana 2」） （デフォルト）


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