अपने इस्तेमाल के हिसाब से और आपको जितना कंट्रोल चाहिए उसके मुताबिक, जवाब जनरेट करने की प्रोसेस को अलग-अलग तरीकों से कंट्रोल किया जा सकता है.
प्रॉम्प्ट डिज़ाइन
प्रॉम्प्ट डिज़ाइन के बारे में जानें, ताकि मॉडल से अपनी ज़रूरत के हिसाब से आउटपुट जनरेट कराया जा सके.
उदाहरण के लिए, किसी टास्क से जुड़ी काम की जानकारी को स्ट्रक्चर्ड तरीके से देने का तरीका जानें.
मॉडल कॉन्फ़िगरेशन
मॉडल कॉन्फ़िगरेशन सेट करें, ताकि यह कंट्रोल किया जा सके कि मॉडल जवाब कैसे जनरेट करता है. कॉन्फ़िगरेशन के विकल्प, इस्तेमाल किए जा रहे मॉडल और उसकी क्षमता पर निर्भर करते हैं. यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:
Gemini मॉडल के लिए, ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन, बार-बार दिखने वाले आउटपुट टोकन की संभावना वगैरह जैसे पैरामीटर कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं.
मल्टीमॉडल आउटपुट देने में सक्षम Gemini मॉडल (जैसे, "Nano Banana" मॉडल या Gemini Live API मॉडल) के लिए, लागू होने वाले जवाब का टाइप (ऑडियो, टेक्स्ट या इमेज) और ऑडियो जवाबों में इस्तेमाल की गई आवाज़ को भी कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.
Gemini मॉडल के लिए जो सोचने में सक्षम हैं, आप सोचने से संबंधित कॉन्फ़िगरेशन भी निर्दिष्ट कर सकते हैं, जिसमें सोचने का स्तर (या Gemini 2.5 मॉडल के लिए सोचने का बजट) और सोचने के सारांश शामिल करने हैं या नहीं, यह शामिल है.
सुरक्षा सेटिंग
सुरक्षा सेटिंग का इस्तेमाल करके, नुकसान पहुंचाने वाले जवाब मिलने की संभावना को कम किया जा सकता है. इन सेटिंग की मदद से, नफ़रत फैलाने वाली भाषा, उत्पीड़न, सेक्शुअल ऐक्ट दिखाने वाले कॉन्टेंट, और खतरनाक कॉन्टेंट के लिए आउटपुट को कंट्रोल किया जा सकता है.
उदाहरण के लिए, ऐसे जवाबों को ब्लॉक किया जा सकता है जिनमें नुकसान पहुंचाने वाले सामान, सेवाओं, और गतिविधियों को बढ़ावा दिया जाता है या उनका ऐक्सेस दिया जाता है.
सिस्टम इंस्ट्रक्शन
मॉडल के व्यवहार को कंट्रोल करने के लिए, सिस्टम इंस्ट्रक्शन सेट करें. यह सुविधा, "प्रस्तावना" की तरह है. इसे मॉडल को असली उपयोगकर्ता से कोई और निर्देश मिलने से पहले जोड़ा जाता है.
उदाहरण के लिए, मॉडल को यह निर्देश दिया जा सकता है कि वह ऐसे जवाब दे जैसे वह कोई समुद्री डाकू हो या किसी खास फ़ॉर्मैट में जवाब दे.
जवाब के स्कीमा का इस्तेमाल करके स्ट्रक्चर्ड आउटपुट
किसी खास आउटपुट स्कीमा के बारे में बताने के लिए, प्रॉम्प्ट के साथ जवाब का स्कीमा पास करें. इस सुविधा का इस्तेमाल आम तौर पर, JSON आउटपुट जनरेट करते समय किया जाता है. हालांकि, इसका इस्तेमाल क्लासिफ़िकेशन टास्क के लिए भी किया जा सकता है. जैसे, जब आपको मॉडल से खास लेबल या टैग का इस्तेमाल कराना हो.