Вы можете управлять генерацией ответов разными способами в зависимости от того, как вы используете Gemini и какой уровень контроля вам нужен.
Создание запросов
Изучите принципы создания запросов, чтобы научиться получать от модели нужные вам результаты.
Например, вы можете узнать, как структурировать информацию, связанную с задачей.
Конфигурация модели
Настройте конфигурацию модели, чтобы управлять тем, как модель генерирует ответ. Варианты конфигурации зависят от модели и используемой функции. Вот несколько примеров:
Для моделей Gemini можно задать такие параметры, как максимальное количество выходных токенов, вероятность повторения выходных токенов и т. д.
Для моделей Gemini, поддерживающих мультимодальный вывод (например, моделей Nano Banana или Gemini Live API), можно дополнительно настроить тип ответа (аудио, текст или изображения) и голос, используемый в аудиоответах (если применимо).
Для моделей Gemini, способных размышлять, можно также указать конфигурацию, связанную с размышлениями, в том числе уровень размышлений (или бюджет на размышления для моделей Gemini 2.5) и нужно ли включать краткие изложения размышлений.
Настройки безопасности
Используйте настройки безопасности, чтобы задать вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредоносные. Эти настройки помогут вам контролировать контент, который может содержать дискриминационные высказывания, домогательства, материалы сексуального характера и опасный контент.
Например, вы можете заблокировать ответы, которые продвигают или позволяют получить доступ к опасным товарам, услугам и действиям.
Системные инструкции
Задавать системные инструкции, чтобы управлять поведением модели. Эта функция позволяет добавить в модель "преамбулу", прежде чем она получит дальнейшие инструкции от конечного пользователя.
Например, вы можете попросить модель отвечать так, как будто она пират, или в определенном формате.
Структурированные выходные данные с использованием схемы ответа
Передайте схему ответа вместе с запросом, чтобы указать определенную схему вывода. Эта функция чаще всего используется при создании выходных данных в формате JSON, но также может применяться для классификации (например, когда вы хотите, чтобы модель использовала определенные ярлыки или теги).