Starting November 2, 2026, Firebase App Check enforcement will be required to use Firebase AI Logic. Learn more.
Model updates:
Gemini 4 Argon is now available to use with
Firebase AI Logic!
Learn more.
Gemini 2.5 models are deprecated or shut down. For the
Agent Platform Gemini API, all general-use Gemini 2.5 models
have shut down. For the Gemini Developer API, starting
December 1, 2026, requests to the general-use
Gemini 2.5 Flash and Pro models will be automatically routed to newer
models (which may cause breaking changes;
learn more).
To avoid service disruptions, update to a newer model (like
gemini-4-argon,
gemini-3.8-flash,
gemini-3.5-flash-lite, or
gemini-nano-banana-2.1).
Learn more.
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Prompt-Design verstehen
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Klicken Sie auf Ihren Gemini API-Anbieter, um anbieterspezifische Inhalte und Code auf dieser Seite aufzurufen.
Wenn Sie eine Anfrage an ein generatives Modell senden, senden Sie einen Prompt mit Ihrer Anfrage. Durch sorgfältiges Erstellen dieser Prompts können Sie das Modell dazu bringen, eine Ausgabe zu generieren, die Ihren Anforderungen entspricht.
Prompts für Gemini-Modelle
Prompts für Gemini-Modelle können Fragen, Anleitungen, Kontextinformationen, Few-Shot-Beispiele und Teileingaben für das Modell enthalten, die abgeschlossen oder fortgesetzt werden sollen.
Informationen zum Prompt-Design finden Sie in der Gemini Developer API-Dokumentation:
Weitere Optionen zum Steuern der Inhaltsgenerierung
Modellparameter konfigurieren, um zu steuern, wie das Modell eine Antwort generiert, z. B. maximale Anzahl von Ausgabetokens, Wahrscheinlichkeit wiederholter Ausgabetokens usw.
Mit den Sicherheitseinstellungen können Sie die Wahrscheinlichkeit anpassen, dass Sie Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden könnten, einschließlich Hassrede und sexuell expliziter Inhalte.
Systemanweisungen festlegen, um das Verhalten des Modells zu steuern. Diese Funktion ist wie eine Präambel, die Sie hinzufügen, bevor das Modell weiteren Anweisungen des Endnutzers ausgesetzt wird.
Übergeben Sie zusammen mit dem Prompt ein Antwortschema, um ein bestimmtes Ausgabeschema anzugeben. Diese Funktion wird am häufigsten verwendet, wenn JSON-Ausgaben generiert werden. Sie kann aber auch für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden, z. B. wenn das Modell bestimmte Labels oder Tags verwenden soll.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2026-10-27 (UTC)."],[],[]]