Starting November 2, 2026, Firebase App Check enforcement will be required to use Firebase AI Logic. Learn more.
Model updates:
The latest Gemini models, like Gemini 3.8 Flash, are available to use with
Firebase AI Logic! Learn more.
Gemini 2.5 models will shut down in October 2026. To avoid service disruptions,
update to a newer model (like
gemini-3.8-flash or gemini-3.1-flash-image).
Any stable Gemini Live API 2.5 models are not impacted.
Learn more.
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Comprendre la conception de requêtes
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Cliquez sur votre fournisseur Gemini API pour afficher le contenu et le code spécifiques à ce fournisseur sur cette page.
Lorsque vous envoyez une requête à un modèle génératif, vous incluez une requête. En concevant soigneusement ces requêtes, vous pouvez inciter le modèle à générer des résultats spécifiques à vos besoins.
Créer des requêtes pour les modèles Gemini
Les requêtes pour les modèles Gemini peuvent contenir des questions, des instructions, des informations contextuelles, des exemples few-shot et des entrées partielles que le modèle doit terminer ou continuer.
Découvrez la conception de requêtes dans la documentation Gemini Developer API :
Autres options pour contrôler la génération de contenu
Configurez les paramètres du modèle pour contrôler la façon dont le modèle génère une réponse (nombre maximal de jetons de sortie, probabilité de répétition des jetons de sortie, etc.).
Utilisez les paramètres de sécurité pour ajuster la probabilité de recevoir des réponses qui peuvent être considérées comme nuisibles, y compris celles incitant à la haine et celles à caractère sexuel explicite.
Définissez des instructions système pour orienter le comportement du modèle. Cette fonctionnalité est semblable à un préambule que vous ajoutez avant que le modèle ne soit exposé à d'autres instructions de l'utilisateur final.
Transmettez un schéma de réponse avec le prompt pour spécifier un schéma de sortie spécifique. Cette fonctionnalité est le plus souvent utilisée pour générer des sorties JSON, mais elle peut également servir pour les tâches de classification (par exemple, lorsque vous souhaitez que le modèle utilise des libellés ou des tags spécifiques).
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Dernière mise à jour le 2026/09/15 (UTC).
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