हाल ही के सभी Gemini मॉडल, एक अंदरूनी "गहराई से विचार" करने की प्रोसेस का इस्तेमाल करते हैं. इससे, उनकी गहराई से विश्लेषण करने और कई चरणों वाली प्लानिंग करने की क्षमता में काफ़ी बढ़ोतरी होती है. इसलिए, ये कोडिंग, गणित के मुश्किल सवालों को हल करने, और डेटा के विश्लेषण जैसे मुश्किल टास्क के लिए बहुत असरदार होते हैं.
सोचने वाले मॉडल के लिए, ये कॉन्फ़िगरेशन और विकल्प उपलब्ध हैं:
सोचने की क्षमता को कंट्रोल करना
आपके पास यह कॉन्फ़िगर करने का विकल्प होता है कि कोई मॉडल कितनी "सोच-विचार" कर सकता है. अगर लेटेन्सी या लागत को कम करना आपकी प्राथमिकता है, तो यह कॉन्फ़िगरेशन खास तौर पर ज़रूरी है. इसके अलावा, टास्क के मुश्किल होने की तुलना करने वाली जानकारी देखें. इससे यह तय करने में मदद मिलेगी कि किसी मॉडल को सोचने-समझने की कितनी क्षमता की ज़रूरत हो सकती है.इस कॉन्फ़िगरेशन को इनमें से किसी एक तरीके से कंट्रोल करें: सोचने के लेवल (Gemini 3.x और इसके बाद के मॉडल) या सोचने के बजट (Gemini 2.5 मॉडल).
सोच की खास जानकारी पाना
जनरेट किए गए जवाब में सोच की खास जानकारी को शामिल करने के लिए, इसे चालू किया जा सकता है. ये खास जानकारी, मॉडल के रॉ थॉट का सिंथेसाइज़ किया गया वर्शन होती हैं. इनसे मॉडल की इंटरनल रीज़निंग प्रोसेस के बारे में अहम जानकारी मिलती है.थॉट सिग्नेचर मैनेज करना
Firebase AI Logic SDK टूल, आपके लिए थॉट सिग्नेचर को अपने-आप मैनेज करते हैं. इससे यह पक्का होता है कि मॉडल के पास पिछले टर्न के थॉट कॉन्टेक्स्ट का ऐक्सेस है. खास तौर पर, फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल करते समय.
सोचने वाले मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए, सबसे सही तरीके और प्रॉम्प्ट से जुड़े दिशा-निर्देश ज़रूर देखें.
सोचने के मॉडल इस्तेमाल करने के सबसे सही तरीके और प्रॉम्प्ट से जुड़े दिशा-निर्देश
हमारा सुझाव है कि आप अपने प्रॉम्प्ट को Google AI Studio या Agent Studio में आज़माएं. यहां आपको जवाब जनरेट करने की पूरी प्रोसेस दिखेगी. इससे आपको यह पता चल सकता है कि मॉडल ने किन सवालों के जवाब गलत दिए हैं. इससे आपको अपने प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने में मदद मिलेगी, ताकि आपको ज़्यादा सटीक और भरोसेमंद जवाब मिल सकें.
सबसे पहले, एक सामान्य प्रॉम्प्ट दें. इसमें बताएं कि आपको किस तरह का जवाब चाहिए. इसके बाद, मॉडल के शुरुआती जवाब पर ध्यान दें. इससे आपको पता चलेगा कि मॉडल, जवाब देने के लिए किस तरह की जानकारी का इस्तेमाल करता है. अगर जवाब आपकी उम्मीद के मुताबिक नहीं है, तो मॉडल को बेहतर जवाब जनरेट करने में मदद करें. इसके लिए, इनमें से किसी एक प्रॉम्प्टिंग तकनीक का इस्तेमाल करें:
- सिलसिलेवार निर्देश देना
- इनपुट-आउटपुट के कई उदाहरण देना
- आउटपुट और जवाबों को किस तरह से फ़ॉर्मैट किया जाना चाहिए, इसके बारे में दिशा-निर्देश देना
- पुष्टि करने के लिए खास चरण उपलब्ध कराना
प्रॉम्प्ट के अलावा, इन सुझावों का इस्तेमाल करें:
सिस्टम इंस्ट्रक्शन सेट करें. ये "प्रीएम्बल" की तरह होते हैं. इन्हें मॉडल को प्रॉम्प्ट या असली उपयोगकर्ता से कोई अन्य निर्देश मिलने से पहले जोड़ा जाता है. इनकी मदद से, अपनी ज़रूरतों और इस्तेमाल के उदाहरणों के आधार पर मॉडल के व्यवहार को कंट्रोल किया जा सकता है.
सोचने का लेवल (या Gemini 2.5 मॉडल के लिए सोचने का बजट) सेट करें, ताकि यह कंट्रोल किया जा सके कि मॉडल कितना सोच सकता है. अगर इसे ज़्यादा पर सेट किया जाता है, तो ज़रूरत पड़ने पर मॉडल ज़्यादा सोच सकता है. इसे कम पर सेट करने से, मॉडल अपने जवाब के बारे में "ज़्यादा नहीं सोचेगा". साथ ही, यह कुल टोकन आउटपुट सीमा के ज़्यादा टोकन को असल जवाब के लिए रिज़र्व करता है. इससे लेटेन्सी और लागत को कम करने में मदद मिल सकती है.
Firebase कंसोल में एआई मॉनिटरिंग की सुविधा चालू करें. इससे, गहराई से विचार करने वाले टोकन की संख्या और उन अनुरोधों के जवाब मिलने में लगने वाले समय को मॉनिटर किया जा सकेगा जिनके लिए, गहराई से विचार करने की सुविधा चालू है. अगर आपने सोच के बारे में जानकारी देने वाली सुविधा चालू की है, तो यह जानकारी कंसोल में दिखेगी. यहां मॉडल के जवाब की वजह के बारे में ज़्यादा जानकारी देखी जा सकती है. इससे आपको अपने प्रॉम्प्ट को डीबग करने और बेहतर बनाने में मदद मिलेगी.
एआई के गहराई से विचार करने का लेवल कंट्रोल करना
आपके पास यह कॉन्फ़िगर करने का विकल्प होता है कि कोई मॉडल जवाब देने से पहले, कितना "सोच-विचार" और तर्क कर सकता है. अगर लेटेन्सी या लागत को कम करना आपकी प्राथमिकता है, तो यह कॉन्फ़िगरेशन खास तौर पर अहम है.
टास्क के मुश्किल होने की तुलना करने वाली जानकारी ज़रूर देखें. इससे यह तय करने में मदद मिलेगी कि किसी मॉडल को सोचने-समझने की कितनी क्षमता की ज़रूरत हो सकती है. यहां कुछ सामान्य दिशा-निर्देश दिए गए हैं:
- कम जटिल टास्क के लिए, सोचने की वैल्यू कम सेट करें. इसके अलावा, अगर आपके लिए लेटेंसी या लागत कम करना प्राथमिकता है, तो भी ऐसा करें.
- ज़्यादा मुश्किल कामों के लिए, सोचने-समझने की क्षमता की वैल्यू ज़्यादा सेट करें.
इस कॉन्फ़िगरेशन को इनमें से किसी एक तरीके से कंट्रोल करें: सोचने के लेवल (Gemini 3.x और इसके बाद के मॉडल) या सोचने के बजट (Gemini 2.5 मॉडल).
सोचने के लेवल (Gemini 3.x और उसके बाद के मॉडल)
Gemini 3.x और बाद के मॉडल को जवाब जनरेट करने के लिए, कितना सोचने की ज़रूरत है, इसे कंट्रोल किया जा सकता है. इसके लिए, सोचने का लेवल तय किया जा सकता है. इससे यह तय किया जा सकता है कि मॉडल को सोचने के लिए कितने टोकन इस्तेमाल करने की अनुमति है.
एआई के गहराई से विचार करने का लेवल सेट करना
|
इस पेज पर, सेवा देने वाली कंपनी के हिसाब से कॉन्टेंट और कोड देखने के लिए, Gemini API पर क्लिक करें. |
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में एआई के गहराई से विचार करने का लेवल सेट करें. कॉन्फ़िगरेशन, इंस्टेंस के लाइफ़टाइम के लिए सेव रहता है. अगर आपको अलग-अलग अनुरोधों के लिए, सोचने के अलग-अलग लेवल का इस्तेमाल करना है, तो हर लेवल के लिए कॉन्फ़िगर किए गए GenerativeModel इंस्टेंस बनाएं.
इस सेक्शन में आगे, सोचने के लेवल के लिए इस्तेमाल की जा सकने वाली वैल्यू के बारे में जानें.
Swift
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में सूझ-बूझ वाले मॉडल का लेवल सेट करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
let generationConfig = GenerationConfig(
thinkingConfig: ThinkingConfig(thinkingLevel: .low)
)
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "GEMINI_3.x_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
)
// ...
Kotlin
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में पैरामीटर की वैल्यू सेट करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
val generationConfig = generationConfig {
thinkingConfig = thinkingConfig {
thinkingLevel = ThinkingLevel.LOW
}
}
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "GEMINI_3.x_MODEL_NAME",
generationConfig,
)
// ...
Java
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में पैरामीटर की वैल्यू सेट करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
.setThinkingLevel(ThinkingLevel.LOW)
.build();
GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
.setThinkingConfig(thinkingConfig)
.build();
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel(
/* modelName */ "GEMINI_3.x_MODEL_NAME",
/* generationConfig */ generationConfig
);
);
// ...
Web
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में पैरामीटर की वैल्यू सेट करें.
// ...
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
const generationConfig = {
thinkingConfig: {
thinkingLevel: ThinkingLevel.LOW
}
};
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_3.x_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में पैरामीटर की वैल्यू सेट करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
final thinkingConfig = ThinkingConfig.withThinkingLevel(ThinkingLevel.low);
final generationConfig = GenerationConfig(
thinkingConfig: thinkingConfig
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'GEMINI_3.x_MODEL_NAME',
config: generationConfig,
);
// ...
Unity
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में पैरामीटर की वैल्यू सेट करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking level value appropriate for your model (example value shown here).
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(thinkingLevel: ThinkingLevel.Low);
var generationConfig = new GenerationConfig(
thinkingConfig: thinkingConfig
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "GEMINI_3.x_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
);
// ...
सोचने के लेवल के लिए इस्तेमाल की जा सकने वाली वैल्यू
नीचे दी गई टेबल में, सोचने के लेवल की उन वैल्यू की सूची दी गई है जिन्हें हर मॉडल के लिए सेट किया जा सकता है. इसके लिए, मॉडल को thinkingLevel कॉन्फ़िगर करें.
MINIMAL |
LOW |
MEDIUM |
HIGH |
|
|---|---|---|---|---|
|
मॉडल कम से कम टोकन का इस्तेमाल करता है; इसमें सोच-विचार करने की क्षमता नहीं होती कम जटिलता वाले टास्क |
मॉडल कम टोकन का इस्तेमाल करता है; इससे स्पीड और लागत कम होती है आसान टास्क और ज़्यादा थ्रूपुट वाले टास्क |
मॉडल, जवाब देने के लिए संतुलित तरीके का इस्तेमाल करता है कुछ हद तक मुश्किल टास्क |
मॉडल, ज़्यादा से ज़्यादा टोकन का इस्तेमाल करता है ऐसे मुश्किल प्रॉम्प्ट जिनके लिए डीप रीज़निंग की ज़रूरत होती है |
|
Gemini 3.x Progemini-3.1-pro-preview
|
(डिफ़ॉल्ट) | |||
Gemini 3.x Flashgemini-3.8-flashgemini-3.7-flashgemini-3.6-flashgemini-3.5-flash
|
gemini-3.8-flashgemini-3.7-flash |
(डिफ़ॉल्ट) | ||
Gemini 3.x Flash‑Litegemini-3.5-flash-litegemini-3.1-flash-lite
|
(डिफ़ॉल्ट) | |||
Gemini 3.x Pro Imagegemini-3-pro-image("Nano Banana Pro") |
(डिफ़ॉल्ट) | |||
Gemini 3.x Flash Imagegemini-3.1-flash-image("Nano Banana 2") |
(डिफ़ॉल्ट) | |||
Gemini 3.x Flash‑Lite Imagegemini-3.1-flash-lite-image("Nano Banana 2 Lite") |
(डिफ़ॉल्ट) |
1 gemini-3.8-flash और gemini-3.7-flash, MINIMAL थिंकिंग लेवल के साथ काम नहीं करते. अगर आपने सोचने का लेवल MINIMAL पर सेट किया है, तो अनुरोध 400 गड़बड़ी के साथ पूरा नहीं होगा.
सोचने के लिए बजट (Gemini 2.5 मॉडल)
Gemini 2.5 मॉडल को जवाब जनरेट करने के लिए, कितना सोचने की ज़रूरत है, इसे कंट्रोल किया जा सकता है. इसके लिए, सोचने के लिए बजट तय किया जा सकता है. इससे यह तय किया जा सकता है कि मॉडल को सोचने के लिए कितने टोकन इस्तेमाल करने की अनुमति है.
सोचने के लिए बजट सेट करना
|
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Gemini 2.5 मॉडल के लिए GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में थिंकिंग बजट सेट करें. कॉन्फ़िगरेशन को इंस्टेंस के लाइफ़टाइम के लिए बनाए रखा जाता है. अगर आपको अलग-अलग अनुरोधों के लिए, अलग-अलग थिंकिंग बजट का इस्तेमाल करना है, तो हर बजट के साथ कॉन्फ़िगर किए गए GenerativeModel इंस्टेंस बनाएं.
इस सेक्शन में आगे, सोचने के लिए बजट की सुविधा के लिए इस्तेमाल की जा सकने वाली वैल्यू के बारे में जानें.
Swift
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, थिंकिंग बजट को GenerationConfig में सेट करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
let generationConfig = GenerationConfig(
thinkingConfig: ThinkingConfig(thinkingBudget: 1024)
)
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
)
// ...
Kotlin
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में पैरामीटर की वैल्यू सेट करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
val generationConfig = generationConfig {
thinkingConfig = thinkingConfig {
thinkingBudget = 1024
}
}
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
generationConfig,
)
// ...
Java
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में पैरामीटर की वैल्यू सेट करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
.setThinkingBudget(1024)
.build();
GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
.setThinkingConfig(thinkingConfig)
.build();
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel(
/* modelName */ "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
/* generationConfig */ generationConfig
);
);
// ...
Web
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में पैरामीटर की वैल्यू सेट करें.
// ...
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
const generationConfig = {
thinkingConfig: {
thinkingBudget: 1024
}
};
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_2.5_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में पैरामीटर की वैल्यू सेट करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
final thinkingConfig = ThinkingConfig.withThinkingBudget(1024);
final generationConfig = GenerationConfig(
thinkingConfig: thinkingConfig
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'GEMINI_2.5_MODEL_NAME',
config: generationConfig,
);
// ...
Unity
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में पैरामीटर की वैल्यू सेट करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Use a thinking budget value appropriate for your model (example value shown here).
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(thinkingBudget: 1024);
var generationConfig = new GenerationConfig(
thinkingConfig: thinkingConfig
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "GEMINI_2.5_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
);
// ...
सोचने के लिए तय किए गए बजट की इन वैल्यू का इस्तेमाल किया जा सकता है
नीचे दी गई टेबल में, थिंकिंग बजट की उन वैल्यू के बारे में बताया गया है जिन्हें हर मॉडल के लिए सेट किया जा सकता है. इसके लिए, मॉडल के thinkingBudget को कॉन्फ़िगर करें.
| मॉडल | डिफ़ॉल्ट वैल्यू | सोचने के लिए उपलब्ध बजट की सीमा |
सोचने की सुविधा बंद करने के लिए वैल्यू |
डाइनैमिक थिंकिंग की सुविधा चालू करने के लिए वैल्यू |
|
|---|---|---|---|---|---|
| कम से कम वैल्यू | ज़्यादा से ज़्यादा वैल्यू | ||||
| Gemini 2.5 Pro | 8,192 |
128 |
32,768 |
बंद नहीं किया जा सकता | -1 |
| Gemini 2.5 Flash | 8,192 |
1 |
24,576 |
0 |
-1 |
| Gemini 2.5 Flash‑Lite | 0(सोचने की सुविधा डिफ़ॉल्ट रूप से बंद होती है) |
512 |
24,576 |
0(या थिंकिंग बजट को कॉन्फ़िगर न करें) |
-1 |
सोच-विचार करके जवाब देने वाले सभी मॉडल के लिए, टास्क की मुश्किल का लेवल
आसान टास्क — ज़्यादा सोचने की ज़रूरत नहीं होती
ऐसे अनुरोध जिनमें जटिल तर्क की ज़रूरत नहीं होती. जैसे, तथ्यों को ढूंढना या उन्हें कैटगरी में बांटना. उदाहरण:- "DeepMind की स्थापना कहाँ हुई थी?"
- "क्या इस ईमेल में मीटिंग के लिए कहा गया है या सिर्फ़ जानकारी दी गई है?"
सामान्य टास्क — कुछ हद तक सोच-विचार करना ज़रूरी है
ऐसे सामान्य अनुरोध जिनमें चरण-दर-चरण प्रोसेसिंग या ज़्यादा जानकारी से फ़ायदा मिलता है. उदाहरण:- "प्रकाश संश्लेषण और बड़े होने के बीच समानता बताओ."
- "इलेक्ट्रिक कारों और हाइब्रिड कारों की तुलना करो."
मुश्किल टास्क — ज़्यादा से ज़्यादा सोचने की ज़रूरत पड़ सकती है
बेहद मुश्किल चुनौतियाँ, जैसे कि गणित की मुश्किल समस्याओं को हल करना या कोडिंग से जुड़े टास्क. इस तरह के टास्क के लिए, मॉडल को अपनी पूरी तर्क क्षमता और प्लानिंग की क्षमताओं का इस्तेमाल करना पड़ता है. जवाब देने से पहले, अक्सर इसमें कई इंटरनल चरण शामिल होते हैं. उदाहरण:- "AIME 2025 में समस्या 1 को हल करें: उन सभी पूर्णांक आधारों b > 9 का योग ज्ञात करें जिनके लिए 17b, 97b का भाजक है."
- "एक ऐसे वेब ऐप्लिकेशन के लिए Python कोड लिखो जो शेयर बाज़ार के रीयल-टाइम डेटा को विज़ुअलाइज़ करता हो. इसमें उपयोगकर्ता की पुष्टि करने की सुविधा भी शामिल हो. इसे ज़्यादा से ज़्यादा असरदार बनाओ."
सूझ-बूझ से बनाई गई खास जानकारी
सोच की खास जानकारी, मॉडल की ओर से की गई शुरुआती सोच का सिंथेसाइज़ किया गया वर्शन होती है. इससे मॉडल की इंटरनल रीज़निंग प्रोसेस के बारे में अहम जानकारी मिलती है.
जवाबों में सोच के बारे में खास जानकारी शामिल करने की कुछ वजहें यहां दी गई हैं:
आपके पास अपने ऐप्लिकेशन के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में, सोच की खास जानकारी दिखाने या उसे उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराने का विकल्प होता है. जवाब में, सोच के आधार पर तैयार की गई खास जानकारी को अलग से दिखाया जाता है, ताकि आपके पास यह कंट्रोल रहे कि आपके ऐप्लिकेशन में इसका इस्तेमाल कैसे किया जाए.
अगर आपने Firebase कंसोल में एआई मॉनिटरिंग की सुविधा भी चालू की है, तो कंसोल में थॉट समरी दिखती हैं. यहां मॉडल के गहराई से विश्लेषण के बारे में ज़्यादा जानकारी देखी जा सकती है. इससे आपको अपने प्रॉम्प्ट को डीबग करने और उन्हें बेहतर बनाने में मदद मिलती है.
सोच के बारे में खास जानकारी देने वाली सुविधा के बारे में कुछ ज़रूरी बातें यहां दी गई हैं:
सोचने के लिए तय किए गए बजट से, जवाब के बारे में सोचना नहीं कंट्रोल किया जाता. बजट सिर्फ़ मॉडल के रॉ थॉट पर लागू होते हैं. हालांकि, अगर सोचने की सुविधा बंद है, तो मॉडल जवाब के बारे में जानकारी नहीं देगा.
सोच के बारे में जानकारी देने वाले जवाब, मॉडल के जनरेट किए गए टेक्स्ट वाले सामान्य जवाब का हिस्सा माने जाते हैं. साथ ही, इन्हें आउटपुट टोकन के तौर पर गिना जाता है.
जवाब के बारे में जानकारी देने की सुविधा चालू करना
|
इस पेज पर, सेवा देने वाली कंपनी के हिसाब से कॉन्टेंट और कोड देखने के लिए, Gemini API पर क्लिक करें. |
मॉडल कॉन्फ़िगरेशन में includeThoughts को सही पर सेट करके, जवाब की खास जानकारी जनरेट करने की सुविधा चालू की जा सकती है. इसके बाद, जवाब में मौजूद thoughtSummary फ़ील्ड को देखकर, सारांश को ऐक्सेस किया जा सकता है.
जवाब के साथ सोच के बारे में खास जानकारी पाने की सुविधा को चालू करने और उसे वापस पाने का तरीका दिखाने वाला उदाहरण यहां दिया गया है:
Swift
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
let generationConfig = GenerationConfig(
thinkingConfig: ThinkingConfig(includeThoughts: true)
)
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
)
let response = try await model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0")
// Handle the response that includes thought summaries.
if let thoughtSummary = response.thoughtSummary {
print("Thought Summary: \(thoughtSummary)")
}
guard let text = response.text else {
fatalError("No text in response.")
}
print("Answer: \(text)")
Kotlin
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
val generationConfig = generationConfig {
thinkingConfig = thinkingConfig {
includeThoughts = true
}
}
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig,
)
val response = model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0")
// Handle the response that includes thought summaries.
response.thoughtSummary?.let {
println("Thought Summary: $it")
}
response.text?.let {
println("Answer: $it")
}
Java
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
.setIncludeThoughts(true)
.build();
GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
.setThinkingConfig(thinkingConfig)
.build();
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel(
/* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
/* generationConfig */ generationConfig
);
);
// Handle the response that includes thought summaries.
ListenableFuture responseFuture = model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0");
Futures.addCallback(responseFuture, new FutureCallback() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse response) {
if (response.getThoughtSummary() != null) {
System.out.println("Thought Summary: " + response.getThoughtSummary());
}
if (response.getText() != null) {
System.out.println("Answer: " + response.getText());
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
// Handle error
}
}, MoreExecutors.directExecutor());
Web
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
const generationConfig = {
thinkingConfig: {
includeThoughts: true
}
};
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });
const result = await model.generateContent("solve x^2 + 4x + 4 = 0");
const response = result.response;
// Handle the response that includes thought summaries.
if (response.thoughtSummary()) {
console.log(`Thought Summary: ${response.thoughtSummary()}`);
}
const text = response.text();
console.log(`Answer: ${text}`);
Dart
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
final thinkingConfig = ThinkingConfig(includeThoughts: true);
final generationConfig = GenerationConfig(
thinkingConfig: thinkingConfig
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
generationConfig: generationConfig,
);
final response = await model.generateContent('solve x^2 + 4x + 4 = 0');
// Handle the response that includes thought summaries.
if (response.thoughtSummary != null) {
print('Thought Summary: ${response.thoughtSummary}');
}
if (response.text != null) {
print('Answer: ${response.text}');
}
Unity
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(includeThoughts: true);
var generationConfig = new GenerationConfig(
thinkingConfig: thinkingConfig
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
);
var response = await model.GenerateContentAsync("solve x^2 + 4x + 4 = 0");
// Handle the response that includes thought summaries.
if (response.ThoughtSummary != null) {
Debug.Log($"Thought Summary: {response.ThoughtSummary}");
}
if (response.Text != null) {
Debug.Log($"Answer: {response.Text}");
}
सूझ-बूझ से बनाई गई खास जानकारी स्ट्रीम करना
generateContentStream का इस्तेमाल करके जवाब को स्ट्रीम करने का विकल्प चुनने पर, आपको सोच की खास जानकारी भी दिख सकती है. इससे जवाब जनरेट करने की प्रोसेस के दौरान, आपको लगातार और बढ़ती हुई खास जानकारी मिलती रहेगी.
Swift
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
let generationConfig = GenerationConfig(
thinkingConfig: ThinkingConfig(includeThoughts: true)
)
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
)
let stream = try model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0")
// Handle the streamed response that includes thought summaries.
var thoughts = ""
var answer = ""
for try await response in stream {
if let thought = response.thoughtSummary {
if thoughts.isEmpty {
print("--- Thoughts Summary ---")
}
print(thought)
thoughts += thought
}
if let text = response.text {
if answer.isEmpty {
print("--- Answer ---")
}
print(text)
answer += text
}
}
Kotlin
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
val generationConfig = generationConfig {
thinkingConfig = thinkingConfig {
includeThoughts = true
}
}
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig,
)
// Handle the streamed response that includes thought summaries.
var thoughts = ""
var answer = ""
model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0").collect { response ->
response.thoughtSummary?.let {
if (thoughts.isEmpty()) {
println("--- Thoughts Summary ---")
}
print(it)
thoughts += it
}
response.text?.let {
if (answer.isEmpty()) {
println("--- Answer ---")
}
print(it)
answer += it
}
}
Java
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
ThinkingConfig thinkingConfig = new ThinkingConfig.Builder()
.setIncludeThoughts(true)
.build();
GenerationConfig generationConfig = GenerationConfig.builder()
.setThinkingConfig(thinkingConfig)
.build();
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel(
/* modelName */ "GEMINI_MODEL_NAME",
/* generationConfig */ generationConfig
);
);
// Streaming with Java is complex and depends on the async library used.
// This is a conceptual example using a reactive stream.
Flowable responseStream = model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0");
// Handle the streamed response that includes thought summaries
StringBuilder thoughts = new StringBuilder();
StringBuilder answer = new StringBuilder();
responseStream.subscribe(response -> {
if (response.getThoughtSummary() != null) {
if (thoughts.length() == 0) {
System.out.println("--- Thoughts Summary ---");
}
System.out.print(response.getThoughtSummary());
thoughts.append(response.getThoughtSummary());
}
if (response.getText() != null) {
if (answer.length() == 0) {
System.out.println("--- Answer ---");
}
System.out.print(response.getText());
answer.append(response.getText());
}
}, throwable -> {
// Handle error
});
Web
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
const generationConfig = {
thinkingConfig: {
includeThoughts: true
}
};
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });
const result = await model.generateContentStream("solve x^2 + 4x + 4 = 0");
// Handle the streamed response that includes thought summaries.
let thoughts = "";
let answer = "";
for await (const chunk of result.stream) {
if (chunk.thoughtSummary()) {
if (thoughts === "") {
console.log("--- Thoughts Summary ---");
}
// In Node.js, process.stdout.write(chunk.thoughtSummary()) could be used
// to avoid extra newlines.
console.log(chunk.thoughtSummary());
thoughts += chunk.thoughtSummary();
}
const text = chunk.text();
if (text) {
if (answer === "") {
console.log("--- Answer ---");
}
// In Node.js, process.stdout.write(text) could be used.
console.log(text);
answer += text;
}
}
Dart
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
final thinkingConfig = ThinkingConfig(includeThoughts: true);
final generationConfig = GenerationConfig(
thinkingConfig: thinkingConfig
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
generationConfig: generationConfig,
);
final responses = model.generateContentStream('solve x^2 + 4x + 4 = 0');
// Handle the streamed response that includes thought summaries.
var thoughts = '';
var answer = '';
await for (final response in responses) {
if (response.thoughtSummary != null) {
if (thoughts.isEmpty) {
print('--- Thoughts Summary ---');
}
thoughts += response.thoughtSummary!;
}
if (response.text != null) {
if (answer.isEmpty) {
print('--- Answer ---');
}
answer += response.text!;
}
}
Unity
GenerativeModel इंस्टेंस बनाते समय, GenerationConfig में जाकर, सोच-विचार के बारे में खास जानकारी देने की सुविधा चालू करें.
// ...
// Set the thinking configuration.
// Optionally enable thought summaries in the generated response (default is false).
var thinkingConfig = new ThinkingConfig(includeThoughts: true);
var generationConfig = new GenerationConfig(
thinkingConfig: thinkingConfig
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetGenerativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
);
var stream = model.GenerateContentStreamAsync("solve x^2 + 4x + 4 = 0");
// Handle the streamed response that includes thought summaries.
var thoughts = "";
var answer = "";
await foreach (var response in stream)
{
if (response.ThoughtSummary != null)
{
if (string.IsNullOrEmpty(thoughts))
{
Debug.Log("--- Thoughts Summary ---");
}
Debug.Log(response.ThoughtSummary);
thoughts += response.ThoughtSummary;
}
if (response.Text != null)
{
if (string.IsNullOrEmpty(answer))
{
Debug.Log("--- Answer ---");
}
Debug.Log(response.Text);
answer += response.Text;
}
}
सोच के आधार पर हस्ताक्षर
सिलसिलेवार बातचीत में गहराई से विचार का इस्तेमाल करते समय, मॉडल के पास पिछले टर्न के विचार कॉन्टेक्स्ट का ऐक्सेस नहीं होता. हालांकि, अगर फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो थॉट सिग्नेचर का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे, बातचीत के हर मोड़ पर थॉट कॉन्टेक्स्ट को बनाए रखने में मदद मिलती है. थॉट सिग्नेचर, मॉडल की इंटरनल थॉट प्रोसेस के एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) किए गए वर्शन होते हैं. ये थिंकिंग और फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल करते समय उपलब्ध होते हैं. खास तौर पर, थॉट सिग्नेचर तब जनरेट होते हैं, जब:
- सोचने की सुविधा चालू है और आइडिया जनरेट किए गए हैं.
- अनुरोध में फ़ंक्शन के एलान शामिल हैं.
थॉट सिग्नेचर की सुविधा का फ़ायदा पाने के लिए, फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल सामान्य तरीके से करें.
Firebase AI Logic SDK टूल, स्थिति को मैनेज करके इस प्रोसेस को आसान बनाते हैं. साथ ही, ये आपके लिए थॉट सिग्नेचर को अपने-आप हैंडल करते हैं. एसडीके, जनरेट किए गए किसी भी थॉट सिग्नेचर को Chat सेशन में, बाद के sendMessage या sendMessageStream कॉल के बीच अपने-आप पास कर देते हैं.
थिंकिंग टोकन की कीमत और उन्हें गिनने का तरीका
सोच-समझकर जवाब देने वाले मॉडल के टोकन की कीमत, टेक्स्ट वाले टोकन की कीमत के बराबर होती है. सोचकर जवाब देने की सुविधा चालू करने पर, इन्हें थिंकिंग टोकन माना जाता है और इनके लिए शुल्क लिया जाता है.
Firebase कंसोल में एआई मॉनिटरिंग चालू करके, उन अनुरोधों के लिए थिंकिंग टोकन की संख्या को मॉनिटर किया जा सकता है जिनके लिए थिंकिंग की सुविधा चालू है.
आपको जवाब के usageMetadata एट्रिब्यूट में मौजूद thoughtsTokenCount फ़ील्ड से, थिंकिंग टोकन की कुल संख्या मिल सकती है:
Swift
// ...
let response = try await model.generateContent("Why is the sky blue?")
if let usageMetadata = response.usageMetadata {
print("Thoughts Token Count: \(usageMetadata.thoughtsTokenCount)")
}
Kotlin
// ...
val response = model.generateContent("Why is the sky blue?")
response.usageMetadata?.let { usageMetadata ->
println("Thoughts Token Count: ${usageMetadata.thoughtsTokenCount}")
}
Java
// ...
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response =
model.generateContent("Why is the sky blue?");
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String usageMetadata = result.getUsageMetadata();
if (usageMetadata != null) {
System.out.println("Thoughts Token Count: " +
usageMetadata.getThoughtsTokenCount());
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Web
// ...
const response = await model.generateContent("Why is the sky blue?");
if (response?.usageMetadata?.thoughtsTokenCount != null) {
console.log(`Thoughts Token Count: ${response.usageMetadata.thoughtsTokenCount}`);
}
Dart
// ...
final response = await model.generateContent(
Content.text("Why is the sky blue?"),
]);
if (response?.usageMetadata case final usageMetadata?) {
print("Thoughts Token Count: ${usageMetadata.thoughtsTokenCount}");
}
Unity
// ...
var response = await model.GenerateContentAsync("Why is the sky blue?");
if (response.UsageMetadata != null)
{
UnityEngine.Debug.Log($"Thoughts Token Count: {response.UsageMetadata?.ThoughtsTokenCount}");
}
टोकन की गिनती करने से जुड़ी गाइड में टोकन के बारे में ज़्यादा जानें.