レスポンスの生成を制御するオプション

ユースケースと必要な制御レベルに応じて、さまざまな方法でレスポンスの生成を制御できます。

プロンプト設計

プロンプトの設計について学習し、モデルに影響を与えて、ニーズに合った出力を生成できるようにします。

たとえば、タスクに関連する情報を構造化された方法で提供する方法について説明します。

モデル設定

モデル構成を設定して、モデルがどのようにレスポンスを生成するかを制御します。構成オプションは、使用しているモデルと機能によって異なります。次に例を示します。

  • Gemini モデルでは、最大出力トークン数や出力トークンの繰り返し確率などのパラメータを構成できます。

  • マルチモーダル出力が可能な Gemini モデル（「Nano Banana」モデルや Gemini Live API モデルなど）では、適用可能なレスポンスのタイプ（音声、テキスト、画像）と、音声レスポンスで使用される音声（該当する場合）をさらに構成できます。

  • 思考が可能な Gemini モデルの場合は、思考レベル（Gemini 2.5 モデルの場合は思考予算）や思考の要約を含めるかどうかなど、思考関連の構成を指定することもできます。

  • Imagen モデルでは、生成する画像の数、アスペクト比、透かしの追加などのパラメータを構成できます。

安全性設定

安全性設定を使用して、有害とみなされる可能性のあるレスポンスを取得する可能性を調整します。これらの設定は、ヘイトスピーチ、ハラスメント、露骨な性的表現、危険なコンテンツの可能性のある出力を制御するのに役立ちます。

たとえば、有害な商品、サービス、アクティビティへのアクセスを促進または可能にするレスポンスをブロックできます。

システム指示

システム指示を設定して、モデルの動作を制御します。この機能は、エンドユーザーからの詳細な指示がモデルに伝達される前に追加する「前文」のようなものです。

たとえば、海賊になったつもりで回答を返すようにモデルに指示したり、特定の形式で回答を返すように指示したりできます。

レスポンス スキーマを使用した構造化出力

プロンプトとともにレスポンス スキーマを渡して、特定の出力スキーマを指定します。この機能は、JSON 出力を生成する場合によく使用されますが、分類タスク（モデルに特定のラベルやタグを使用させる場合など）にも使用できます。