Options de configuration lorsque vous accédez à l'API Gemini via le framework Foundation Models d'Apple

Aperçu : L'utilisation de Firebase AI Logic pour accéder à l' Gemini API via le framework Foundation Models d'Apple est actuellement disponible en aperçu public. Cela signifie qu'elle n'est soumise à aucun contrat de niveau de service ni à aucune règle de retrait, et qu'elle peut faire l'objet de modifications susceptibles d'affecter la rétrocompatibilité.
De plus, cette intégration repose sur des API bêta. Par conséquent, les applications qui l'utilisent ne peuvent pas être envoyées à l'App Store tant que la prochaine version de Xcode n'est pas disponible pour tous et ne prend pas en charge les envois en production.

Les exemples de cette page supposent que vous avez suivi la procédure Premiers pas : accéder à l'Gemini API via le framework Foundation Models d'Apple.

Dans chaque requête adressée à un modèle, vous pouvez envoyer des paramètres de configuration pour contrôler la manière dont le modèle génère une réponse. Chaque Gemini modèle propose différentes options de configuration.

Selon le paramètre, la configuration est conservée pendant la durée de vie de geminiLanguageModel ou de LanguageModelSession. Si vous souhaitez utiliser une autre configuration, créez un modèle ou une session avec cette configuration.

Cette page décrit les options de configuration suivantes :

• Instructions système
• Raisonnement
• Sortie d'image générée
• Configuration générale

Spécifier des instructions système

Les instructions système sont comme un "préambule" que vous ajoutez avant que le modèle ne soit exposé à d'autres instructions de l'utilisateur final. Elles vous permettent d'orienter le comportement du modèle en fonction de vos besoins et cas d'utilisation spécifiques.

Spécifiez des instructions système sur LanguageModelSession :

// ...

// Make sure you initialize your chosen Gemini API backend service
let model = FirebaseAI.firebaseAI().geminiLanguageModel(name: "GEMINI_MODEL_NAME")

// Specify the system instructions as part of creating the session
let session = LanguageModelSession(
    model: model,
    instructions: "You are a cat. Your name is Neko."
)

// ...

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Configurer le raisonnement

Vous pouvez configurer le niveau de raisonnement qu'un Gemini modèle peut effectuer pour générer sa réponse. Pour en savoir plus sur le raisonnement, les bonnes pratiques et les cas d'utilisation, consultez le guide général sur le raisonnement.

Au lieu de niveau de raisonnement, Apple utilise niveau de raisonnement. Vous définissez le reasoningLevel dans ContextOptions pour chaque requête via une LanguageModelSession :

// ...

// Make sure you initialize your chosen Gemini API backend service
let model = FirebaseAI.firebaseAI().geminiLanguageModel(name: "GEMINI_MODEL_NAME")

let session = LanguageModelSession(model: model)

// Specify the reasoning level when generating a response
// Possible reasoningLevels: .light, .moderate, .deep, .custom("minimal")
let response = try await session.respond(
  to: "Write a story about a magic backpack.",
  contextOptions: ContextOptions(reasoningLevel: .REASONING_LEVEL)
)

// ...

Valeurs de niveau de raisonnement compatibles

Veuillez noter les points suivants :

• Les modèles Gemini 3.x utilisent toujours le raisonnement. Vous ne pouvez pas désactiver ou désactiver le raisonnement pour ces modèles.
• Les modèles Gemini 3.x utilisent toujours le raisonnement dynamique : le modèle décide quand et dans quelle mesure il raisonne jusqu'à la quantité configurée.

Le tableau suivant répertorie les niveaux de raisonnement (reasoningLevel) que vous pouvez définir pour chaque Gemini modèle. Notez que si vous utilisez une Gemini valeur (MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH), elle sera automatiquement mappée à la version Apple de cette valeur.

	Apple: .custom("minimal") Gemini: MINIMAL	Apple : .light Gemini : Gemini : LOW	Apple: .moderate Gemini: MEDIUM	Apple: .deep Gemini: HIGH
	Le modèle utilise le moins de jetons possible ; raisonnement quasi inexistant Tâches peu complexes	Le modèle utilise moins de jetons ; réduit la latence et les coûts Tâches simples et tâches à haut débit	Le modèle utilise une approche équilibrée Tâches de complexité modérée	Le modèle utilise des jetons jusqu'à son niveau maximal Requêtes complexes nécessitant un raisonnement approfondi
Gemini 3.x Pro gemini-3.1-pro-preview				(par défaut)
Gemini 3.x Flash gemini-3.5-flash			(par défaut)
Gemini 3.x Flash‑Lite gemini-3.1-flash-lite	(par défaut)
Gemini 3.x Pro Image gemini-3-pro-image ("Nano Banana Pro")				(par défaut)
Gemini 3.x Flash Image gemini-3.1-flash-image ("Nano Banana 2")				(par défaut)
Gemini 3.x Flash‑Lite Image gemini-3.1-flash-lite-image ("Nano Banana 2 Lite")	(par défaut)

Remarque : Les modèles Gemini sont également compatibles avec les résumés de pensée. Des exemples de cette fonctionnalité lors de l'utilisation du framework Foundation Models d'Apple seront bientôt disponibles.

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Configurer la sortie d'image

Remarque : Les modèles de génération d'images Gemini (comme les modèles "Nano Banana") permettent de configurer la sortie d'image pour le format et la taille de l'image. Des exemples de cette fonctionnalité lors de l'utilisation du framework Foundation Models d'Apple seront bientôt disponibles.

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Configuration générale

Remarque : Les modèles Gemini sont compatibles avec la configuration générale, comme la définition du nombre maximal de jetons de sortie et du nombre de variantes de réponse générées. Des exemples de cette fonctionnalité lors de l'utilisation du framework Foundation Models d'Apple seront bientôt disponibles.

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