Apple の Foundation Models フレームワークを介して Gemini API にアクセスする場合の構成オプション


このページの例では、スタートガイド: Apple の Foundation Models フレームワークを介して Gemini API にアクセスするを完了していることを前提としています。


モデルへのリクエストごとに、モデルがどのようにレスポンスを生成するかを制御する構成設定を送信できます。各 Gemini モデルには、さまざまな構成オプションが用意されています。

設定に応じて、構成は geminiLanguageModel または LanguageModelSession の有効期間中維持されます。別の構成を使用する場合は、その構成で新しいモデルまたはセッションを作成します。

このページでは、次の構成オプションについて説明します。

システム指示を指定する

システム指示は、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。システム指示を使用すると、特定のニーズやユースケースに基づいてモデルの動作を制御できます。

LanguageModelSession でシステム指示を指定します。

// ...

// 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."
)

// ...


思考（推論）を構成する

Gemini モデルがレスポンスを生成するために実行できる思考（推論とも呼ばれます）の量を構成できます。思考の詳細、ベスト プラクティス、ユースケースについては、一般的な思考ガイドをご覧ください。

Apple では、思考レベルではなく、推論レベルを使用します。LanguageModelSession を使用して、各リクエストの ContextOptions で reasoningLevel を設定します。

// ...

// 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)
)

// ...

サポートされている思考レベルの値

次の点にご注意ください。

  • Gemini 3.x モデルは常に思考を使用します。これらのモデルの思考を無効にしたり、オフにしたりすることはできません。
  • Gemini 3.x モデルは常に動的思考を使用します。モデルは、構成された量までいつ、どのくらいの量を思考するかを決定します。

次の表に、各 Gemini モデルに設定できる思考レベル（reasoningLevel）を示します。Gemini 値（MINIMAL、LOW、MEDIUM、HIGH）を使用すると、その値の Apple バージョンに自動的にマッピングされます。

Apple: .custom("minimal")
Gemini: MINIMAL 		Apple: .light
Gemini: LOW 		Apple: .moderate
Gemini: MEDIUM 		Apple: .deep
Gemini: HIGH

モデルはできるだけ少ないトークンを使用します。思考はほとんど行いません。

複雑性の低いタスク

モデルで使用されるトークンが少なく、レイテンシと費用が最小限に抑えられます。

単純なタスクと高スループットのタスク

モデルはバランスの取れたアプローチを使用します

中程度の複雑さのタスク

モデルは最大レベルまでトークンを使用します

深い推論を必要とする複雑なプロンプト
Gemini 3.x Pro
gemini-3.1-pro-preview 		（デフォルト）
Gemini 3.x Flash
gemini-3.5-flash 		（デフォルト）
Gemini 3.x Flash‑Lite
gemini-3.1-flash-lite 		（デフォルト）
Gemini 3.x Pro Image
gemini-3-pro-image
("Nano Banana Pro") 		（デフォルト）
Gemini 3.x Flash Image
gemini-3.1-flash-image
("Nano Banana 2") 		（デフォルト）
Gemini 3.x Flash‑Lite Image
gemini-3.1-flash-lite-image
("Nano Banana 2 Lite") 		（デフォルト）


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