Apple의 Foundation Models 프레임워크를 통해 Gemini API에 액세스할 때의 구성 옵션


이 페이지의 예에서는 시작하기: Apple의 Foundation Models 프레임워크를 통해 Gemini API에 액세스를 완료했다고 가정합니다.


모델에 대한 각 요청에서 일부 구성 설정을 함께 전송하여 모델의 대답 생성 방식을 제어할 수 있습니다. 각 Gemini 모델은 다양한 구성 옵션을 제공합니다.

설정에 따라 구성은 geminiLanguageModel 또는 LanguageModelSession의 수명 동안 유지됩니다. 다른 구성을 사용하려면 해당 구성으로 새 모델 또는 세션을 만드세요.

이 페이지에서는 다음과 같은 구성 옵션을 설명합니다.

시스템 안내 지정

시스템 안내 는 모델이 최종 사용자의 추가 안내에 노출되기 전에 추가하는 '서문'과 같습니다. 이를 통해 특정 요구사항 및 사용 사례에 따라 모델의 동작을 제어할 수 있습니다.

LanguageModelSession에서 시스템 안내를 지정합니다.

// ...

// 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."
)

// ...


사고 (일명 '추론') 구성

Gemini 모델이 대답을 생성하기 위해 수행할 수 있는 사고 (일명 추론)의 양을 구성할 수 있습니다.Gemini 사고에 관한 세부정보, 권장사항, 사용 사례는 일반 사고 가이드를 참고하세요.

Apple은 사고 수준 대신 추론 수준을 사용합니다. LanguageModelSession을 통해 각 요청의 ContextOptions에서 reasoningLevel을 설정합니다.

// ...

// 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)
)

// ...

지원되는 사고 수준 값

다음에 유의하세요.

  • Gemini 3.x 모델은 항상 사고를 사용합니다. 이러한 모델의 사고를 사용 중지하거나사용 중지할 수 없습니다.
  • Gemini 3.x 모델은 항상 동적 사고를 사용합니다. 모델은 구성된 양까지 언제, 얼마나 많이 사고할지 결정합니다.

다음 표에는 각 모델에 설정할 수 있는 사고 수준 (reasoningLevel)이 나와 있습니다.Gemini Gemini 값Gemini(MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH)을 사용하는 경우 해당 값의 Apple 버전으로 자동 매핑됩니다.

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

모델은 가능한 한 적은 토큰을 사용합니다. 사고가 거의 없습니다.

복잡성이 낮은 작업

모델은 더 적은 토큰을 사용합니다. 지연 시간과 비용을 최소화합니다.

간단한 작업 및 처리량이 높은 작업

모델은 균형 잡힌 접근 방식을 사용합니다.

복잡성이 중간인 작업

모델은 최대 수준까지 토큰을 사용합니다.

심층 추론이 필요한 복잡한 프롬프트

Gemini 3.x Pro
gemini-3.1-pro-preview 		(기본값)
Gemini 3.x Flash
gemini-3.5-flash 		(기본값)
Gemini 3.x Flash‑Lite
gemini-3.1-flash-lite 		(기본값)
Gemini 3.x Pro Image
gemini-3-pro-image
("Nano Banana Pro") 		(기본값)
Gemini 3.x Flash Image
gemini-3.1-flash-image
("Nano Banana 2") 		(기본값)
Gemini 3.x Flash‑Lite Image
gemini-3.1-flash-lite-image
("Nano Banana 2 Lite") 		(기본값)


이미지 출력 구성


일반 구성


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