ユースケースや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
プロンプト設計について学習し、モデルがニーズに固有の出力を生成するように 影響を与えます。
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を学びます。
モデル設定
モデルがレスポンスを生成する方法を制御するようにモデル設定を行います。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。
Gemini モデルでは、 最大出力トークン数、temperature、Top-K、Top-P などのパラメータを構成できます。また、 Gemini Live API またはマルチモーダル出力をサポートする Gemini モデルを使用している場合は、 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する音声を追加で構成できます。
Gemini モデルで 思考能力を備えている場合は、 思考関連の構成（ 思考予算や 思考の要約を含めるかどうかなど）も指定できます。
Imagen モデルでは、 生成する画像の数、アスペクト比、ウォーターマーク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、有害と見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「プリアンブル」のようなものです。
たとえば、海賊のようにレスポンスを返すようにモデルに指示したり、特定の形式でレスポンス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最も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する場合など）にも 使用できます。