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
モデルがどのようにレスポンスを生成するかを制御するには、モデル構成を設定します。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。
Gemini モデルでは、最大出力トークン、温度、Top-K、Top-P などのパラメータを構成できます。また、マルチモーダル出力が可能な Gemini Live API モデルまたは 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 2.5 モデルでは、思考予算を構成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、性的に露骨な表現、危険なコンテンツの可能性のある出力の制御に役立ちます。
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、モデルが公開される前にモデルの動作に影響を与えるエンドユーザーからの詳細な手順に追加される「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させる場合など）にも使用できます。