使用模型配置来控制回答

在每次调用模型时，您都可以发送模型配置，以控制模型如何生成回答。每个模型都支持不同的配置选项，例如设置 maxOutputTokens 或针对思考、回答模式、图片或语音的专用配置。

对于访问 Gemini 模型的大多数用例，您 可以使用 GenerationConfig 配置模型。不过，如果您要配置 Gemini Live API 模型，则需要使用 LiveGenerationConfig。

本页介绍了如何为 Gemini 模型设置配置，并 提供了 每个参数的说明。

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GenerationConfig 模型專用 Gemini

点击您的 Gemini API 提供商，以查看此页面上特定于提供商的内容 和代码。 Gemini Developer API Agent Platform Gemini API

为大多数 Gemini 模型设置 GenerationConfig，包括 通用模型、图片生成模型（“Nano Banana”模型）和 文本转语音 (TTS) 模型。

该配置在 GenerativeModel 实例的生命周期内保持不变。如果您想使用其他配置，请创建并使用具有不同配置的新实例。

Swift

在创建 GenerativeModel 实例时，设置 a GenerationConfig 中参数的值。

import FirebaseAILogic

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// Note that temperature, top-K, and top-P are deprecated and ignored by the latest Gemini models.
let config = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"]
)

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

在创建 GenerativeModel 实例时，设置 a GenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// Note that temperature, top-K, and top-P are deprecated and ignored by the latest Gemini models.
val config = generationConfig {
    candidateCount = 1
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
}

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

在创建 GenerativeModel 实例时，设置 a GenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// Note that temperature, top-K, and top-P are deprecated and ignored by the latest Gemini models.
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.candidateCount = 1;
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");

GenerationConfig config = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                    "GEMINI_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

在创建 GenerativeModel 实例时，设置 a GenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// Note that temperature, top-K, and top-P are deprecated and ignored by the latest Gemini models.
const generationConfig = {
  candidate_count: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
};

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME",  generationConfig });

// ...

Dart

在创建 GenerativeModel 实例时，设置 GenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// Note that temperature, top-K, and top-P are deprecated and ignored by the latest Gemini models.
final generationConfig = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

在创建 GenerativeModel 实例时，设置 a GenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
// Note that temperature, top-K, and top-P are deprecated and ignored by the latest Gemini models.
var generationConfig = new GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: new string[] { "red" }
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance.
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig: generationConfig
);

您可以在本页的下一部分中找到每个参数的说明 。

您可以使用 Google AI Studio尝试提示和模型配置。

LiveGenerationConfig（适用于 Gemini Live API 模型）

点击您的 Gemini API 提供商，以查看此页面上特定于提供商的内容 和代码。 Gemini Developer API Agent Platform Gemini API

仅在使用 Gemini Live API 模型时设置 LiveGenerationConfig。

该配置在 LiveModel 实例的生命周期内保持不变。如果您想使用其他配置，请创建并使用具有不同配置的新实例。

Swift

在初始化 LiveModel 实例期间，设置 liveGenerationConfig 中参数的值：

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
let config = LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [.audio],
  speech: SpeechConfig(voiceName: "Fenrir"),
)

// Specify the config as part of creating the `liveModel` instance.
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

在创建 LiveModel 实例时，设置 LiveGenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
val config = liveGenerationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    responseModality = ResponseModality.AUDIO
    speechConfig = SpeechConfig(voice = Voices.FENRIR)
}

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance.
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform()).liveModel(
    modelName = "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

在创建 LiveModel 实例时，设置 LiveGenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
LiveGenerationConfig.Builder configBuilder = new LiveGenerationConfig.Builder();
configBuilder.setMaxOutputTokens(200);
configBuilder.setResponseModality(ResponseModality.AUDIO);

configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(Voices.FENRIR));

LiveGenerationConfig config = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance.
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
          "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
          config
);

// ...

Web

在初始化 LiveGenerativeModel 实例期间，设置 LiveGenerationConfig 中参数的值：

// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
const liveGenerationConfig = {
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
  speechConfig: {
    voiceConfig: {
      prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "Fenrir" },
    },
  },
};

// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance.
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  liveGenerationConfig,
});

// ...

Dart

在创建 LiveGenerativeModel 实例时，设置 LiveGenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
final config = LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModalities.audio],
  speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'Fenrir'),
);

// Specify the config as part of creating the `liveGenerativeModel` instance.
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'GEMINI_LIVE_MODEL_NAME',
  liveGenerationConfig: config,
);

// ...

Unity

在创建 LiveModel 实例时，设置 LiveGenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here).
var config = new LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio },
  speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("Fenrir")
);

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance.
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
  modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
  liveGenerationConfig: config
);

// ...

您可以在本页的下一部分中找到每个参数的说明 。

您可以使用 Google AI Studio尝试提示和模型配置。

---

参数说明

下表简要介绍了可用的参数。某些参数仅适用于特定模型。

请注意，最新的 Gemini 模型已弃用并 忽略了温度、Top-K 和 Top-P。

参数	说明	限制	默认值
音频时间戳 audioTimestamp	为仅音频输入文件启用时间戳理解功能。	布尔值 仅在使用 GenerativeModel 配置且输入类型为仅音频文件时适用。	false
候选回答数 candidateCount	指定要返回的回答变体数量。对于每个请求， 您需要为所有候选回答的输出词元付费，但只需为输入词元支付一次费用。	支持的值：1 - 8（全包含） 仅在使用 generateContent 时适用。 不适用于使用 generateContentStream、 TTS 模型或 Live API 模型的情况。	1
输出词元数上限 maxOutputTokens	指定回答中可生成的词元数量上限。	---	---
频次惩罚 frequencyPenalty	控制在生成的回答中包含重复出现的词元的概率。 正值会惩罚生成的文本中反复出现的词元，从而降低重复内容概率。	不适用于 TTS 模型。	---
存在性惩罚 presencePenalty	控制在生成的回答中包含已出现的词元的概率。 正值会惩罚生成的 文本中已存在的词元，从而增加生成更多样化 内容的概率。	不适用于 TTS 模型。	---
停止序列 stopSequences	指定一个字符串列表，告知模型在回答中遇到其中一个字符串时，停止生成 内容。	仅在使用 GenerativeModel 配置时适用。 不适用于 TTS 模型。	---
专用配置
思考 thinkingConfig	控制模型在生成回答时的"思考过程"。 使用 思考级别（Gemini 3.x 及更高版本模型）控制模型可以进行的思考量。 控制是否包含 思考摘要。	支持的值：请参阅 思考文档 不适用于 TTS 模型。 Firebase AI Logic 尚不支持为 Live API 模型设置 thinkingConfig。	取决于模型
回答模式 responseModalities	指定输出类型（例如文本、音频或图片）。	仅在使用（且 必须使用） Gemini 图片模型（“Nano Banana”模型）、TTS 模型和 Live API 模型时适用。	---
图片特征 imageConfig	指定生成的图片的宽高比和分辨率。	支持的值：请参阅 配置图片生成 仅在使用 Gemini 图片模型（“Nano Banana” 模型）时适用。	1:1 宽高比（方形） 1024x1024 分辨率
语音 speechConfig	指定用于音频输出的语音。	仅在使用 TTS 模型和 Live API 模型时适用。 TTS 模型必须具有此参数。	Puck

注意：`GenerationConfig` 中还支持以下配置： GenerationConfig

• 生成结构化输出（例如 JSON） 由 responseMimeType 和 responseSchema 参数控制。
  这些参数仅适用于通用文本模型 （不适用于 Gemini 图片模型（“Nano Banana”模型）、 TTS 模型或 Live API 模型）。

温度、Top-K 和 Top-P 已被弃用

temperature、topK 和 topP 参数已被弃用，并且 gemini-3.7-flash、gemini-3.6-flash 和 gemini-3.5-flash-lite 模型会忽略这些参数。 如需获得更具确定性的回答，请为您的特定用例定义具有明确 规则的系统指令。

参数	说明	默认值
温度 temperature	控制回答的随机程度。 较低的温度会产生更具确定性的回答，而较高的 温度会产生更多样化或更具创造性的回答。 设置 temperature 已被弃用，并且 gemini-3.7-flash、gemini-3.6-flash 和 gemini-3.5-flash-lite 模型会忽略此设置。	取决于模型
Top-K topK	限制在 生成的内容中使用的概率最高的字词数量。 如果 Top-K 值设为 1，表示下一个所选词元应是 模型词汇表的所有词元中概率最高的词元； 如果 Top-K 值设为 n，表示下一个词元应 从 n 个概率最高的词元中选择（ 所有词元都基于设置的温度）。 设置 topK 已被弃用，并且 gemini-3.7-flash、gemini-3.6-flash 和 gemini-3.5-flash-lite 模型会忽略此设置。	取决于模型
Top-P topP	控制生成内容的多元化程度。 系统会按照概率从最高（见上文的 Top-K）到最低的顺序选择词元，直到所选词元的概率总和等于 Top-P 的值。 设置 topP 已被弃用，并且 gemini-3.7-flash、gemini-3.6-flash 和 gemini-3.5-flash-lite 模型会忽略此设置。	取决于模型

---

配置 Imagen 模型

所有 Imagen 模型均已弃用， 最早于 2026 年 8 月 17 日关停。 作为替代方案，您可以 迁移应用以使用 Gemini 图片模型（“Nano Banana”模型）。

点击您的 Imagen API 提供商，以查看此页面上特定于提供商的内容 和代码。 Gemini Developer API Agent Platform Gemini API

本部分介绍了如何 设置配置以与 Imagen模型搭配使用，并提供了 每个参数的说明。

设置模型配置 (Imagen)

该配置在实例的生命周期内保持不变。如果您想使用其他配置，请使用该配置创建新的 ImagenModel 实例。

Swift

在创建 ImagenModel 实例时，设置 ImagenGenerationConfig 中参数的值。

import FirebaseAILogic

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
let config = ImagenGenerationConfig(
  negativePrompt: "frogs",
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: .landscape16x9,
  imageFormat: .jpeg(compressionQuality: 100),
  addWatermark: false
)

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).imagenModel(
  modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME",
  generationConfig: config
)

// ...

Kotlin

在创建 ImagenModel 实例时，设置 ImagenGenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
val config = ImagenGenerationConfig {
    negativePrompt = "frogs",
    numberOfImages = 2,
    aspectRatio = ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
    imageFormat = ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality = 100),
    addWatermark = false
}

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI()).imagenModel(
    modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

在创建 ImagenModel 实例时，设置 ImagenGenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()
    .setNegativePrompt("frogs")
    .setNumberOfImages(2)
    .setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)
    .setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))
    .setAddWatermark(false)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .imagenModel(
                    "IMAGEN_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

在创建 ImagenModel 实例时，设置 ImagenGenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
  negativePrompt: "frogs",
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(100),
  addWatermark: false
};

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
const model = getImagenModel(ai, { model: "IMAGEN_MODEL_NAME", generationConfig });

// ...

Dart

在创建 ImagenModel 实例时，设置 ImagenGenerationConfig 中参数的值。

// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = ImagenGenerationConfig(
  negativePrompt: 'frogs',
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.landscape16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality: 100)
  addWatermark: false
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().imagenModel(
  model: 'IMAGEN_MODEL_NAME',
  config: generationConfig,
);

// ...

Unity

在创建 ImagenModel 实例时，设置 ImagenGenerationConfig 中参数的值。

using Firebase.AI;

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new ImagenGenerationConfig(
  numberOfImages: 2,
  aspectRatio: ImagenAspectRatio.Landscape16x9,
  imageFormat: ImagenImageFormat.Jpeg(100)
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetImagenModel(
  modelName: "imagen-4.0-generate-001",
  generationConfig: config
);

// ...

您可以在本页的下一部分中找到每个参数的说明 。

参数说明 (Imagen)

以下是可用参数的简要概览（如适用）。

参数	说明	默认值
排除提示 negativePrompt	有关您要在生成的图片中省略的内容的说明 imagen-3.0-generate-002 尚不支持此参数。	---
结果数量 numberOfImages	每个请求返回的生成的图片数量	默认值为一张图片
宽高比 aspectRatio	生成的图片的宽高比	默认值为方形 (1:1)
图片格式 imageFormat	输出选项，例如图片格式（MIME 类型）和生成的图片的压缩级别	默认 MIME 类型为 PNG 默认压缩级别为 75（如果 MIME 类型设置为 JPEG）
水印 addWatermark	是否为生成的图片添加不可见的数字水印（称为 SynthID）	默认值为 true
人像生成 personGeneration	是否允许模型生成人物	默认值取决于模型
包含安全属性 includeSafetyAttributes	是否针对未经过滤的输入和输出在回答中启用安全 属性列表的四舍五入 Responsible AI 分数 安全属性类别： "Death, Harm & Tragedy", "Firearms & Weapons", "Hate", "Health", "Illicit Drugs", "Politics", "Porn", "Religion & Belief", "Toxic", "Violence", "Vulgarity", "War & Conflict".	默认值为 false

注意：Firebase AI Logic尚不支持以下参数：

• 指定种子编号（seed 参数）
• 设置用于存储生成的图片的 Google Cloud Storage 存储分区 （storageUri 参数）
• 停用提示增强功能（enhancePrompt 参数）

---

控制内容生成的其他选项

• 详细了解 提示设计 ，以便影响模型生成符合您需求的输出。
• 使用 安全设置 调整获得可能被视为 有害的回答（包括仇恨言论和露骨色情内容）的可能性。
• 设置系统指令 以引导模型的行为。此功能类似于您 在模型接收到最终用户的任何进一步指令之前添加的序言。
• 将 回答架构 与提示一起传递，以指定特定的输出架构。此功能最常用于生成 JSON 输出，但也可用于分类任务（例如，当您希望模型使用特定标签时）。