The latest Gemini models, like Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2), are available to use with Firebase AI Logic! Learn more.

Gemini 2.0 Flash and Flash-Lite models will shut down on June 1, 2026. To avoid service disruption, update to a newer model like gemini-2.5-flash-lite. Learn more.

All Imagen models will shut down on June 24, 2026. Learn about migrating your apps to use Nano Banana.

モデル構成を使用してレスポンスを制御する

モデルへの呼び出しごとに、モデル構成を送信して、モデルがどのようにレスポンスを生成するかを制御できます。各モデルには、異なる構成オプションが用意されています。

Google AI Studio を使用して、プロンプトとモデル構成を試すこともできます。 Google AI Studio.

Gemini の構成オプションに移動 Imagen の構成オプションに移動 （非推奨）

Gemini モデルを構成する

Gemini API プロバイダをクリックして、このページでプロバイダ固有のコンテンツとコードを表示します。

このセクションでは、構成を設定する方法と、 Geminiモデルで使用するための各パラメータの説明について説明します。

モデル構成を設定する（Gemini）

一般的な Gemini ユースケースの構成

構成はインスタンス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 GenerativeModel インスタンスを作成します。

Swift

GenerationConfig のパラメータ値を、GenerativeModel インスタンスの作成の一部として設定します。


import FirebaseAILogic

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
let config = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
  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

GenerationConfig のパラメータ値を、GenerativeModel インスタンスの作成の一部として設定します。


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
val config = generationConfig {
    candidateCount = 1
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

// 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

GenerationConfig のパラメータ値を、GenerativeModel インスタンスの作成の一部として設定します。


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.candidateCount = 1;
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;

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

GenerationConfig のパラメータ値を、GenerativeModel インスタンスの作成の一部として設定します。


// ...

// 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.
const generationConfig = {
  candidate_count: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
};

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

// ...

Dart

GenerationConfig のパラメータ値を、インスタンスの作成の一部として設定します。GenerativeModel


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
final generationConfig = GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: ["red"],
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
);

// 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

GenerationConfig のパラメータ値を、GenerativeModel インスタンスの作成の一部として設定します。


// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
var generationConfig = new GenerationConfig(
  candidateCount: 1,
  maxOutputTokens: 200,
  stopSequences: new string[] { "red" },
  temperature: 0.9f,
  topK: 16,
  topP: 0.1f
);

// 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
);

各パラメータの説明については、このページの次のセクションをご覧ください。

Gemini Live API の構成

構成はインスタンス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 LiveModel インスタンスを作成します。

Swift

LiveModel インスタンスの初期化時に liveGenerationConfig のパラメータ値を設定します。


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
let config = LiveGenerationConfig(
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
  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

LiveModel インスタンスの作成の一部として、 LiveGenerationConfig のパラメータ値を設定します。


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
val config = liveGenerationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    responseModality = ResponseModality.AUDIO
    speechConfig = SpeechConfig(voice = Voices.FENRIR)
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

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

// ...

Java

LiveModel インスタンスの作成の一部として、 LiveGenerationConfig のパラメータ値を設定します。


// ...

// 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));
configBuilder.setTemperature(0.9f);
configBuilder.setTopK(16);
configBuilder.setTopP(0.1f);

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

LiveGenerationConfig インスタンスの初期化時にパラメータ値を設定します。LiveGenerativeModel


// ...

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" },
    },
  },
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
};

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

// ...

Dart

LiveGenerationConfig のパラメータ値を、インスタンスの作成の一部として設定します。LiveGenerativeModel


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
final config = LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: [ResponseModalities.audio],
  speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'Fenrir'),
  temperature: 0.9,
  topP: 0.1,
  topK: 16,
);

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

// ...

Unity

LiveModel インスタンスの作成の一部として、 LiveGenerationConfig のパラメータ値を設定します。


// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new LiveGenerationConfig(
  maxOutputTokens: 200,
  responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio },
  speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("Fenrir"),
  temperature: 0.9f,
  topK: 16,
  topP: 0.1f
);

// 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
);

// ...

各パラメータの説明については、このページの次のセクションをご覧ください。

パラメータの説明（Gemini）

使用可能なパラメータの概要は次のとおりです。パラメータとその値の完全なリストについては、 Gemini Developer APIドキュメントをご覧ください。

パラメータ	説明	デフォルト値
音声タイムスタンプ `audioTimestamp`	音声のみの入力ファイルでタイムスタンプの認識を有効にするブール値。 `generateContent` または `generateContent` または `generateContentStream` 呼び出しを使用し、入力タイプが音声のみのファイルの場合にのみ適用されます。	`false`
候補数 `candidateCount`	返すレスポンスのバリエーションの数を指定します。リクエストごとに、すべての候補の出力トークンが課金されますが、入力トークンは 1 回のみ課金されます。サポートされる値: `1` - `8`（それぞれの値を含む） `generateContent` と最新の Gemini モデルを使用する場合にのみ適用されます。Live API モデルと `generateContentStream` は対象外です。	`1`
頻度のペナルティ `frequencyPenalty`	生成されたレスポンスに繰り返し出現するトークンを含める確率を制御します。値が正の場合は、生成されたコンテンツに繰り返し出現するトークンにペナルティが課されるため、コンテンツが繰り返される確率は低下します。	---
最大出力トークン `maxOutputTokens`	レスポンスで生成できるトークンの最大数を指定します。	---
プレゼンスペナルティ `presencePenalty`	生成されたレスポンスにすでに表示されているトークンを含める確率を制御します。値が正の場合は、生成されたコンテンツ内の既存のトークンにペナルティが課されるため、より多様なコンテンツが生成される確率は高くなります。	---
停止シーケンス `stopSequences`	レスポンスでいずれかの文字列が検出された場合に、コンテンツの生成を停止するようモデルに指示する文字列のリストを指定します。 `GenerativeModel` 構成を使用する場合にのみ適用されます。 `GenerativeModel`	---
温度 `temperature`	レスポンスのランダム性を制御します。温度が低いほど、より決定的なレスポンスが生成され、温度が高いほど、より多様で創造的なレスポンスが生成されます。	モデルによって異なります
Top-K `topK`	生成されたコンテンツで使用される確率の高い単語の数を制限します。 Top-K 値が `1` の場合、次に選択されるトークンは、モデルの語彙内のすべてのトークンで最も確率の高いものである必要があります。Top-K 値が `n` の場合は、最も確率の高い上位 n 個のトークンから次のトークンを選択する必要があります（すべて設定された Temperature に基づきます）。	モデルによって異なります
Top-P `topP`	生成されたコンテンツの多様性を制御します。トークンは、確率の合計が Top-P 値に等しくなるまで、確率の高いもの（上記の Top-K を参照）から低いものへと選択されます。	モデルによって異なります
レスポンスモダリティ `responseModality`	Gemini モデルによる Live API またはネイティブマルチモーダル出力を使用する場合のストリーミング出力のタイプ（テキスト、音声、画像など）を指定します。 Gemini Live API モデルを使用する場合、またはマルチモーダル出力をサポートする Gemini モデルを使用する場合にのみ適用されます。	---
音声 `speechConfig`	Live API を使用する場合にストリーミングオーディオ出力に使用する音声を指定します。Live API Live API モデルを使用する場合にのみ適用されます。	`Puck`

**注** : `GenerationConfig` では、次の 2 つの構成もサポートされています。GenerationConfig

構造化出力（JSON など）の生成は、responseMimeType パラメータと responseSchema パラメータを使用して制御されます。
思考に関連する構成（思考予算や思考の要約を含めるかどうかなど）の指定は、thinkingConfigを使用して制御されます（Gemini 3とGemini 2.5モデルにのみ適用されます）。

Imagen モデルを構成する

Imagen API プロバイダをクリックして、このページでプロバイダ固有のコンテンツとコードを表示します。

このセクションでは、構成を設定する方法と、 Imagenモデルで使用する各パラメータの説明について説明します。

モデル構成を設定する（Imagen）

構成はインスタンス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 ImagenModel インスタンスを作成します。

Swift

ImagenGenerationConfig のパラメータ値を、ImagenModel インスタンスの作成の一部として設定します。


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

ImagenGenerationConfig のパラメータ値を、ImagenModel インスタンスの作成の一部として設定します。


// ...

// 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

ImagenGenerationConfig のパラメータ値を、ImagenModel インスタンスの作成の一部として設定します。


// ...

// 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

ImagenGenerationConfig のパラメータ値を、ImagenModel インスタンスの作成の一部として設定します。


// ...

// 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

ImagenModel インスタンスの作成の一部として、 ImagenGenerationConfig のパラメータ値を設定します。


// ...

// 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

ImagenGenerationConfig のパラメータ値を、ImagenModel インスタンスの作成の一部として設定します。


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
);

// ...

各パラメータの説明については、このページの次のセクションをご覧ください。

パラメータの説明（Imagen）

使用可能なパラメータの概要は次のとおりです。パラメータとその値の完全なリストについては、 Google Cloudドキュメントをご覧ください。

パラメータ	説明	デフォルト値
ネガティブプロンプト `negativePrompt`	生成される画像から除外する内容の説明このパラメータは、 `imagen-3.0-generate-002` ではまだサポートされていません。	---
結果の件数 `numberOfImages`	リクエストごとに返される生成画像の数	デフォルトは 1 画像
アスペクト比 `aspectRatio`	生成画像の幅と高さの比	デフォルトはスクエア（1:1）
画像形式 `imageFormat`	生成された画像の画像形式（MIME タイプ）や圧縮レベルなどの出力オプション	デフォルトの MIME タイプは PNG デフォルトの圧縮率は 75（MIME タイプが JPEG に設定されている場合）
透かし `addWatermark`	生成された画像に目に見えないデジタル透かし（ SynthID）を追加するかどうか	デフォルトは `true`
人物生成 `personGeneration`	モデルによる人物の画像生成を許可するかどうか	デフォルトはモデルによって異なります
安全性属性を含める `includeSafetyAttributes`	フィルタリングされていない入力と出力のレスポンスで、安全性属性のリストに対して丸められた責任ある AI スコアを有効にするかどうか安全性属性のカテゴリ: `"Death, Harm & Tragedy"`, `"Firearms & Weapons"`, `"Hate"`, `"Health"`, `"Illicit Drugs"`, `"Politics"`, `"Porn"`, `"Religion & Belief"`, `"Toxic"`, `"Violence"`, `"Vulgarity"`, `"War & Conflict"`.	デフォルトは `false`

コンテンツ生成を制御するその他のオプション

プロンプト設計の詳細を確認して、モデルがニーズに固有の出力を生成するようにします。
安全性設定を使用して、ヘイトスピーチや露骨な性的コンテンツなど、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。
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。
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。

特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。

最終更新日 2026-04-09 UTC。