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Wenn Sie eine Anfrage an ein generatives Modell stellen, senden Sie einen Prompt mit Ihrer Anfrage. Durch sorgfältiges Erstellen dieser Prompts können Sie das Modell dazu bewegen, Ausgaben zu generieren, die Ihren Anforderungen entsprechen.
Prompts für Gemini-Modelle
Prompts für Gemini-Modelle können Fragen, Anleitungen, Kontextinformationen, Beispiele und Teileingaben für das Modell enthalten, die abgeschlossen oder fortgesetzt werden sollen.
Weitere Informationen zum Entwerfen von Prompts finden Sie in der Gemini Developer API-Dokumentation:
Weitere Optionen zum Steuern der Inhaltserstellung
Modellparameter konfigurieren, um zu steuern, wie das Modell eine Antwort generiert. Für Gemini-Modelle umfassen diese Parameter die maximale Anzahl von Ausgabetokens, Temperatur, Top‑K und Top‑P.
Für Imagen-Modelle gehören dazu unter anderem das Seitenverhältnis, die Personengenerierung und das Wasserzeichen.
Mit den Sicherheitseinstellungen können Sie anpassen, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden könnten, z. B. Hassrede und sexuell explizite Inhalte.
Legen Sie Systemanweisungen fest, um das Verhalten des Modells zu steuern. Diese Funktion ist wie eine Präambel, die Sie hinzufügen, bevor das Modell für weitere Anweisungen des Endnutzers freigegeben wird.
Übergeben Sie ein Antwortschema zusammen mit dem Prompt, um ein bestimmtes Ausgabeschema anzugeben. Diese Funktion wird am häufigsten verwendet, wenn JSON-Ausgabe generiert wird, kann aber auch für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden, z. B. wenn das Modell bestimmte Labels oder Tags verwenden soll.
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-19 (UTC)."],[],[],null,["\u003cbr /\u003e\n\n\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| *Click your Gemini API provider to view provider-specific content and code on this page.* Gemini Developer API Vertex AI Gemini API |\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\nWhen you make a request to a generative model, you send along a *prompt* with\nyour request. By carefully crafting these prompts, you can influence the model\nto generate output specific to your needs.\n\nPrompting for Gemini models\n\nPrompts for Gemini models can contain questions,\ninstructions, contextual information, few-shot examples, and partial input for\nthe model to complete or continue.\n\nLearn about prompt design in the Gemini Developer API documentation:\n\n- [Prompt design strategies](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies)\n\n- [Prompt samples](https://ai.google.dev/gemini-api/prompts)\n\n| **Tip:** You can experiment with prompts and model configurations and rapidly iterate using [Google AI Studio](https://aistudio.google.com).\n\nPrompting for Imagen models\n\nFor Imagen, learn about\n[specific prompting strategies and options](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/imagen#imagen-prompt-guide)\n\nOther options to control content generation\n\n- Configure [model parameters](/docs/ai-logic/model-parameters) to control how the model generates a response. For Gemini models, these parameters include max output tokens, temperature, topK, and topP. For Imagen models, these include aspect ratio, person generation, watermarking, etc.\n- Use [safety settings](/docs/ai-logic/safety-settings) to adjust the likelihood of getting responses that may be considered harmful, including hate speech and sexually explicit content.\n- Set [system instructions](/docs/ai-logic/system-instructions) to steer the behavior of the model. This feature is like a preamble that you add before the model gets exposed to any further instructions from the end user.\n- Pass a [*response schema*](/docs/ai-logic/generate-structured-output) along with the prompt to specify a specific output schema. This feature is most commonly used when [generating JSON output](/docs/ai-logic/generate-structured-output#generate-json-basic), but it can also be used for [classification tasks](/docs/ai-logic/generate-structured-output#generate-enum-basic) (like when you want the model to use specific labels or tags)."]]
