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Cuando realizas una solicitud a un modelo generativo, envías una instrucción junto con tu solicitud. Si creas instrucciones con cuidado, puedes influir en el modelo para que genere resultados específicos según tus necesidades.
Instrucciones para modelos de Gemini
Las instrucciones para los modelos Gemini pueden contener preguntas, instrucciones, información contextual, ejemplos con pocas muestras y entradas parciales para que el modelo las complete o continúe.
Obtén información sobre el diseño de instrucciones en la documentación de Gemini Developer API:
Otras opciones para controlar la generación de contenido
Configura los parámetros del modelo para controlar cómo el modelo genera una respuesta. En el caso de los modelos Gemini, estos parámetros incluyen la cantidad máxima de tokens de salida, la temperatura, Top-K y Top-P.
En el caso de los modelos de Imagen, se incluyen la relación de aspecto, la generación de personas, las marcas de agua, etcétera.
Usa la configuración de seguridad para ajustar la probabilidad de obtener respuestas que se puedan considerar dañinas, como incitación al odio o a la violencia y contenido sexual explícito.
Establece instrucciones del sistema para dirigir el comportamiento del modelo. Esta función es como un preámbulo que agregas antes de que el modelo se exponga a otras instrucciones del usuario final.
Pasa un esquema de respuesta junto con la instrucción para especificar un esquema de salida específico. Esta función se usa con mayor frecuencia cuando se genera un resultado en formato JSON, pero también se puede usar para tareas de clasificación (como cuando quieres que el modelo use etiquetas o rótulos específicos).
[null,null,["Última actualización: 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)."]]