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使用模型設定控管回應

在每次呼叫模型時，您可以一併傳送模型設定，藉此控制模型生成回覆的方式。每種型號提供不同的設定選項。

您也可以使用 Google AI Studio 測試提示和模型設定。

跳至 Gemini 設定選項跳至 Imagen 設定選項

設定 Gemini 模型

按一下 Gemini API 供應商，即可在這個頁面查看供應商專屬內容和程式碼。

本節說明如何設定搭配 Gemini 模型使用的設定，並說明各項參數。

設定模型設定 (Gemini)

一般用途的設定

這項設定會在執行個體生命週期內維持不變。如要使用其他設定，請使用該設定建立新的 GenerativeModel 執行個體。

Swift

建立 GenerativeModel 執行個體時，請在 GenerationConfig 中設定參數值。


import FirebaseAI

// 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

建立 GenerativeModel 執行個體時，請在 GenerationConfig 中設定參數值。


// ...

// 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

建立 GenerativeModel 執行個體時，請在 GenerationConfig 中設定參數值。


// ...

// 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

建立 GenerativeModel 執行個體時，請在 GenerationConfig 中設定參數值。


// ...

// 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.
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

在建立 GenerativeModel 執行個體時，設定 GenerationConfig 中的參數值。


// ...

// 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

建立 GenerativeModel 執行個體時，請在 GenerationConfig 中設定參數值。


// ...

// 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
);

如需各個參數的說明，請參閱本頁的下一節。

Gemini Live API 的設定

這項設定會在執行個體生命週期內維持不變。如要使用其他設定，請使用該設定建立新的 LiveModel 執行個體。

Swift

在 LiveGenerativeModel 執行個體初始化期間，設定 liveGenerationConfig 中的參數值：


import FirebaseAI
// ...

// 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"),
)

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

// ...

Kotlin

在建立 LiveModel 例項時，設定 LiveGenerationConfig 中的參數值。


// ...

// 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
}

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

// ...

Java

在建立 LiveModel 例項時，設定 LiveGenerationConfig 中的參數值。


// ...

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

configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(Voices.FENRIR));
configBuilder.setTemperature(0.9f);
configBuilder.setTopK(16);
configBuilder.setTopP(0.1f);

LiveGenerationConfig config = configBuilder.build();

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
LiveModelFutures model = LiveModelFutures.from(
        FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel(
                    "GEMINI_MODEL_NAME",
                    config
                );
);

// ...

Web

在 LiveGenerativeModel 執行個體初始化期間，設定 LiveGenerationConfig 中的參數值：


// ...

// 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 generationConfig = {
  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 model = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_MODEL_NAME",
  generationConfig,
});

// ...

Dart

在建立 LiveModel 例項時，設定 LiveGenerationConfig 中的參數值。



// ...

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

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

// ...

Unity

在建立 LiveModel 例項時，設定 LiveGenerationConfig 中的參數值。


// ...

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

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

如需各個參數的說明，請參閱本頁的下一節。

參數說明 (Gemini)

以下概略說明可用的參數 (如適用)。如要查看參數及其值的完整清單，請參閱 Gemini Developer API 說明文件。

參數	說明	預設值
音訊時間戳記 `audioTimestamp`	布林值，可讓系統瞭解僅含音訊的輸入檔案的時間戳記。僅適用於使用 `generateContent` 或 `generateContentStream` 呼叫，且輸入類型為純音訊檔案的情況。	`false`
候選人數 `candidateCount`	指定要傳回的回覆變體數量。每次要求時，系統會針對所有候選項目的輸出權杖收費，但只會針對輸入權杖收費一次。支援的值：`1` - `8` (包含頭尾) 僅適用於使用 `generateContent` 和最新 Gemini 模型的情況。不支援 Live API 模型和 `generateContentStream`。	`1`
頻率懲罰 `frequencyPenalty`	控制在生成的回覆中重複出現的權杖機率。正值會懲罰在生成內容中重複出現的符記，降低重複內容的機率。	---
輸出詞元數量上限 `maxOutputTokens`	指定回覆中可生成的詞元數量上限。	---
缺席處罰 `presencePenalty`	控制在生成的回覆中加入已出現的權杖的機率。正值會懲罰已出現在生成內容中的符記，提高生成更多樣化內容的機率。	---
停止序列 `stopSequences`	指定字串清單，如果模型在回應中遇到其中一個字串，就會停止生成內容。僅適用於使用 `GenerativeModel` 設定。	---
溫度 `temperature`	控制回覆的隨機程度。溫度越低，模型生成的回覆越具確定性；溫度越高，模型生成的回覆越多元或有創意。	視機型而定
Top-K `topK`	限制生成內容中機率最高的字詞數量。如果 Top-K 值為 `1`，代表下一個所選詞元是模型詞彙表的所有詞元中可能性最高者。如果 Top-K 值為 `n`，則代表模型會依據設定的溫度參數，從可能性最高的 n 個詞元中選取下一個詞元。	視機型而定
Top-P `topP`	控制生成內容的多樣性。模型會按照機率最高 (請見上方的「Top-K」) 到最低的順序選取符記，直到所選符記的機率總和等於「Top-P」值。	視機型而定
回覆方式 `responseModality`	指定使用 Live API 或 Gemini 模型原生多模態輸出時的串流輸出類型，例如文字、音訊或圖片。只有在使用 Live API 和 `LiveModel` 設定時，或使用可輸出多模態內容的 Gemini 模型時，才適用這項功能。	---
語音 `speechConfig`	指定使用 Live API 時，串流音訊輸出內容所用的語音。僅適用於使用 Live API 和 `LiveModel` 設定。	`Puck`

注意：GenerationConfig 也支援下列兩項設定：

使用 responseMimeType 和 responseSchema 參數，控管產生結構化輸出內容 (例如 JSON)。
設定思考預算是透過 thinkingBudget 參數控制 (僅適用於 Gemini 2.5 模型)。

設定 Imagen 模型

按一下 Imagen API 供應商，即可在這個頁面查看供應商專屬內容和程式碼。

本節說明如何設定搭配 Imagen 模型使用的設定，並說明各項參數。

設定模型設定 (Imagen)

這項設定會在執行個體生命週期內維持不變。如要使用其他設定，請使用該設定建立新的 ImagenModel 執行個體。

Swift

建立 ImagenModel 例項時，請在 ImagenGenerationConfig 中設定參數值。


import FirebaseAI

// 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

建立 ImagenModel 例項時，請在 ImagenGenerationConfig 中設定參數值。


// ...

// 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

建立 ImagenModel 例項時，請在 ImagenGenerationConfig 中設定參數值。


// ...

// 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

建立 ImagenModel 例項時，請在 ImagenGenerationConfig 中設定參數值。


// ...

// 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

在建立 ImagenModel 例項時，設定 ImagenGenerationConfig 中的參數值。


// ...

// 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

建立 ImagenModel 例項時，請在 ImagenGenerationConfig 中設定參數值。


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
);

// ...

如需各個參數的說明，請參閱本頁的下一節。

參數說明 (Imagen)

以下概略說明可用的參數 (如適用)。如需參數及其值的完整清單，請參閱 Google Cloud 說明文件。

參數	說明	預設值
負面提示 `negativePrompt`	描述要從生成的圖片中省略的內容 `imagen-3.0-generate-002` 目前不支援這項參數。	---
結果數量 `numberOfImages`	每個要求傳回的生成圖片數量	預設為一張圖片
顯示比例 `aspectRatio`	生成圖片的寬高比	預設為正方形 (1:1)
圖片格式 `imageFormat`	輸出選項，例如圖片格式 (MIME 類型) 和生成圖片的壓縮程度	預設 MIME 類型為 PNG 預設壓縮率為 75 (如果 MIME 類型設為 JPEG)
浮水印 `addWatermark`	是否要在生成的圖片中加入不可見的數位浮水印 (稱為 SynthID)	預設值為 `true`
生成人物 `personGeneration`	是否允許模型生成人物	預設值取決於模型
加入安全屬性 `includeSafetyAttributes`	是否要針對未經過濾的輸入和輸出內容，在回覆中啟用安全屬性清單的四捨五入負責任 AI 分數安全屬性類別： `"Death, Harm & Tragedy"`、 `"Firearms & Weapons"`、 `"Hate"`、 `"Health"`、 `"Illicit Drugs"`、 `"Politics"`、 `"Porn"`、 `"Religion & Belief"`、 `"Toxic"`、 `"Violence"`、 `"Vulgarity"`、 `"War & Conflict"`。	預設值為 `false`

控制內容生成作業的其他選項

進一步瞭解提示設計，以便影響模型，生成符合您需求的輸出內容。
使用安全性設定，調整收到可能有害回應的機率，包括仇恨言論和煽情露骨內容。
設定系統指令，引導模型行為。這項功能就像前言，您可以在模型接收任何來自使用者的進一步指令前新增前言。
連同提示傳遞回覆結構定義，指定特定輸出結構定義。這項功能最常用於產生 JSON 輸出內容，但也可以用於分類工作 (例如想讓模型使用特定標籤)。

除非另有註明，否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權，程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。

上次更新時間：2025-10-09 (世界標準時間)。