Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

Ограничивает максимальное число токенов, которое модель сгенерирует в ответе. Это потолок длины именно ответа, не считая токенов запроса; сумма запроса и ответа не может превышать размер контекстного окна. Если лимит мал, ответ может оборваться на середине. Параметр также влияет на стоимость, так как выходные токены тарифицируются отдельно.

Задаёт требуемый формат вывода модели. В режиме JSON-объекта модель обязана вернуть синтаксически корректный JSON, что удобно для программной обработки. Можно также потребовать соответствие конкретной JSON-схеме. Использование этого параметра снижает необходимость «вычищать» свободный текст и парсить его эвристиками.

Фиксирует источник случайности генерации, чтобы при одинаковых запросе и параметрах получать максимально воспроизводимый результат. Полезно для отладки, тестов и сравнения настроек, когда нужна повторяемость. Полная детерминированность не гарантируется и зависит от инфраструктуры провайдера. Изменение seed при прочих равных даёт другой, но столь же стабильный вариант ответа.

Список строк, при появлении которых генерация немедленно останавливается. Сами стоп-строки в ответ не включаются, что удобно для обрезания вывода по разделителю или маркеру конца. Часто используется в структурированных промптах и при ролевой разметке диалога. Можно задать несколько последовательностей одновременно.

Гарантирует, что ответ модели строго соответствует заданной JSON-схеме. В отличие от обычной просьбы «верни JSON», провайдер на уровне декодирования не позволяет нарушить структуру и типы полей. Это критично для надёжных интеграций, где ответ сразу передаётся в код без дополнительной валидации. Поддерживается не всеми моделями и обычно используется вместе с описанием схемы.

Управляет случайностью выбора следующего токена. Значение около 0 делает ответы почти детерминированными и предсказуемыми — модель каждый раз выбирает наиболее вероятное продолжение. Более высокие значения (0.7–1.0 и выше) повышают разнообразие и «креативность», но и риск ошибок и бессвязности. Для фактических задач и кода обычно берут низкую температуру, для генерации идей и текстов — выше.

Ограничивает выбор токенов наименьшим набором, суммарная вероятность которого не превышает значения p (nucleus sampling). Например, при 0.9 модель рассматривает только самые вероятные варианты, на которые приходится 90% вероятностной массы, отсекая «хвост» маловероятных. Это альтернативный температуре способ управлять разнообразием ответа. Обычно меняют либо температуру, либо top-p, а не оба параметра одновременно.