#7. 运行设置（Run Settings）

#概览

「Run settings（运行设置）」面板位于界面右侧，点击右上角图标即可打开。包含以下核心配置项：

#模型选择

点击右上角的模型名称，可以打开模型选择面板。

模型选择面板提供了多个分类筛选标签：「All（全部）」「Featured（精选）」「Gemini」「Live（实时）」「Images（图片）」「Video（视频）」「Audio（音频）」「Music（音乐）」。用户可自行选择。

#系统指令（System Instructions）

在「System instructions（系统指令）」文本框中，用户可以输入对模型行为的全局指令。这些指令会影响模型在整个对话中的表现。

#温度（Temperature）

温度参数可以控制AI回答的确定性高低：数值越低，AI的回答越稳定、每次都很接近；数值越高，回答就越多变、越出乎意料。

通过滑块或数值输入框调整温度值，范围通常为 0 到 2：

#媒体分辨率（Media Resolution）

设定上传媒体（图片、视频等）的处理分辨率。更高分辨率会消耗更多 token，但识别效果更好。

#思考级别（Thinking Level）

在右侧「Run settings（运行设置）」面板中，找到「Thinking level（思考级别）」下拉选项。可选级别包括：

建议：日常使用保持 High 级别即可。对于简单对话可降低到 Minimal 以提升响应速度；

#Tools（工具）

展开「Tools（工具）」区域，可以配置以下选项：

• 「Structured outputs（结构化输出）」：强制模型按照指定的架构（如 JSON）输出内容，便于程序解析。
• 「Code execution（代码执行）」：允许模型编写并运行 Python 代码，用于解决复杂的数学问题或进行数据处理。
• 「Function calling（函数调用）」：允许模型通过调用外部 API 或自定义函数来扩展其能力。
• 「Grounding with Google Search（使用 Google 搜索进行核实）」：让模型能够访问 Google 搜索，利用实时信息来提高回答的准确性和可靠性。
• 「Grounding with Google Maps（使用 Google 地图进行定位）」：允许模型结合 Google 地图的地理位置数据来提供更精确的空间信息。
• 「URL context（URL 上下文）」：允许模型读取并分析用户提供的网页链接中的具体内容。

#高级设置（Advanced Settings）

展开「Advanced settings（高级设置）」区域，可以配置：

• 「Safety settings（安全设置）」：调整有害内容的过滤阈值
• 「Add stop sequence（添加停止序列）」：指定模型遇到特定文本时停止生成
• 「Output length（输出长度）」：设置最大输出 token 数，默认 65536
• 「Top P」：控制概率采样范围，默认 0.95

#获取代码（Get Code）

「Get code（获取代码）」是 Google AI Studio 最具开发者友好度的功能之一。当用户在 Playground 中调试好一个满意的提示词后，可以一键将整个对话配置导出为可运行的代码。

使用方法

点击界面右上角的「<> Get code（获取代码）」按钮，弹出代码预览窗口。

选择好导出的语言后，可以直接点击「Copy（复制）」按钮复制代码，然后粘贴到项目中运行。

代码预览

导出的代码包含完整的配置，例如 Python 版本：

# To run this code you need to install the following dependencies:
# pip install google-genai

import os
from google import genai
from google.genai import types


def generate():
    client = genai.Client(
        api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"),
    )

    model = "gemini-3-flash-preview"
    contents = [
        types.Content(
            role="user",
            parts=[
                types.Part.from_text(text="""INSERT_INPUT_HERE"""),
            ],
        ),
    ]
    generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            thinking_level="HIGH",
        ),
        response_mime_type="text/plain",
    )

    for chunk in client.models.generate_content_stream(
        model=model,
        contents=contents,
        config=generate_content_config,
    ):
        print(chunk.text, end="")

if __name__ == "__main__":
    generate()

提示：在使用导出代码前，需要先在 Google AI Studio 左下角点击「Get API key（获取 API 密钥）」生成一个 API Key，并设置为环境变量 GEMINI_API_KEY。