การตั้งค่าความปลอดภัย

Gemini API มีการตั้งค่าความปลอดภัยที่คุณปรับได้ในระหว่างขั้นตอนการสร้างต้นแบบเพื่อกำหนดว่าแอปพลิเคชันของคุณต้องมีการกำหนดค่าความปลอดภัยที่เข้มงวดมากขึ้นหรือน้อยลง คุณสามารถปรับการตั้งค่าเหล่านี้ในหมวดหมู่ตัวกรองเพื่อจำกัดหรืออนุญาตเนื้อหาบางประเภท

คู่มือนี้จะอธิบายวิธีตั้งค่าความปลอดภัยในการโต้ตอบ สิ่งที่จะเกิดขึ้นเมื่อเนื้อหาถูกบล็อก รวมถึงหมวดหมู่และเกณฑ์ที่คุณใช้ได้

ตั้งค่าความปลอดภัย

ส่งรายการ safety_settings เมื่อสร้างการโต้ตอบ การตั้งค่าแต่ละรายการจะจับคู่หมวดหมู่การละเมิด (type) กับเกณฑ์การบล็อก (threshold)

ตัวอย่างต่อไปนี้ตั้งค่าหมวดหมู่วาจาสร้างความเกลียดชัง (hate_speech) เป็น block_low_and_above ซึ่งจะบล็อกเนื้อหาที่มีความน่าจะเป็นต่ำหรือสูงกว่าที่จะเป็นวาจาสร้างความเกลียดชัง

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Some potentially unsafe prompt.",
    safety_settings=[
        {
            "type": "hate_speech",
            "threshold": "block_low_and_above",
        }
    ],
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.8-flash",
    input: "Some potentially unsafe prompt.",
    safety_settings: [
      {
        type: "hate_speech",
        threshold: "block_low_and_above",
      },
    ],
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.HarmCategory;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.SafetySetting;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Threshold;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.List;

Client client = new Client();

SafetySetting hateSpeechSafety =
    SafetySetting.builder()
        .type(HarmCategory.HATE_SPEECH)
        .threshold(Threshold.BLOCK_LOW_AND_ABOVE)
        .build();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Some potentially unsafe prompt."))
        .safetySettings(List.of(hateSpeechSafety))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Some potentially unsafe prompt."),
            SafetySettings: []interactions.SafetySetting{
                {
                    Type:      interactions.HarmCategoryHateSpeech,
                    Threshold: interactions.ThresholdBlockLowAndAbove,
                },
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.8-flash",
    "input": "Some potentially unsafe prompt.",
    "safety_settings": [
      {"type": "hate_speech", "threshold": "block_low_and_above"}
    ]
  }'

คุณสามารถรวมการตั้งค่า 1 รายการต่อหมวดหมู่ หมวดหมู่ที่คุณไม่ได้ตั้งค่าจะใช้เกณฑ์เริ่มต้น ซึ่งคือปิด สำหรับโมเดล Gemini 2.5 และรุ่นที่ใหม่กว่า

เมื่อเนื้อหาถูกบล็อก

หากตัวกรองความปลอดภัยบล็อกอินพุตหรือการตอบกลับของโมเดล การโต้ตอบจะล้มเหลวโดยมีข้อผิดพลาด HTTP 400 ระบบจะไม่แสดงเนื้อหาที่ถูกบล็อก

code ของข้อผิดพลาดจะบอกเหตุผลที่คำขอถูกบล็อก

  • safety: ตัวกรองความปลอดภัยบล็อกอินพุตหรือการตอบกลับ
  • jailbreak, prohibited_content หรือ blocklist: อินพุตถูกบล็อกด้วยเหตุผลดังกล่าว message ของข้อผิดพลาดจะขึ้นต้นด้วย Input blocked:

เช่น

{
  "error": {
    "code": "safety",
    "message": "Request blocked due to safety violations (harmful content). Please modify your input and retry."
  }
}

สำหรับการโต้ตอบเบื้องหลัง (background=true) ระบบจะตั้งค่า status เป็น failed และ code กับ message เดียวกันจะปรากฏในรายการ errors เมื่อสตรีมมิง ข้อผิดพลาดจะมาถึงในรูปแบบเหตุการณ์ error

ตัวกรองความปลอดภัย

ตัวกรองความปลอดภัยที่ปรับได้ของ Gemini API ครอบคลุมหมวดหมู่ต่อไปนี้

หมวดหมู่ ค่า (API) คำอธิบาย
การคุกคาม harassment เนื้อหาที่แสดงการละเมิด ข่มขู่ หรือมีจุดประสงค์เพื่อกลั่นแกล้ง ทรมาน หรือล้อเลียน
วาจาสร้างความเกลียดชัง hate_speech เนื้อหาที่ส่งเสริมความรุนแรงหรือยุยงให้เกิดความเกลียดชังต่อบุคคลหรือกลุ่มบุคคลตามคุณลักษณะบางอย่าง
เกี่ยวกับเรื่องเพศอย่างโจ่งแจ้ง sexually_explicit เนื้อหาที่มีสื่อลามกอนาจาร
อันตราย dangerous_content เนื้อหาที่ส่งเสริม สนับสนุน หรือก่อให้เกิดกิจกรรมที่เป็นอันตราย
Jailbreak jailbreak พรอมต์ที่ออกแบบมาเพื่อข้ามตัวกรองความปลอดภัย

คุณสามารถใช้ตัวกรองเหล่านี้เพื่อปรับเนื้อหาที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานของคุณ เช่น หากคุณกำลังสร้างบทสนทนาในวิดีโอเกม คุณอาจพิจารณาว่าการอนุญาตเนื้อหาเพิ่มเติมที่ได้รับการจัดประเภทเป็น อันตราย เป็นสิ่งที่ยอมรับได้เนื่องจากลักษณะของเกม

นอกจากตัวกรองความปลอดภัยที่ปรับได้แล้ว Gemini API ยังมีการป้องกันในตัวจากการละเมิดหลักๆ เช่น เนื้อหาที่อาจเป็นอันตรายต่อความปลอดภัยของเด็ก ระบบจะบล็อกการละเมิดประเภทเหล่านี้เสมอและไม่สามารถปรับได้

เกณฑ์การบล็อก

ตัวกรองเพิ่มเติมจะปิด โดยค่าเริ่มต้นเนื่องจากความปลอดภัยโดยธรรมชาติของโมเดล ลักษณะการทำงานเริ่มต้นของโมเดลครอบคลุมกรณีการใช้งานส่วนใหญ่ ดังนั้นคุณควรปรับการตั้งค่าเหล่านี้ก็ต่อเมื่อแอปพลิเคชันของคุณต้องใช้การตั้งค่าเหล่านี้อย่างสม่ำเสมอ

ตารางต่อไปนี้อธิบายเกณฑ์ที่คุณตั้งค่าได้สำหรับแต่ละหมวดหมู่ เช่น หากคุณตั้งค่าวาจาสร้างความเกลียดชัง เป็นบล็อกบางส่วน (block_only_high) ระบบจะบล็อกเนื้อหาที่มีความน่าจะเป็นสูงที่จะเป็นวาจาสร้างความเกลียดชัง และอนุญาตเนื้อหาที่มีความน่าจะเป็นต่ำกว่า

เกณฑ์ (Google AI Studio) เกณฑ์ (API) คำอธิบาย
ปิด off ปิดตัวกรองความปลอดภัย
บล็อกบางส่วน block_only_high บล็อกเมื่อมีความน่าจะเป็นสูงที่เนื้อหาจะไม่ปลอดภัย
บล็อกบางส่วน block_medium_and_above บล็อกเมื่อมีความน่าจะเป็นปานกลางหรือสูงที่เนื้อหาจะไม่ปลอดภัย
บล็อกส่วนใหญ่ block_low_and_above บล็อกเมื่อมีความน่าจะเป็นต่ำ ปานกลาง หรือสูงที่เนื้อหาจะไม่ปลอดภัย

ความน่าจะเป็นเทียบกับความรุนแรง

Gemini API จะให้คะแนนความน่าจะเป็นที่เนื้อหาจะไม่ปลอดภัยเป็นสูง ปานกลาง ต่ำ หรือน้อยมาก โดยจะบล็อกเนื้อหาตามความน่าจะเป็นดังกล่าว ไม่ใช่ตามความรุนแรงของการละเมิด เนื้อหาบางรายการอาจมีความน่าจะเป็นต่ำที่จะไม่ปลอดภัยแม้ว่าการละเมิดอาจรุนแรงก็ตาม เช่น ลองเปรียบเทียบประโยคต่อไปนี้

  1. หุ่นยนต์ชกฉัน
  2. หุ่นยนต์ฟันฉัน

ประโยคแรกอาจมีความน่าจะเป็นสูงกว่าที่จะไม่ปลอดภัย แต่คุณอาจพิจารณาว่าประโยคที่ 2 รุนแรงกว่า โปรดทดสอบอย่างละเอียดเพื่อหาระดับการบล็อกที่รองรับกรณีการใช้งานของคุณพร้อมกับลดการละเมิดต่อผู้ใช้ปลายทางให้เหลือน้อยที่สุด

ปรับการตั้งค่าความปลอดภัยใน Google AI Studio

คลิกการตั้งค่าความปลอดภัย ในส่วนการตั้งค่าขั้นสูง ในแผงการตั้งค่าการเรียกใช้ เพื่อเปิดโมดัลการตั้งค่าความปลอดภัยในการเรียกใช้ ในโมดัล คุณสามารถใช้แถบเลื่อนเพื่อปรับระดับการกรองเนื้อหาตามหมวดหมู่ความปลอดภัยได้

เมื่อคุณส่งคำขอ (เช่น ถามคำถามกับโมเดล) ข้อความ เนื้อหาถูกบล็อก จะปรากฏขึ้นหากเนื้อหาของคำขอถูกบล็อก หากต้องการดูรายละเอียดเพิ่มเติม ให้วางตัวชี้เหนือข้อความเนื้อหาถูกบล็อก เพื่อดูหมวดหมู่และความน่าจะเป็นของการจัดประเภทการละเมิด

ขั้นตอนถัดไป

  • ดูข้อมูลอ้างอิง Interactions API เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ API ทั้งหมด
  • อ่านคำแนะนำด้านความปลอดภัยเพื่อดูภาพรวมของข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย เมื่อพัฒนาด้วย LLM
  • ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประเมินความน่าจะเป็นเทียบกับความรุนแรงจากทีม Jigsaw
  • ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ช่วยสร้างโซลูชันด้านความปลอดภัย เช่น Perspective API