透過 Prompt API，您可以向 Chrome 中的基礎模型發送自然語言請求。
Prompt API 有許多應用方式，例如您可以建立：
這些只是部分可能性，我們期待看到您創造的作品。
以下是 Chrome 中使用這些 API 的開發者與使用者需遵守的條件。其他瀏覽器可能有不同的運作要求。
語言偵測器與翻譯器 API 僅在桌面版 Chrome 有效，行動裝置不支援這些 API。
Prompt API、摘要 API、寫作 API、重寫 API 及校對 API 僅在符合以下條件的 Chrome 中運作：
Gemini Nano 模型的大小會隨瀏覽器更新而變動。您可透過 chrome://on-device-internals 查詢目前大小。
Prompt API 在 Chrome 中使用 Gemini Nano 模型。雖然 API 內建於 Chrome，但模型會在首次使用時由來源下載。
要確認模型是否準備好使用，可呼叫 LanguageModel.availability()。
觸發下載並實例化語言模型前，需先確認使用者啟動，接著呼叫 create() 函數。
若 availability() 回傳下載中，請監聽下載進度並通知使用者，因下載可能需要時間。
params() 函數會告知語言模型的參數，物件包含以下欄位：
Prompt API 可運行後，您可透過 create() 函數建立會話。
在 Chrome 擴充功能中使用 Prompt API 時，每個會話可透過選用的 options 物件自訂 topK 與 temperature，預設值由 LanguageModel.params() 回傳。
create() 函數的選用 options 物件也接受 signal 欄位，可傳入 AbortSignal 以銷毀會話。
使用初始提示時，您可提供語言模型先前互動的上下文，例如讓使用者在瀏覽器重啟後恢復儲存的會話。
您可以新增「assistant」角色，除了先前的角色外，讓模型對先前回應進行補充說明。例如：
有時候，您可能不想請求新的回應，而是預先填入「assistant」角色回應訊息的一部分，這有助於引導模型使用特定回應格式。做法是在最後的「assistant」角色訊息中加入 prefix: true。例如：
Prompt API 支援多模態能力與多語言，建立會話時可設定 expectedInputs 與 expectedOutputs 的模態與語言。
若模型遇到不支援的輸入或輸出，可能會收到 "NotSupportedError" DOMException。
請參考 Mediarecorder Audio Prompt 範例，了解如何使用音訊輸入的 Prompt API，以及 Canvas Image Prompt 範例，了解如何使用影像輸入的 Prompt API。
Prompt API 支援以下輸入類型：
以下程式碼示範一個多模態會話，先處理兩個視覺輸入（一個影像 Blob 與一個 HTMLCanvasElement），讓 AI 進行比較，接著讓使用者以音訊錄音（AudioBuffer）回應。
推論可能需要一些時間，尤其是多模態輸入時。提前傳送預設提示以填充會話，能讓模型提前開始處理。
雖然 initialPrompts 在建立會話時很有用，append() 方法可搭配 prompt() 或 promptStreaming() 方法，在會話建立後提供額外上下文提示。
append() 回傳的 Promise 在提示驗證、處理並加入會話後完成；若無法加入提示則拒絕。
可在 prompt() 或 promptStreaming() 方法中加入 responseConstraint 欄位，傳入 JSON Schema，讓您使用結構化輸出。
以下範例中，JSON Schema 確保模型回應 true 或 false，以判斷訊息是否與陶藝相關。
您的實作可包含 JSON Schema 或正則表達式作為傳送給模型的訊息一部分，這會佔用部分上下文視窗。您可透過傳入 responseConstraint 選項給 session.measureContextUsage() 來測量使用量。
您可使用 omitResponseConstraintInput 選項避免此行為，建議同時在提示中加入指引：
您可以使用 prompt() 或 promptStreaming() 函數來提示模型。
若預期回應較短，可使用 prompt() 函數，該函數會在回應可用時回傳結果。
若預期回應較長，建議使用 promptStreaming() 函數，可即時顯示模型部分回應，該函數回傳 ReadableStream。
prompt() 與 promptStreaming() 均接受第二個可選參數，包含 signal 欄位，可用來停止執行中的提示。
每個會話會追蹤對話上下文，先前互動會影響後續互動，直到會話上下文視窗已滿。
每個會話可處理的最大 token 數有限，您可透過以下方式檢查進度：
若傳送的提示導致上下文視窗溢位，系統會逐一移除最早的提示與回應對，直到有足夠 token 處理新提示，系統提示（system prompt）除外，永遠不會被移除。
可透過監聽會話的 contextoverflow 事件偵測溢位情況：
若無法移除足夠 token 以處理新提示，prompt() 或 promptStreaming() 呼叫會失敗並拋出 QuotaExceededError，且不會移除任何內容。QuotaExceededError 具有以下屬性：
了解更多會話管理資訊。
為節省資源，您可使用 clone() 函數複製現有會話，建立對話分支，保留上下文與初始提示。
clone() 函數接受選用 options 物件，包含 signal 欄位，可傳入 AbortSignal 銷毀複製的會話。
若不再需要會話，請呼叫 destroy() 釋放資源。銷毀後會話無法再使用，且任何進行中的執行會中止。若您頻繁提示模型，建議保留會話，因為建立會話可能需要時間。
我們建立了多個範例展示 Prompt API 的多種應用，以下範例為網頁應用程式：
若要在 Chrome 擴充功能中測試 Prompt API，請安裝範例擴充功能，原始碼公開於 GitHub。
網頁版 Prompt API 仍在開發中，開發期間請參考我們的會話管理最佳實踐以獲得最佳效能。
預設情況下，Prompt API 僅對頂層視窗及其同源 iframe 開放。可透過 Permission Policy 的 allow="" 屬性授權跨源 iframe 存取 API：
目前 Prompt API 不支援 Web Workers，因為每個 Worker 需建立負責文件以檢查權限政策狀態，實作較為複雜。
您的使用回饋將直接影響我們未來版本及所有內建 AI API 的建置與實作。