Gemini多模态输出需模型选对、输入搭准、输出设明三步协同：须用Vision/Flash Experimental标识模型；图文输入需逻辑闭环；2.5 Pro起支持JSON/CSV等结构化输出并可定义schema。
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Gemini 的多模态输出不是“看图说话”那么简单，而是让图像、文本、结构化数据协同工作。关键在于模型选对、输入搭准、输出设明——三步缺一不可。
选对支持多模态的模型
不是所有 Gemini 模型都能处理图文混合输入或生成结构化输出。必须明确选用带 Vision 或 Flash Experimental 标识的版本：
- Gemini Pro Vision：适用于图像理解+文本分析，比如识别截图中的表格并转成 CSV
- Gemini 2.0 Flash Experimental（限免中）：支持图像生成、风格迁移、图文联合推理
- Gemini 2.5 Pro：新增多格式结构化输出能力，可直接返回 JSON/CSV/Markdown
构造图文并存的输入请求
上传图片不能只拖进去就问，要和文本提示形成逻辑闭环：
- 在网页版（gemini.google.com）点击输入框旁的“?”上传图片，再输入指令，例如：“从这张电路板照片中找出所有标有‘R’的电阻，并列出编号、位置和颜色环
- 用 API 时，必须用
parts字段组合图像与文本，且图像对象需放在文本之前，如：["请对比这两张B超图的异常区域", img1, img2] - 图片尽量用清晰原图，避免截图压缩失真；PDF 或扫描件建议先转为高分辨率 PNG/JPG 再上传
指定结构化输出格式（新功能重点）
Gemini 2.5 Pro 起支持主动控制返回格式，省去人工整理步骤：
- 在 API 请求中设置
response_mime_type，比如"application/json"或"text/csv" - 配合
output_schema定义字段结构，例如要求返回商品信息时写：
{ "type": "object", "properties": { "name": {"type": "string"}, "price": {"type": "number"}, "in_stock": {"type": "boolean"} } } - 网页版暂不开放 schema 配置，但可在提示词中强调格式，如：“用三列表格形式输出，列名：部件名称｜型号｜数量，不要额外解释”
验证输出是否真正“多模态融合”
别只看文字回答漂亮就结束，要回溯检查它是否真的看了图、用了图：
- 如果提问“图中穿红衣服的人站在哪一侧”，答案里却没提左右，说明视觉理解失效
- 若从发票截图提取金额，结果和图中数字不一致，可能是 OCR 识别错位或模型忽略图像上下文
- 结构化输出后，打开 JSON 或 CSV 文件，确认字段名、数据类型、空值处理是否符合预期
