路径不对
AI Studio API key 和 Vertex AI service account 是两条不同路径。缺项目或权限时，换 key 也没用。
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GEMINI 2.5 FLASH-LITE × 设置
稳定基线，比万能预设更可靠
Gemini 2.5 Flash-Lite 有很多参数，但没有适用于所有任务的最佳设置。先确认 provider 和模型 ID，写一段简短系统指令，再一次只改一个受支持的变量。本指南区分官方字段和个人偏好。
设置陷阱
滑块越多，不代表测试越稳定
一个预设可能混合 provider 字段、连接器默认值和个人口味，出了问题就很难定位。先确认请求路径，记录响应状态，把角色扮演偏好当作实验，不要称为官方最优。
同时改太多
temperature、top-p 和上下文一起改变，无法知道到底是哪项起作用。
空回复不一定是质量问题
空结果可能是安全拦截、配额错误、模型 ID 错误或格式问题。先看响应状态。
官方基线
先锁定请求，再调整文风
Google 文档给出稳定模型和限制。连接器可能只暴露 API 的一部分；只使用 provider 实际支持的字段，并保存第一条成功请求。
Provider + 模型
在连接器中选择 Google AI Studio 或 Vertex AI。使用稳定 ID `gemini-2.5-flash-lite`，不要使用已关闭的 preview ID。
上下文 + 输出
Google 列出的输入上限为 1,048,576 tokens，输出上限为 65,536 tokens。这是上限，不保证完美召回。
生成控制
temperature、top-p、top-k、seed 和 stop sequences 是 API 概念；只有文档或连接器确认支持时才使用。
Thinking + streaming
Google 将 thinking 列为支持项。streaming 改变交付方式，不改变安全策略。先确认连接器字段。
一次只改一个变量
让每次改动都能说明原因
每次使用相同短提示、系统指令、上下文块和输出目标。保存两三次结果，只保留真正改善目标的改动。
- 01
写清楚契约
说明角色、任务、输出形式和不该编造的内容。角色扮演中的“推进剧情，不要复述用户动作”是可测试偏好，不是官方最佳值。
- 02
设一个适度目标
按任务选择实际输出长度。回答被截断时，先提高输出上限，再提高 temperature。
- 03
选择一个采样项
只测试 temperature、top-p 或 top-k 之一。provider 支持 seed 时保持固定，但 seed 不保证每次完全相同。
- 04
有目的地测试 thinking
仅在模型和连接器提供开关时比较 thinking 开关。它适合规划型提示，不是错误模型或被拦截请求的解药。
- 05
检查安全和结束状态
安全拦截、空候选或 stop sequence 与低质量是不同问题。保持请求无害，查看 provider 反馈。
不要 jailbreak 或绕过安全过滤器。这既不安全，也可能违反 provider 规则，还会破坏排错信号。
排错
先读状态，再改预设
根据请求路径匹配现象。同一提示在 AI Studio、Vertex AI 或第三方连接器中可能含义不同。
| 现象 | 先试什么 | 再检查什么 |
|---|---|---|
| 400 / invalid request | 删除不支持的字段，用极短提示重试。 | 检查 JSON 结构、字段名和连接器支持。 |
| 401 / 未认证 | 用预期凭证重新连接。 | AI Studio 使用 API key；Vertex AI 的 service account 路径不同。 |
| 403 / 权限或政策 | 确认项目、账单和 API 权限。 | 阅读 provider 信息，不要尝试绕过。 |
| 404 / 找不到模型 | 准确使用 `gemini-2.5-flash-lite`。 | 确认 endpoint、区域和连接器模型列表。 |
| 429 / RESOURCE_EXHAUSTED | 等待、退避，降低频率或请求体大小。 | 查看项目 RPM、TPM、RPD；同项目换 key 可能无效。 |
| 空回复 | 用短小无害提示，关闭可选格式。 | 查看安全反馈、finish reason、stop sequences 和 streaming 处理。 |
TABBIT 的位置
把证据放在设置旁边
Tabbit 是放置模型测试相关网页和文件的浏览器工作区。当前国际版生产快照列出并启用 Gemini 2.5 Flash-Lite，但账号、版本、配额和未来部署可能不同，以实时 picker 为准。
- 1
打开证据资料
调参时保留 Google 文档、提示记录、角色表或测试表格。
- 2
引用而非粘贴
用 @ 引用打开的页面、截图或本地文件，让模型简洁比较两次运行。
- 3
遵守边界
Tabbit 不接受 SillyTavern provider 设置或 Google AI Studio API key，也不能替代 SillyTavern。
常见问题
Gemini 2.5 Flash-Lite 设置问答
该使用哪个模型 ID？+
使用 `gemini-2.5-flash-lite`。Google 已将 `gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025` 列为关闭。
temperature 设多少好？+
没有万能值。先用连接器默认值，只改 temperature，用相同提示比较，再决定任务所需值。
可以用 top-p、top-k、seed 和 stop sequences 吗？+
只有 API 或连接器对该模型明确记录并接受时才使用。不要臆造 UI 字段。
要开启 thinking 吗？+
Google 列为支持项。只有连接器暴露开关且任务需要规划时才测试，它不能修复认证、配额或安全错误。
为什么是空回复？+
检查安全反馈、finish reason、stop sequences、streaming 拼接、模型 ID 和配额。短小无害提示有助诊断。
400、401、403、404、429 分别是什么？+
通常对应请求无效、缺少认证、权限或政策、找不到模型/路径，以及速率或配额限制。以 provider 的具体响应为准。
Tabbit 支持 Gemini 2.5 Flash-Lite 吗？+
当前国际版生产快照将其标记为 picker 中已启用，但取决于实时 picker、账号、版本和配额。不承诺无限访问或中国版可用。
Tabbit 能使用我的 SillyTavern key 吗？+
不能。Tabbit 不接受 SillyTavern provider 或 Google AI Studio API key，也不能替代 SillyTavern。
保留基线，一次只改一项
使用稳定模型 ID，记录请求状态，并把安全反馈纳入测试。下一次测试需要文档、页面、截图或文件时，打开 Tabbit。
支持 macOS 和 Windows。模型可用性与限制可能变化。