dokumentace
API

Gemini generateContent

Markdown

Nativní formát Google Gemini: pro Gemini CLI, Google GenAI SDK a klienty REST.

Úplný průvodce
POSThttps://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:generateContent
Gemini generateContent
curl "https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {"role": "user", "parts": [{"text": "Vymysli tři názvy pro kavárnu."}]}
    ]
  }' 
200 OK
{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [{ "text": "1. «Zrno a pára» 2. «Ranní mletí» 3. «Kavárna na rohu»" }]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 9,
    "candidatesTokenCount": 27,
    "totalTokenCount": 36
  },
  "modelVersion": "gemini-3.8-flash"
}

Autorizace

  • x-goog-api-keyheaderpovinný

    Klíč sk-…. Lze použít i Authorization: Bearer nebo x-api-key. Kvůli kompatibilitě s Google se přijímá také ?key= v URL – s nejnižší prioritou; ?api_key= se odmítá s 400. Doporučujeme hlavičku: klíč se tak nedostane do logů.

Cesta

  • modelstringpovinný

    ID modelu s formátem Gemini, například gemini-3.8-flash nebo gemini-3.1-pro. Celkem 27.

POSThttps://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse
GEThttps://api.ailoot.ai/v1beta/models

Tělo požadavku

  • contentsarraypovinný

    Zprávy s role (user/model) a parts: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Přílohy – ty, které model přijímá na vstupu.

  • systemInstructionobjectnepovinný

    Textový systémový pokyn: {"parts": [{"text": "…"}]}.

  • generationConfigobjectnepovinný

    generationConfig přijímá temperature, topP, topK, maxOutputTokens, thinkingConfig, responseMimeType (text/plain nebo application/json), responseSchema nebo responseJsonSchema (objekt JSON), stopSequences (pole řetězců), candidateCount: 1, celočíselný seed, číselné presencePenalty a frequencyPenalty. Povolené rozsahy a možnosti závisejí na konkrétním modelu; pro odpověď JSON zvolte jednu podporovanou podobu schématu a application/json. U textových modelů responseModalities – pouze ["TEXT"].

  • safetySettingsarraynepovinný

    Objekty s povinnými category a threshold, nepovinným method. Konkrétní model musí tyto hodnoty podporovat.

  • toolsarraynepovinný

    Klientské functionDeclarations provádí vaše aplikace. U textových modelů se přijímají také {"googleSearch": {}} a {"urlContext": {}}: samostatně nebo společně v poli tools. Google Search ani URL context nelze kombinovat s functionDeclarations v jednom požadavku. Pro výstupní obrázky jsou dostupné pouze klientské funkce. Jiné vestavěné nástroje a explicitní mezipaměť (explicit cache) nejsou podporovány. Search/URL context mohou vyžadovat rezervaci celého vstupního limitu; skutečné toolUsePromptTokenCount se započítávají jako vstupní tokeny.

  • toolConfigobjectnepovinný

    functionCallingConfig: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames.

Pokud model nepodporuje pole, přílohu nebo kombinaci nástrojů, požadavek se odmítne před rezervací – nic se nestrhne. Vrátí se HTTP 400 s status INVALID_ARGUMENT a třídou invalid_request (v ErrorInfo.reason – INVALID_REQUEST). Chybný JSON, chyby parametrů cesty a dalších kontrol také vracejí 400; přečtěte si text chyby a Request ID. Možnosti závisejí na modelu: ověřte jeho formáty a vstupy v katalogu.

PDF, zvuk, video a odkazy

U modelů Gemini s podporou příslušného vstupu parts[].inlineData obsahuje mimeType a neprázdná data base64; PDF musí být skutečný soubor PDF. fileData obsahuje veřejnou https-adresu v fileUri a MIME typ souboru. Pro YouTube lze MIME vynechat. http, soukromé adresy, gs:// a objekty Google Files API nejsou podporovány, stejně jako nahrávání přes Google Files API. U videa lze přidat videoMetadata: startOffset/endOffset jako řetězec v sekundách (například 1.5s) a fps větší než 0 a nejvýše 24. Velikost těla požadavku, kontext, povolený vstup a limit odpovědi se ověřují podle modelu a formátu.

VstupPodporované typy MIME
Vložené obrázky (inline)image/png, image/jpeg, image/webp
Dokumentyapplication/pdf; text/plain, text/html, text/css, text/csv, text/xml, text/rtf, text/markdown, text/javascript, application/x-javascript, text/x-python, application/x-python
Zvukaudio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac
Videovideo/mp4, video/mpeg, video/mov, video/quicktime, video/avi, video/x-flv, video/mpg, video/webm, video/wmv, video/3gpp
import json, os, urllib.request

def generate(model, payload):
    req = urllib.request.Request(
        "https://api.ailoot.ai/v1beta/models/" + model + ":generateContent",
        data=json.dumps(payload).encode(),
        headers={"x-goog-api-key": os.environ["AILOOT_API_KEY"],
                 "Content-Type": "application/json"},
    )
    # Odešlete pouze jednou. Po vypršení časového limitu před dalším pokusem zkontrolujte Request ID v historii využití.
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=300) as response:
        print("Request ID:", response.headers.get("X-Request-ID"))
        return json.load(response)

import base64, pathlib, sys

# Zadejte skutečný místní soubor PDF, audio nebo video a jeho podporovaný typ MIME.
path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2]
payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [
    {"text": "Stručně popiš obsah souboru."},
    {"inlineData": {"mimeType": mime,
                    "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}},
]}]}
print(generate("gemini-3.8-flash", payload))
# Alternativní příloha: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}}
# Pro skutečnou URL YouTube: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}}

Search a URL context

Klientské functionDeclarations provádí vaše aplikace. U textových modelů se přijímají také {"googleSearch": {}} a {"urlContext": {}}: samostatně nebo společně v poli tools. Google Search ani URL context nelze kombinovat s functionDeclarations v jednom požadavku. Pro výstupní obrázky jsou dostupné pouze klientské funkce. Jiné vestavěné nástroje a explicitní mezipaměť (explicit cache) nejsou podporovány. Search/URL context mohou vyžadovat rezervaci celého vstupního limitu; skutečné toolUsePromptTokenCount se započítávají jako vstupní tokeny.

{"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]}

Výstupní obrázky

Obrázky v odpovědi ve formátu Gemini podporuje pouze gemini-3.1-flash-image. Jde o samostatnou možnost oproti /v1/images/generations: jiné modely pro obrázky zde nefungují. U tohoto modelu je vstup až 131072 tokenů, odpověď až 32768; celá cena nejdelší odpovědi se rezervuje předem.

responseModalities – neprázdná množina TEXT/IMAGE bez opakování. imageConfig.imageSize: 1K/2K/4K; aspectRatio: 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 1:4, 4:1, 1:8, 8:1. Vstupem tohoto modelu je text a vložené PNG/JPEG/WebP (inline); PDF/audio/video/fileData a vestavěné Search/URL context se zde nepřijímají. Dostupnost a ceny pro váš klíč najdete v katalogu a v GET /v1/models.

import json, os, urllib.request

def generate(model, payload):
    req = urllib.request.Request(
        "https://api.ailoot.ai/v1beta/models/" + model + ":generateContent",
        data=json.dumps(payload).encode(),
        headers={"x-goog-api-key": os.environ["AILOOT_API_KEY"],
                 "Content-Type": "application/json"},
    )
    # Odešlete pouze jednou. Po vypršení časového limitu před dalším pokusem zkontrolujte Request ID v historii využití.
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=300) as response:
        print("Request ID:", response.headers.get("X-Request-ID"))
        return json.load(response)

import base64, pathlib

reply = generate("gemini-3.1-flash-image", {
    "contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Akvarel: maják za úsvitu"}]}],
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
        "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "1K"},
    },
})
index = 0
for candidate in reply.get("candidates", []):
    for part in candidate.get("content", {}).get("parts", []):
        if "text" in part:
            print(part["text"])
        blob = part.get("inlineData", {})
        if blob.get("mimeType", "").startswith("image/") and blob.get("data"):
            index += 1
            extension = {"image/png": "png", "image/jpeg": "jpg",
                         "image/webp": "webp"}.get(blob["mimeType"], "bin")
            pathlib.Path(f"gemini-image-v{index}.{extension}").write_bytes(
                base64.b64decode(blob["data"]))
print("All returned images:", index)

Úplný cyklus volání funkcí (function calling)

Funkce provádí klient. Vracejte celý původní content modelu s thoughtSignature beze změn, potom functionResponse se stejným name a id, pokud bylo uvedeno ve functionCall.

import json, os, urllib.request

def generate(model, payload):
    req = urllib.request.Request(
        "https://api.ailoot.ai/v1beta/models/" + model + ":generateContent",
        data=json.dumps(payload).encode(),
        headers={"x-goog-api-key": os.environ["AILOOT_API_KEY"],
                 "Content-Type": "application/json"},
    )
    # Odešlete pouze jednou. Po vypršení časového limitu před dalším pokusem zkontrolujte Request ID v historii využití.
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=300) as response:
        print("Request ID:", response.headers.get("X-Request-ID"))
        return json.load(response)

tools = [{"functionDeclarations": [{
    "name": "multiply", "description": "Vynásobit dvě čísla",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {
        "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}},
        "required": ["a", "b"]},
}]}]
contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Vynásob 7 a 8 pomocí funkce"}]}]
for turn in range(4):  # Omezte počet průchodů smyčkou nástrojů; neodesílejte znovu požadavek, jehož výsledek není jasný.
    reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools})
    content = reply["candidates"][0]["content"]
    contents.append(content)  # Zachovejte VŠECHNY původní části a thoughtSignature beze změny.
    results = []
    for part in content.get("parts", []):
        call = part.get("functionCall")
        if not call:
            continue
        if call["name"] != "multiply":
            raise ValueError("Unexpected function")
        args = call["args"]
        result = {"name": call["name"], "response": {"value": args["a"] * args["b"]}}
        if "id" in call:
            result["id"] = call["id"]
        results.append({"functionResponse": result})
    if not results:
        print(content)
        break
    contents.append({"role": "user", "parts": results})
else:
    raise RuntimeError("Tool loop limit reached")

Odpověď

  • candidates[].content.partsarray

    Odpověď modelu.

  • usageMetadataobject

    promptTokenCount, candidatesTokenCount, totalTokenCount.

Máte další dotazy? Pošlete Request ID a popis – pomůžeme situaci objasnit.Napsat podpoře