Source: https://ailoot.ai/docs/de-at/api/gemini/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/de-at/api/gemini/ Language: de-at [API](https://ailoot.ai/docs/de-at/) # Gemini generateContent [Markdown](https://ailoot.ai/docs/de-at/api/gemini/index.md) Das native Google-Gemini-Format: für Gemini CLI, Google GenAI SDK und REST-Clients. POST`https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:generateContent` Gemini generateContent ```bash 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": "Denk dir drei Namen für ein Kaffeehaus aus."}]} ] }' ``` ```python from google import genai from google.genai import types import os client = genai.Client( api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"), # ohne /v1beta ) resp = client.models.generate_content( model="gemini-3.8-flash", contents="Denk dir drei Namen für ein Kaffeehaus aus.", ) print(resp.text) ``` ```js import { GoogleGenAI } from "@google/genai"; const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" }, // ohne /v1beta }); const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.8-flash", contents: "Denk dir drei Namen für ein Kaffeehaus aus.", }); console.log(resp.text); ``` 200 OK ```json { "candidates": [ { "content": { "role": "model", "parts": [{ "text": "1. «Bohne und Dampf» 2. «Morgendlicher Mahlgrad» 3. «Kaffeehaus ums Eck»" }] }, "finishReason": "STOP" } ], "usageMetadata": { "promptTokenCount": 9, "candidatesTokenCount": 27, "totalTokenCount": 36 }, "modelVersion": "gemini-3.8-flash" } ``` ## Authentifizierung | Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung | | --- | --- | --- | --- | | `x-goog-api-key` | header | erforderlich | Schlüssel `sk-…`. Akzeptiert werden auch `Authorization: Bearer` oder `x-api-key`. Für die Kompatibilität mit Google wird auch `?key=` in der Adresse akzeptiert — mit der niedrigsten Priorität; `?api_key=` wird mit 400 abgelehnt. Wir empfehlen einen Header: So gelangt der Schlüssel nicht in die Logs. | ## Pfad | Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung | | --- | --- | --- | --- | | `model` | string | erforderlich | ID eines Modells mit Gemini-Format, zum Beispiel `gemini-3.8-flash` oder `gemini-3.1-pro`. Insgesamt 27. | POST`https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse` GET`https://api.ailoot.ai/v1beta/models` ## Request-Body | Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung | | --- | --- | --- | --- | | `contents` | array | erforderlich | Nachrichten mit `role` (`user`/`model`) und `parts`: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Als Anhänge sind die vom Modell unterstützten Eingabearten zulässig. | | `systemInstruction` | object | optional | Systemanweisung als Text: `{"parts": [{"text": "…"}]}`. | | `generationConfig` | object | optional | `generationConfig` akzeptiert `temperature`, `topP`, `topK`, `maxOutputTokens`, `thinkingConfig`, `responseMimeType` (`text/plain` oder `application/json`), `responseSchema` oder `responseJsonSchema` (JSON-Objekt), `stopSequences` (Array aus Strings), `candidateCount: 1`, ganzzahliges `seed`, numerische Werte für `presencePenalty` und `frequencyPenalty`. Zulässige Wertebereiche und Funktionen hängen vom konkreten Modell ab; wählen Sie für JSON-Antworten eine unterstützte Schemaform und `application/json`. Bei Textmodellen ist `responseModalities` — ausschließlich `["TEXT"]`. | | `safetySettings` | array | optional | Objekte mit den erforderlichen Feldern `category` und `threshold`, dem optionalen Feld `method`. Die Werte müssen vom konkreten Modell unterstützt werden. | | `tools` | array | optional | Clientseitige `functionDeclarations` führt Ihre Anwendung aus. Textmodelle akzeptieren außerdem `{"googleSearch": {}}` und `{"urlContext": {}}`: einzeln oder gemeinsam im Array `tools`. Weder Google Search noch URL context darf gemeinsam mit `functionDeclarations` in einem Request verwendet werden. Für die Bildausgabe sind nur clientseitige Funktionen verfügbar. Andere integrierte Werkzeuge und explicit cache werden nicht unterstützt. Search/URL context kann eine Reservierung für das volle Eingabelimit erfordern; die tatsächlichen `toolUsePromptTokenCount` werden als Eingabetokens berücksichtigt. | | `toolConfig` | object | optional | `functionCallingConfig`: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE\_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames. | Unterstützt das Modell ein Feld, einen Anhang oder eine Werkzeugkombination nicht, wird der Request vor der Reservierung abgelehnt — es wird nichts abgebucht. Sie erhalten HTTP `400` mit `status` `INVALID_ARGUMENT` und der Klasse `invalid_request` (in `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). Ungültiges JSON, Fehler bei Pfadparametern und anderen Prüfungen liefern ebenfalls `400`; lesen Sie den Fehlertext und die Request ID. Die Funktionen hängen vom Modell ab: Prüfen Sie dessen Formate und Eingabearten im Katalog. ## PDF, Audio, Video und Links Bei Gemini-Modellen mit Unterstützung der jeweiligen Eingabeart gilt: `parts[].inlineData` enthält `mimeType` und nicht leere base64-Daten; ein PDF muss eine echte PDF-Datei sein. `fileData` enthält eine öffentliche `https`-Adresse in `fileUri` und den MIME-Typ der Datei. Bei YouTube kann der MIME-Typ entfallen. `http`, private Adressen, `gs://` und Objekte der Google Files API werden nicht unterstützt, ebenso wenig Uploads über die Google Files API. Bei Videos können Sie außerdem Folgendes ergänzen: `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` als String in Sekunden (zum Beispiel `1.5s`) und `fps` größer als 0 und höchstens 24. Größe des Request-Bodys, Kontext, zulässige Eingabe und Antwortlimit werden anhand von Modell und Format geprüft. | Eingabe | Unterstützte MIME-Typen | | --- | --- | | Inline-Bilder | image/png, image/jpeg, image/webp | | Dokumente | application/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 | | Audio | audio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac | | Video | video/mp4, video/mpeg, video/mov, video/quicktime, video/avi, video/x-flv, video/mpg, video/webm, video/wmv, video/3gpp | ```python 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"}, ) # Nur einmal senden. Prüfen Sie nach einer Zeitüberschreitung zuerst die Request ID in Ihrem Nutzungsverlauf, bevor Sie es erneut versuchen. 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 # Geben Sie eine tatsächlich vorhandene lokale PDF-, Audio- oder Videodatei und ihren unterstützten MIME-Typ an. path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2] payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [ {"text": "Beschreibe kurz den Inhalt der Datei."}, {"inlineData": {"mimeType": mime, "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}}, ]}]} print(generate("gemini-3.8-flash", payload)) # Alternativer Anhang: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}} # Für eine echte YouTube-URL: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}} ``` ## Search und URL context Clientseitige `functionDeclarations` führt Ihre Anwendung aus. Textmodelle akzeptieren außerdem `{"googleSearch": {}}` und `{"urlContext": {}}`: einzeln oder gemeinsam im Array `tools`. Weder Google Search noch URL context darf gemeinsam mit `functionDeclarations` in einem Request verwendet werden. Für die Bildausgabe sind nur clientseitige Funktionen verfügbar. Andere integrierte Werkzeuge und explicit cache werden nicht unterstützt. Search/URL context kann eine Reservierung für das volle Eingabelimit erfordern; die tatsächlichen `toolUsePromptTokenCount` werden als Eingabetokens berücksichtigt. ```json {"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]} ``` ## Bildausgabe Bilder in einer Antwort im Gemini-Format unterstützt ausschließlich `gemini-3.1-flash-image`. Diese Funktion ist unabhängig von `/v1/images/generations`: Andere Bildmodelle funktionieren hier nicht. Dieses Modell erlaubt Eingaben mit bis zu 131072 Tokens und Antworten mit bis zu 32768 Tokens; die vollen Kosten der längstmöglichen Antwort werden vorab reserviert. `responseModalities` — eine nicht leere Menge aus TEXT/IMAGE ohne Wiederholungen. `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. Als Eingabe akzeptiert dieses Modell Text und inline PNG/JPEG/WebP; PDF/audio/video/fileData sowie integrierte Search/URL context werden hier nicht akzeptiert. Verfügbarkeit und Preise für Ihren Schlüssel finden Sie im Katalog und in `GET /v1/models`. ```python 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"}, ) # Nur einmal senden. Prüfen Sie nach einer Zeitüberschreitung zuerst die Request ID in Ihrem Nutzungsverlauf, bevor Sie es erneut versuchen. 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": "Aquarell: Leuchtturm im Morgengrauen"}]}], "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) ``` ## Vollständiger Function-Calling-Zyklus Funktionen führt der Client aus. Geben Sie den gesamten ursprünglichen content des Modells samt thoughtSignature unverändert zurück, anschließend functionResponse mit demselben name und id, sofern id im functionCall enthalten war. ```python 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"}, ) # Nur einmal senden. Prüfen Sie nach einer Zeitüberschreitung zuerst die Request ID in Ihrem Nutzungsverlauf, bevor Sie es erneut versuchen. 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": "Zwei Zahlen multiplizieren", "parameters": {"type": "object", "properties": { "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}}, "required": ["a", "b"]}, }]}] contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Multipliziere 7 mit 8 mithilfe der Funktion"}]}] for turn in range(4): # Begrenzen Sie die Tool-Schleife; senden Sie eine Anfrage mit unklarem Ergebnis nicht erneut. reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools}) content = reply["candidates"][0]["content"] contents.append(content) # Lassen Sie ALLE (ALL) ursprünglichen parts und thoughtSignature unverändert. 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") ``` ## Antwort | Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung | | --- | --- | --- | --- | | `candidates[].content.parts` | array | | Antwort des Modells. | | `usageMetadata` | object | | `promptTokenCount`, `candidatesTokenCount`, `totalTokenCount`. | Eine kostenpflichtige Gemini-Antwort wird nach der Kostenberechnung vollständig übermittelt, nicht Wort für Wort. Der Gemini-Stream enthält keine Statuszeilen — planen Sie beim Client-Timeout ausreichend Spielraum ein. Noch Fragen? Senden Sie uns die Request ID und eine Beschreibung — wir helfen Ihnen weiter.[Support kontaktieren](mailto:support@ailoot.ai) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.