Source: https://ailoot.ai/docs/de-ch/api/gemini/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/de-ch/api/gemini/ Language: de-ch [API](https://ailoot.ai/docs/de-ch/) # Gemini generateContent [Markdown](https://ailoot.ai/docs/de-ch/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": "Denke dir drei Namen für ein Café 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="Denke dir drei Namen für ein Café 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: "Denke dir drei Namen für ein Café aus.", }); console.log(resp.text); ``` 200 OK ```json { "candidates": [ { "content": { "role": "model", "parts": [{ "text": "1. «Bohne und Dampf» 2. «Morgenmahlung» 3. «Café an der Ecke»" }] }, "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-…`. Ebenfalls unterstützt werden `Authorization: Bearer` oder `x-api-key`. Für die Kompatibilität mit Google wird auch `?key=` in der URL akzeptiert — mit der niedrigsten Priorität; `?api_key=` wird mit 400 abgelehnt. Wir empfehlen einen Header, damit der Schlüssel nicht in Protokollen landet. | ## 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` ## Anfragekörper | 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 Eingaben möglich. | | `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 von Zeichenfolgen), `candidateCount: 1`, ganzzahliges `seed`, numerische `presencePenalty` und `frequencyPenalty`. Gültige Wertebereiche und Funktionen hängen vom genauen Modell ab; wählen Sie für eine JSON-Antwort eine unterstützte Schemaform und `application/json`. Bei Textmodellen unterstützt `responseModalities` nur `["TEXT"]`. | | `safetySettings` | array | optional | Objekte mit den erforderlichen Feldern `category` und `threshold`, dem optionalen Feld `method`. Die Werte müssen vom genauen Modell unterstützt werden. | | `tools` | array | optional | Clientseitige `functionDeclarations` werden von Ihrer Anwendung ausgeführt. Bei Textmodellen werden ausserdem `{"googleSearch": {}}` und `{"urlContext": {}}` akzeptiert: einzeln oder zusammen im Array `tools`. Weder Google Search noch URL context dürfen mit `functionDeclarations` in derselben Anfrage kombiniert werden. Bei Bildausgaben sind nur clientseitige Funktionen verfügbar. Andere integrierte Werkzeuge und explicit cache werden nicht unterstützt. Search/URL context können eine Reservierung für das gesamte 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 die Anfrage vor der Reservierung abgelehnt — es wird nichts abgebucht. Die Antwort ist HTTP `400` mit `status` `INVALID_ARGUMENT` und der Klasse `invalid_request` (in `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). Ungültiges JSON sowie Fehler bei Pfadparametern und anderen Prüfungen führen ebenfalls zu `400`; lesen Sie den Fehlertext und die Request ID. Die Funktionen hängen vom Modell ab: Prüfen Sie dessen Formate und Eingaben im Katalog. ## PDF, Audio, Video und Links Bei Gemini-Modellen mit Unterstützung der jeweiligen Eingabe enthält `parts[].inlineData` das Feld `mimeType` und nicht leere base64-Daten; eine PDF-Datei muss tatsächlich im PDF-Format vorliegen. `fileData` enthält eine öffentliche `https`-Adresse in `fileUri` und den MIME-Typ der Datei. Bei YouTube kann der MIME-Typ weggelassen werden. `http`, private Adressen, `gs://` und Google-Files-API-Objekte werden nicht unterstützt, ebenso wenig Uploads über die Google Files API. Bei Videos können Sie `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` als Zeichenfolge in Sekunden (zum Beispiel `1.5s`) und `fps` grösser als 0 und höchstens 24 hinzufügen. Die Grösse des Anfragekörpers, der Kontext, die zulässige Eingabe und das 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"}, ) # Einmal senden. Nach einem Timeout vor einem erneuten Versuch die Request ID im Nutzungsverlauf prüfen. 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 # Eine echte lokale PDF-, Audio- oder Videodatei und ihren unterstützten MIME-Typ angeben. 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` werden von Ihrer Anwendung ausgeführt. Bei Textmodellen werden ausserdem `{"googleSearch": {}}` und `{"urlContext": {}}` akzeptiert: einzeln oder zusammen im Array `tools`. Weder Google Search noch URL context dürfen mit `functionDeclarations` in derselben Anfrage kombiniert werden. Bei Bildausgaben sind nur clientseitige Funktionen verfügbar. Andere integrierte Werkzeuge und explicit cache werden nicht unterstützt. Search/URL context können eine Reservierung für das gesamte Eingabelimit erfordern; die tatsächlichen `toolUsePromptTokenCount` werden als Eingabetokens berücksichtigt. ```json {"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]} ``` ## Bilder als Ausgabe Bilder in einer Antwort im Gemini-Format unterstützt nur `gemini-3.1-flash-image`. Diese Funktion ist unabhängig von `/v1/images/generations`: Andere Bildmodelle funktionieren hier nicht. Dieses Modell unterstützt bis zu 131072 Eingabetokens und 32768 Antworttokens; die vollständigen 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. Dieses Modell akzeptiert Text und Inline-PNG/JPEG/WebP; PDF/audio/video/fileData und 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"}, ) # Einmal senden. Nach einem Timeout vor einem erneuten Versuch die Request ID im Nutzungsverlauf prüfen. 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 bei Sonnenaufgang"}]}], "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-Ablauf Die Funktionen werden vom Client ausgeführt. Geben Sie den gesamten ursprünglichen content des Modells samt thoughtSignature unverändert zurück, danach functionResponse mit demselben name und id, falls diese im functionCall vorhanden 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"}, ) # Einmal senden. Nach einem Timeout vor einem erneuten Versuch die Request ID im Nutzungsverlauf prüfen. 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): # Die Tool-Schleife begrenzen; keine Anfrage erneut senden, deren Ergebnis unklar ist. reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools}) content = reply["candidates"][0]["content"] contents.append(content) # Alle ursprünglichen parts (ALL) und thoughtSignature unverändert beibehalten. 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 ausgegeben, nicht Wort für Wort. Im Gemini-Stream gibt es keine Statuszeilen — stellen Sie den Client-Timeout ausreichend hoch ein. Noch Fragen? Schicken 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.