Source: https://ailoot.ai/docs/de/api/gemini/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/de/api/gemini/ Language: de [API](https://ailoot.ai/docs/de/) # Gemini generateContent [Markdown](https://ailoot.ai/docs/de/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": "Schlage drei Namen für ein Café vor."}]} ] }' ``` ```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="Schlage drei Namen für ein Café vor.", ) 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: "Schlage drei Namen für ein Café vor.", }); console.log(resp.text); ``` 200 OK ```json { "candidates": [ { "content": { "role": "model", "parts": [{ "text": "1. «Bohne und Dampf» 2. «Morgendlicher Mahlgrad» 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 geeignet sind `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, damit der Schlüssel nicht in die Logs gelangt. | ## 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` ## Anfrageinhalt | Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung | | --- | --- | --- | --- | | `contents` | array | erforderlich | Nachrichten mit `role` (`user`/`model`) und `parts`: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Als Anhänge eignen sich die vom Modell unterstützten Eingaben. | | `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`. Zulässige Wertebereiche und Funktionen hängen vom genauen Modell ab; wählen Sie für eine JSON-Antwort 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 genauen Modell unterstützt werden. | | `tools` | array | optional | Clientseitige `functionDeclarations` werden von Ihrer Anwendung ausgeführt. Textmodelle akzeptieren außerdem `{"googleSearch": {}}` und `{"urlContext": {}}`: einzeln oder gemeinsam im Array `tools`. Weder Google Search noch URL context dürfen zusammen mit `functionDeclarations` in einer Anfrage verwendet werden. Für Bilder in der Ausgabe stehen ausschließlich clientseitige Funktionen zur Verfügung. Weitere integrierte Tools und explicit cache werden nicht unterstützt. Search/URL context können eine Reservierung anhand des vollständigen Eingabelimits erfordern; die tatsächlich angefallenen `toolUsePromptTokenCount` werden als Eingabetokens gezählt. | | `toolConfig` | object | optional | `functionCallingConfig`: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE\_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames. | Wenn das Modell ein Feld, einen Anhang oder eine Tool-Kombination nicht unterstützt, wird die Anfrage 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 in 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 Eingaben im Katalog. ## PDF, Audio, Video und Links Für Gemini-Modelle mit Unterstützung für die jeweilige Eingabe gilt: `parts[].inlineData` enthält `mimeType` und nicht leere base64-Daten; eine PDF-Datei muss eine echte PDF-Datei sein. `fileData` enthält eine öffentliche `https`-Adresse in `fileUri` und den MIME-Typ der Datei. Für YouTube kann der MIME-Typ weggelassen werden. `http`, private Adressen, `gs://` und Objekte der Google Files API werden nicht unterstützt; auch Uploads über die Google Files API sind nicht möglich. Bei Video können Sie `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` als Zeichenfolge in Sekunden angeben (zum Beispiel `1.5s`) und `fps` mit einem Wert größer als 0 und höchstens 24 angeben. Größe des Anfrageinhalts, 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 einem Timeout 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 echte lokale PDF-, Audio- oder Videodatei und den 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` werden von Ihrer Anwendung ausgeführt. Textmodelle akzeptieren außerdem `{"googleSearch": {}}` und `{"urlContext": {}}`: einzeln oder gemeinsam im Array `tools`. Weder Google Search noch URL context dürfen zusammen mit `functionDeclarations` in einer Anfrage verwendet werden. Für Bilder in der Ausgabe stehen ausschließlich clientseitige Funktionen zur Verfügung. Weitere integrierte Tools und explicit cache werden nicht unterstützt. Search/URL context können eine Reservierung anhand des vollständigen Eingabelimits erfordern; die tatsächlich angefallenen `toolUsePromptTokenCount` werden als Eingabetokens gezählt. ```json {"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]} ``` ## Bilder in der Ausgabe Bilder in einer Gemini-Antwort unterstützt ausschließlich `gemini-3.1-flash-image`. Dies ist eine separate Funktion gegenüber `/v1/images/generations`: Andere Bildmodelle funktionieren hier nicht. Dieses Modell unterstützt bis zu 131072 Eingabetokens und bis zu 32768 Antworttokens; die vollständigen Kosten der längstmöglichen Antwort werden vorab reserviert. `responseModalities` — eine nicht leere Menge aus TEXT/IMAGE ohne Duplikate. `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. Die Eingabe dieses Modells besteht aus Text und inline PNG/JPEG/WebP; PDF/audio/video/fileData und die integrierten 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 einem Timeout 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-Ablauf Die Funktionen werden vom Client ausgeführt. Geben Sie den gesamten ursprünglichen content des Modells einschließlich thoughtSignature unverändert zurück und anschließend functionResponse mit demselben name und id, sofern die id in 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"}, ) # Nur einmal senden. Prüfen Sie nach einem Timeout 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) # Behalten Sie ALLE ursprünglichen parts und thoughtSignature unverändert bei. 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`. | Die kostenpflichtige Gemini-Antwort wird nach der Kostenberechnung vollständig geliefert, nicht Wort für Wort. Der Gemini-Stream enthält keine Steuerzeilen; wählen Sie den Client-Timeout daher mit ausreichend Spielraum. Noch Fragen? Senden Sie uns die Request ID und eine Beschreibung, damit wir Ihnen weiterhelfen können.[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.