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Canonical: https://ailoot.ai/docs/es-mx/connect/google-genai/
Language: es-mx

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# Google GenAI SDK

[Markdown](https://ailoot.ai/docs/es-mx/connect/google-genai/index.md)

Formato nativo de Gemini: SDK Google GenAI para Python y JavaScript y solicitudes REST directas.

## [](https://ailoot.ai/docs/es-mx/connect/google-genai/#install)Instalación

```bash
pip install google-genai
```

```bash
npm install @google/genai
```

## [](https://ailoot.ai/docs/es-mx/connect/google-genai/#client)Conexión

La URL es `https://api.ailoot.ai` sin `/v1beta`: el SDK construye la ruta `/v1beta/models/<modelo>:generateContent` automáticamente. En Python, la URL se configura mediante `HttpOptions(base_url=…)` y en JavaScript, mediante `httpOptions.baseUrl`. El SDK envía la clave en el encabezado `x-goog-api-key`.

```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"),  # sin /v1beta
)

resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="Inventa tres nombres para una cafetería.",
)
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" }, // sin /v1beta
});

const resp = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.8-flash",
  contents: "Inventa tres nombres para una cafetería.",
});
console.log(resp.text);
```

```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": "Inventa tres nombres para una cafetería."}]}
    ]
  }' 
```

## [](https://ailoot.ai/docs/es-mx/connect/google-genai/#body)Datos que puedes enviar

- Campos de nivel superior: `contents`, `systemInstruction`, `generationConfig`, `safetySettings`, `tools` y `toolConfig`.
- `generationConfig` admite `temperature`, `topP`, `topK`, `maxOutputTokens`, `thinkingConfig`, `responseMimeType` (`text/plain` o `application/json`), `responseSchema` o `responseJsonSchema` (objeto JSON), `stopSequences` (arreglo de cadenas), `candidateCount: 1`, un `seed` de tipo entero, y los valores numéricos `presencePenalty` y `frequencyPenalty`. Los rangos válidos y las funciones disponibles dependen del modelo específico; para obtener una respuesta JSON, elige un único formato de esquema compatible y `application/json`. En los modelos de texto, `responseModalities` solo admite `["TEXT"]`.
- `safetySettings` es un arreglo de objetos con `category`, `threshold` y el campo opcional `method`; elige los valores según la documentación del modelo específico.
- En los modelos Gemini que admiten el tipo de entrada correspondiente, `parts[].inlineData` contiene `mimeType` y datos base64 no vacíos; el PDF debe ser un archivo PDF real. `fileData` contiene una dirección pública `https` en `fileUri` y el tipo MIME del archivo. En YouTube se puede omitir el tipo MIME. `http`, las direcciones privadas, `gs://` y los objetos de Google Files API no se admiten, tampoco la carga mediante Google Files API. En los videos se puede agregar `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` como cadenas en segundos (por ejemplo, `1.5s`) y `fps` debe ser mayor que 0 y no superar 24. El tamaño del cuerpo, el contexto, la entrada admitida y el límite de respuesta se validan según el modelo y el formato.
- Las funciones del cliente `functionDeclarations` las ejecuta tu aplicación. Los modelos de texto también admiten `{"googleSearch": {}}` y `{"urlContext": {}}`, por separado o juntos en el arreglo `tools`. Ni Google Search ni URL context se pueden combinar con `functionDeclarations` en una misma solicitud. Para generar imágenes solo se admiten funciones del cliente. No se admiten otras herramientas integradas ni caché explícita. Search/URL context pueden requerir una reserva por el límite completo de entrada; los valores reales de `toolUsePromptTokenCount` se contabilizan como tokens de entrada.
- Si el modelo no admite un campo, un adjunto o una combinación de herramientas, la solicitud se rechaza antes de reservar saldo y no se cobra nada. Se devuelve HTTP `400` con `status` `INVALID_ARGUMENT` y la clase `invalid_request` (en `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). Un JSON no válido, errores en los parámetros de ruta y otros fallos de validación también devuelven `400`; lee el mensaje de error y el Request ID. Las capacidades dependen del modelo: consulta sus formatos y entradas en el catálogo.

| Entrada | Tipos MIME admitidos |
| --- | --- |
| Imágenes inline | image/png, image/jpeg, image/webp |
| Documentos | 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"},
    )
    # Un solo envío. Si se agota el tiempo de espera, consulta el Request ID en tu historial de uso antes de reintentar.
    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

# Proporciona un archivo local real, ya sea PDF, audio o video, y su tipo MIME compatible.
path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2]
payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [
    {"text": "Describe brevemente el contenido del archivo."},
    {"inlineData": {"mimeType": mime,
                    "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}},
]}]}
print(generate("gemini-3.8-flash", payload))
# Adjunto alternativo: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}}
# Para una URL real de YouTube: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}}
```

## [](https://ailoot.ai/docs/es-mx/connect/google-genai/#function-loop)Ciclo completo de una función

Envía la declaración, recibe functionCall, ejecuta tu función, devuelve functionResponse y solicita la siguiente respuesta. Conserva todo el content del modelo, incluido thoughtSignature; no crees la firma por tu cuenta.

```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"},
    )
    # Un solo envío. Si se agota el tiempo de espera, consulta el Request ID en tu historial de uso antes de reintentar.
    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": "Multiplicar dos números",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {
        "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}},
        "required": ["a", "b"]},
}]}]
contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Multiplica 7 por 8 con la función"}]}]
for turn in range(4):  # Limita el ciclo de herramientas; no vuelvas a enviar una solicitud cuyo resultado no esté claro.
    reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools})
    content = reply["candidates"][0]["content"]
    contents.append(content)  # Conserva TODAS (ALL) las partes originales (parts) y thoughtSignature sin cambios.
    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")
```

## [](https://ailoot.ai/docs/es-mx/connect/google-genai/#stream)Respuesta en streaming

```python
for chunk in client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="Describe una puesta de sol sobre el mar",
):
    print(chunk.text, end="", flush=True)
```

```bash
curl -N "https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Describe una puesta de sol sobre el mar"}]}]}' 
```

Ailoot entrega la respuesta de pago de Gemini después de calcular el costo: el texto del flujo llega completo cuando termina el modelo, no palabra por palabra. El flujo de Gemini no incluye líneas auxiliares, así que deja un margen suficiente en el tiempo de espera del cliente para respuestas largas.

## [](https://ailoot.ai/docs/es-mx/connect/google-genai/#models)Modelos disponibles

Hay 27 identificadores disponibles en formato Gemini: `gemini-3.8-flash`, `gemini-3.1-pro`, `gemini-pro-agent`, `gemini-3.8-flash-tiered`, `gemini-3.8-flash-medium`, `gemini-3.8-flash-low`, `gemini-3.8-flash-high`, `gemini-3.7-flash`, `gemini-3.7-flash-tiered`, `gemini-3.7-flash-medium`, `gemini-3.7-flash-low`, `gemini-3.7-flash-high`, `gemini-3.6-flash`, `gemini-3.6-flash-tiered`, `gemini-3.6-flash-medium`, `gemini-3.6-flash-low`, `gemini-3.6-flash-high`, `gemini-3.5-flash-lite`, `gemini-3.1-pro-preview`, `gemini-3.1-pro-low`, `gemini-3.1-pro-high`, `gemini-3.1-flash-lite`, `gemini-3-flash`, `gemini-2.5-pro`, `gemini-2.5-flash`, `gemini-2.5-flash-thinking`, `gemini-2.5-flash-lite`.

Los modelos Gemini también están disponibles en Anthropic Messages, lo que resulta práctico para clientes que solo admiten ese formato: [Anthropic SDK](https://ailoot.ai/docs/es-mx/connect/anthropic-sdk/).

¿Tienes alguna pregunta? Envíanos el Request ID y una descripción; te ayudaremos a resolverla.[Contactar a soporte](mailto:support@ailoot.ai)

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