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

[Conexión](https://ailoot.ai/docs/es/) 

# Google GenAI SDK

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

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

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

## [](https://ailoot.ai/docs/es/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 la cabecera `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/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` (array 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 concreto; 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 array de objetos con `category`, `threshold` y el campo opcional `method`; elige los valores según la documentación del modelo concreto.
- 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 vídeos se puede añadir `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 array `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 |
| Vídeo | 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. Tras un tiempo de espera agotado, 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 de PDF, audio o vídeo 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/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. Tras un tiempo de espera agotado, 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 bucle 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 las partes originales 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/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 coste: el texto del flujo llega completo cuando termina el modelo, no palabra a palabra. El flujo de Gemini no incluye líneas de servicio, así que deja un margen suficiente en el tiempo de espera del cliente para respuestas largas.

## [](https://ailoot.ai/docs/es/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/connect/anthropic-sdk/).

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

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