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

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# Google GenAI SDK

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Le format natif Gemini : Google GenAI SDK pour Python et JavaScript, ainsi que des requêtes REST directes.

## [](https://ailoot.ai/docs/fr/connect/google-genai/#install)Installation

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

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

## [](https://ailoot.ai/docs/fr/connect/google-genai/#client)Connexion

L’adresse est `https://api.ailoot.ai` sans `/v1beta` : le SDK construit lui-même le chemin `/v1beta/models/<modèle>:generateContent` . En Python, l’adresse se configure avec `HttpOptions(base_url=…)`, et en JavaScript, avec `httpOptions.baseUrl`. Le SDK transmet la clé dans l’en-tête `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"),  # sans /v1beta
)

resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="Propose trois noms pour un café.",
)
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" }, // sans /v1beta
});

const resp = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.8-flash",
  contents: "Propose trois noms pour un café.",
});
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": "Propose trois noms pour un café."}]}
    ]
  }' 
```

## [](https://ailoot.ai/docs/fr/connect/google-genai/#body)Champs acceptés

- Champs de premier niveau : `contents`, `systemInstruction`, `generationConfig`, `safetySettings`, `tools` et `toolConfig`.
- `generationConfig` accepte `temperature`, `topP`, `topK`, `maxOutputTokens`, `thinkingConfig`, `responseMimeType` (`text/plain` ou `application/json`), `responseSchema` ou `responseJsonSchema` (objet JSON), `stopSequences` (tableau de chaînes), `candidateCount: 1`, le paramètre entier `seed`, les paramètres numériques `presencePenalty` et `frequencyPenalty`. Les plages et capacités dépendent du modèle exact. Pour une réponse JSON, choisissez une seule forme de schéma prise en charge et `application/json`. Pour les modèles textuels, `responseModalities` — uniquement `["TEXT"]`.
- `safetySettings` — un tableau d’objets contenant `category`, `threshold` et, facultativement, `method`; choisissez les valeurs selon la documentation du modèle exact.
- Pour les modèles Gemini prenant en charge l’entrée concernée, `parts[].inlineData` contient `mimeType` et des données base64 non vides ; le PDF doit être un véritable fichier PDF. `fileData` contient une URL publique `https` dans `fileUri` et le type MIME du fichier. Pour YouTube, le MIME peut être omis. `http`, les adresses privées, `gs://` et les objets Google Files API ne sont pas pris en charge, pas plus que les téléversements via Google Files API. Pour la vidéo, vous pouvez ajouter `videoMetadata` : `startOffset`/`endOffset` sous forme de chaîne exprimée en secondes (par exemple, `1.5s`) et `fps` supérieur à 0 et inférieur ou égal à 24. La taille du corps, le contexte, l’entrée autorisée et la limite de réponse sont vérifiés selon le modèle et le format.
- Les déclarations clientes `functionDeclarations` sont exécutées par votre application. Les modèles textuels acceptent aussi `{"googleSearch": {}}` et `{"urlContext": {}}`, séparément ou ensemble dans le tableau `tools`. Ni Google Search ni URL context ne peuvent être combinés avec `functionDeclarations` dans une même requête. Pour générer des images en sortie, seules les fonctions clientes sont disponibles. Les autres outils intégrés et explicit cache ne sont pas pris en charge. Search/URL context peuvent exiger une réservation couvrant la limite d’entrée complète ; les valeurs réelles `toolUsePromptTokenCount` sont comptées comme tokens d’entrée.
- Si le modèle ne prend pas en charge un champ, une pièce jointe ou une combinaison d’outils, la requête est rejetée avant la réservation, sans débit. Vous recevrez un statut HTTP `400` avec `status` `INVALID_ARGUMENT` et la classe `invalid_request` (dans `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). Un JSON incorrect, des erreurs de paramètres de chemin ou d’autres validations renvoient aussi `400`; lisez le message d’erreur et le Request ID. Les capacités dépendent du modèle : vérifiez ses formats et entrées dans le catalogue.

| Entrée | MIME pris en charge |
| --- | --- |
| Images inline | image/png, image/jpeg, image/webp |
| Documents | 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 |
| Vidéo | 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 seul envoi. Après un dépassement de délai, vérifiez le Request ID dans votre historique d’utilisation avant de réessayer.
    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

# Fournissez un véritable fichier PDF, audio ou vidéo local, ainsi que son type MIME pris en charge.
path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2]
payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [
    {"text": "Décris brièvement le contenu du fichier."},
    {"inlineData": {"mimeType": mime,
                    "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}},
]}]}
print(generate("gemini-3.8-flash", payload))
# Autre pièce jointe : {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}}
# Pour une véritable URL YouTube : {"fileData": {"fileUri": youtube_url}}
```

## [](https://ailoot.ai/docs/fr/connect/google-genai/#function-loop)Cycle complet d’un appel de fonction

Transmettez la déclaration, recevez functionCall, exécutez votre fonction, renvoyez functionResponse, puis demandez la réponse suivante. Conservez l’intégralité du content du modèle, y compris thoughtSignature ; ne créez pas vous-même la signature.

```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 seul envoi. Après un dépassement de délai, vérifiez le Request ID dans votre historique d’utilisation avant de réessayer.
    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": "Multiplier deux nombres",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {
        "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}},
        "required": ["a", "b"]},
}]}]
contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Multiplie 7 par 8 à l’aide de la fonction"}]}]
for turn in range(4):  # Limitez le nombre d’itérations de la boucle d’outils ; ne renvoyez pas une requête dont le résultat est incertain.
    reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools})
    content = reply["candidates"][0]["content"]
    contents.append(content)  # Conservez TOUTES les parties d’origine et thoughtSignature sans modification.
    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/fr/connect/google-genai/#stream)Réponse en streaming

```python
for chunk in client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="Décris un coucher de soleil sur la mer",
):
    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": "Décris un coucher de soleil sur la mer"}]}]}' 
```

Ailoot fournit la réponse payante Gemini après le calcul du coût : le texte du flux arrive en entier lorsque le modèle a terminé, et non mot à mot. Le flux Gemini ne contient pas de lignes de service ; prévoyez donc une marge dans le délai d’attente du client pour les réponses longues.

## [](https://ailoot.ai/docs/fr/connect/google-genai/#models)Modèles disponibles

Le format Gemini donne accès à 27 identifiants : `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`.

Les modèles Gemini sont aussi disponibles au format Anthropic Messages, ce qui est pratique pour les clients qui ne prennent en charge que ce format : [Anthropic SDK](https://ailoot.ai/docs/fr/connect/anthropic-sdk/).

Encore des questions ? Envoyez le Request ID et une description : nous vous aiderons à comprendre.[Contacter l’assistance](mailto:support@ailoot.ai)

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