Gemini generateContent
Markdownהפורמט המקורי של Google Gemini: עבור Gemini CLI, Google GenAI SDK ולקוחות REST.
המדריך המלא
https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:generateContentcurl "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": "הצע שלושה שמות לבית קפה."}]}
]
}' 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"), # ללא /v1beta
)
resp = client.models.generate_content(
model="gemini-3.8-flash",
contents="הצע שלושה שמות לבית קפה.",
)
print(resp.text)import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({
apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY,
httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" }, // ללא /v1beta
});
const resp = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3.8-flash",
contents: "הצע שלושה שמות לבית קפה.",
});
console.log(resp.text);{
"candidates": [
{
"content": {
"role": "model",
"parts": [{ "text": "1. «פול ואדים» 2. «טחינת הבוקר» 3. «בית הקפה שבפינה»" }]
},
"finishReason": "STOP"
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 9,
"candidatesTokenCount": 27,
"totalTokenCount": 36
},
"modelVersion": "gemini-3.8-flash"
}אימות
- x-goog-api-keyheaderחובה
מפתח
sk-…. ניתן להשתמש גם ב-Authorization: Bearerאוx-api-key. לצורך תאימות ל-Google מתקבל גם?key=בכתובת — בעדיפות הנמוכה ביותר;?api_key=נדחה עם 400. מומלץ להשתמש בכותרת: כך המפתח אינו מופיע ביומנים.
נתיב
- modelstringחובה
מזהה מודל בפורמט Gemini, לדוגמה
gemini-3.8-flashאוgemini-3.1-pro. בסך הכול 27.
https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=ssehttps://api.ailoot.ai/v1beta/modelsגוף הבקשה
- contentsarrayחובה
הודעות עם
role(user/model) וכןparts: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. ניתן לצרף רק סוגי קבצים שהמודל מקבל כקלט. - systemInstructionobjectרשות
הוראת מערכת טקסטואלית:
{"parts": [{"text": "…"}]}. - generationConfigobjectרשות
generationConfigמקבלtemperature,topP,topK,maxOutputTokens,thinkingConfig,responseMimeType(text/plainאוapplication/json),responseSchemaאוresponseJsonSchema(אובייקט JSON),stopSequences(מערך מחרוזות),candidateCount: 1, מספר שלם עבורseed, ערכים מספריים עבורpresencePenaltyוכןfrequencyPenalty. הטווחים והיכולות המותרים תלויים במודל המדויק; לתשובת JSON יש לבחור צורת סכימה נתמכת אחת ואתapplication/json. במודלי טקסטresponseModalities— רק["TEXT"]. - safetySettingsarrayרשות
אובייקטים עם שדות חובה
categoryוכןthreshold, ועם שדה רשותmethod. הערכים חייבים להיות נתמכים במודל המדויק. - toolsarrayרשות
את פונקציות הלקוח
functionDeclarationsמריצה האפליקציה שלכם. במודלי טקסט מתקבלים גם{"googleSearch": {}}וכן{"urlContext": {}}: בנפרד או יחד במערךtools. אי אפשר לשלב Google Search או URL context עםfunctionDeclarationsבאותה בקשה. לפלט של תמונות זמינות רק פונקציות לקוח. כלים מובנים אחרים ו-explicit cache אינם נתמכים. Search/URL context עשויים לדרוש רזרבה לפי מלוא מגבלת הקלט; הנתונים בפועל שלtoolUsePromptTokenCountנספרים כטוקני קלט. - toolConfigobjectרשות
functionCallingConfig: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames.
אם המודל אינו תומך בשדה, בקובץ מצורף או בשילוב כלים, הבקשה נדחית לפני שמירת הרזרבה — לא מחויב דבר. תוחזר תשובת HTTP 400 עם status INVALID_ARGUMENT ובמחלקת invalid_request (בשדה ErrorInfo.reason — INVALID_REQUEST). JSON לא תקין, שגיאות בפרמטרי הנתיב ושגיאות בבדיקות אחרות מחזירים גם הם 400; יש לקרוא את הודעת השגיאה ואת ה-Request ID. היכולות תלויות במודל: בדקו את הפורמטים ואת סוגי הקלט שלו בקטלוג.
PDF, שמע, וידאו וקישורים
במודלי Gemini התומכים בסוג הקלט המתאים parts[].inlineData מכיל mimeType ונתוני base64 שאינם ריקים; קובץ PDF חייב להיות PDF אמיתי. fileData מכיל כתובת ציבורית מסוג https בשדה fileUri ואת סוג ה-MIME של הקובץ. עבור YouTube אפשר להשמיט את ה-MIME. http, כתובות פרטיות, gs:// ואובייקטים של Google Files API אינם נתמכים, וכך גם העלאה דרך Google Files API. לווידאו אפשר להוסיף videoMetadata: startOffset/endOffset כמחרוזת בשניות (לדוגמה, 1.5s) וכן fps גדול מ-0 ואינו עולה על 24. גודל גוף הבקשה, ההקשר, הקלט המותר ומגבלת התשובה נבדקים לפי המודל והפורמט.
| קלט | סוגי MIME נתמכים |
|---|---|
| תמונות inline | image/png, image/jpeg, image/webp |
| מסמכים | 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 |
| שמע | audio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac |
| וידאו | video/mp4, video/mpeg, video/mov, video/quicktime, video/avi, video/x-flv, video/mpg, video/webm, video/wmv, video/3gpp |
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"},
)
# שליחה אחת. לאחר חריגה מזמן ההמתנה, בדקו את Request ID בהיסטוריית השימוש לפני ניסיון נוסף.
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
# ספקו קובץ PDF, שמע או וידאו מקומי אמיתי ואת סוג ה-MIME הנתמך שלו.
path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2]
payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [
{"text": "תאר בקצרה את תוכן הקובץ."},
{"inlineData": {"mimeType": mime,
"data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}},
]}]}
print(generate("gemini-3.8-flash", payload))
# קובץ מצורף חלופי: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}}
# עבור URL אמיתי של YouTube: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}}Search ו-URL context
את פונקציות הלקוח functionDeclarations מריצה האפליקציה שלכם. במודלי טקסט מתקבלים גם {"googleSearch": {}} וכן {"urlContext": {}}: בנפרד או יחד במערך tools. אי אפשר לשלב Google Search או URL context עם functionDeclarations באותה בקשה. לפלט של תמונות זמינות רק פונקציות לקוח. כלים מובנים אחרים ו-explicit cache אינם נתמכים. Search/URL context עשויים לדרוש רזרבה לפי מלוא מגבלת הקלט; הנתונים בפועל של toolUsePromptTokenCount נספרים כטוקני קלט.
{"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]}תמונות בפלט
בתשובה בפורמט Gemini רק המודל הבא יכול להחזיר תמונות: gemini-3.1-flash-image. זוהי יכולת נפרדת מ- /v1/images/generations: מודלי תמונות אחרים אינם פועלים כאן. מגבלת הקלט של המודל היא 131072 טוקנים ומגבלת התשובה היא 32768; מלוא העלות של התשובה הארוכה ביותר נשמרת כרזרבה מראש.
responseModalities — קבוצה לא ריקה של TEXT/IMAGE ללא כפילויות. 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. הקלט למודל הוא טקסט ו-PNG/JPEG/WebP מסוג inline; PDF/audio/video/fileData והכלים המובנים Search/URL context אינם מתקבלים כאן. הזמינות והמחירים עבור המפתח שלכם מופיעים בקטלוג וב- GET /v1/models.
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"},
)
# שליחה אחת. לאחר חריגה מזמן ההמתנה, בדקו את Request ID בהיסטוריית השימוש לפני ניסיון נוסף.
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": "צבעי מים: מגדלור עם שחר"}]}],
"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)המחזור המלא של function calling
את הפונקציות מריץ הלקוח. יש להחזיר את כל ה-content המקורי של המודל עם thoughtSignature ללא שינוי, ולאחר מכן functionResponse עם אותו name ואותו id, אם הוא נכלל ב-functionCall.
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"},
)
# שליחה אחת. לאחר חריגה מזמן ההמתנה, בדקו את Request ID בהיסטוריית השימוש לפני ניסיון נוסף.
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": "להכפיל שני מספרים",
"parameters": {"type": "object", "properties": {
"a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}},
"required": ["a", "b"]},
}]}]
contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "הכפל 7 ב-8 באמצעות הפונקציה"}]}]
for turn in range(4): # הגבילו את לולאת הכלים; אל תשלחו שוב בקשה שתוצאתה אינה ברורה.
reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools})
content = reply["candidates"][0]["content"]
contents.append(content) # השאירו את כל המקטעים המקוריים ואת thoughtSignature ללא שינוי.
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")תשובה
- candidates[].content.partsarray
תשובת המודל.
- usageMetadataobject
promptTokenCount,candidatesTokenCount,totalTokenCount.