תיעוד
חיבור

Google GenAI SDK

Markdown

הפורמט המקורי של Gemini: Google GenAI SDK ל-Python ול-JavaScript ובקשות REST ישירות.

המדריך המלא

התקנה

pip install google-genai

חיבור

הכתובת היא https://api.ailoot.ai ללא /v1beta: ה-SDK ירכיב את הנתיב /v1beta/models/<מודל>:generateContent בעצמו. ב-Python מגדירים את הכתובת באמצעות HttpOptions(base_url=…), וב-JavaScript — באמצעות httpOptions.baseUrl. ה-SDK ישלח את המפתח בכותרת x-goog-api-key.

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)

מה אפשר להעביר

  • שדות ברמה העליונה: contents, systemInstruction, generationConfig, safetySettings, tools וכן toolConfig.
  • generationConfig מקבל temperature, topP, topK, maxOutputTokens, thinkingConfig, responseMimeType (text/plain או application/json), responseSchema או responseJsonSchema (אובייקט JSON), stopSequences (מערך מחרוזות), candidateCount: 1, מספר שלם עבור seed, ערכים מספריים עבור presencePenalty וכן frequencyPenalty. הטווחים והיכולות המותרים תלויים במודל המדויק; לתשובת JSON יש לבחור צורת סכימה נתמכת אחת ואת application/json. במודלי טקסט responseModalities — רק ["TEXT"].
  • safetySettings — מערך אובייקטים עם category, threshold ועם שדה רשות method; בחרו ערכים לפי התיעוד של המודל המדויק.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
קלטסוגי MIME נתמכים
תמונות inlineimage/png, image/jpeg, image/webp
מסמכיםapplication/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
שמעaudio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac
וידאוvideo/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}}

המחזור המלא של פונקציה

העבירו את הצהרת הפונקציה, קבלו functionCall, הריצו את הפונקציה שלכם, החזירו functionResponse ובקשו את התשובה הבאה. שמרו את כל ה-content של המודל, כולל thoughtSignature; אל תיצרו את החתימה בעצמכם.

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 בזרם

for chunk in client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="תאר שקיעה מעל הים",
):
    print(chunk.text, end="", flush=True)

מודלים זמינים

בפורמט Gemini זמינים 27 מזהים: 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.

מודלי Gemini זמינים גם בפורמט Anthropic Messages — נוח ללקוחות שתומכים רק בו: Anthropic SDK.

נשארו שאלות? שלחו Request ID ותיאור — נעזור לברר.פנייה לתמיכה