Source: https://ailoot.ai/docs/hu/api/gemini/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/hu/api/gemini/ Language: hu [API](https://ailoot.ai/docs/hu/) # Gemini generateContent [Markdown](https://ailoot.ai/docs/hu/api/gemini/index.md) A Google Gemini natív formátuma: Gemini CLI-hez, Google GenAI SDK-hoz és REST-kliensekhez. POST`https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:generateContent` Gemini generateContent ```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": "Találjon ki három nevet egy kávézónak."}]} ] }' ``` ```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"), # /v1beta nélkül ) resp = client.models.generate_content( model="gemini-3.8-flash", contents="Találjon ki három nevet egy kávézónak.", ) 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" }, // /v1beta nélkül }); const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.8-flash", contents: "Találjon ki három nevet egy kávézónak.", }); console.log(resp.text); ``` 200 OK ```json { "candidates": [ { "content": { "role": "model", "parts": [{ "text": "1. «Babszem és gőz» 2. «Reggeli őrlemény» 3. «Sarki kávézó»" }] }, "finishReason": "STOP" } ], "usageMetadata": { "promptTokenCount": 9, "candidatesTokenCount": 27, "totalTokenCount": 36 }, "modelVersion": "gemini-3.8-flash" } ``` ## Hitelesítés | Paraméter | Típus | Kötelező | Leírás | | --- | --- | --- | --- | | `x-goog-api-key` | header | kötelező | Kulcs `sk-…`. A következők is használhatók: `Authorization: Bearer` vagy `x-api-key`. A Google-kompatibilitás érdekében a következőt is elfogadjuk: `?key=` az URL-ben — a legalacsonyabb prioritással; `?api_key=` 400-as hibával elutasítjuk. A fejléc használatát javasoljuk: így a kulcs nem kerül a naplókba. | ## Útvonal | Paraméter | Típus | Kötelező | Leírás | | --- | --- | --- | --- | | `model` | string | kötelező | Gemini formátumot támogató modell azonosítója, például `gemini-3.8-flash` vagy `gemini-3.1-pro`. Összesen 27. | POST`https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse` GET`https://api.ailoot.ai/v1beta/models` ## A kérés törzse | Paraméter | Típus | Kötelező | Leírás | | --- | --- | --- | --- | | `contents` | array | kötelező | Üzenetek a következő mezőkkel: `role` (`user`/`model`) és `parts`: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Csak a modell által bemenetként támogatott mellékletek használhatók. | | `systemInstruction` | object | nem kötelező | Szöveges rendszerutasítás: `{"parts": [{"text": "…"}]}`. | | `generationConfig` | object | nem kötelező | `generationConfig` által elfogadott mezők: `temperature`, `topP`, `topK`, `maxOutputTokens`, `thinkingConfig`, `responseMimeType` (`text/plain` vagy `application/json`), `responseSchema` vagy `responseJsonSchema` (JSON-objektum), `stopSequences` (karakterláncok tömbje), `candidateCount: 1`, egész szám típusú `seed`, szám típusú `presencePenalty` és `frequencyPenalty`. Az elfogadott tartományok és képességek az adott modelltől függenek; JSON-válaszhoz válasszon egy támogatott sémaformát és `application/json`. Szöveges modelleknél a `responseModalities` — kizárólag `["TEXT"]`. | | `safetySettings` | array | nem kötelező | Objektumok, a következő kötelező mezőkkel: `category` és `threshold`, és ezzel a nem kötelező mezővel: `method`. Az értékeket az adott modellnek támogatnia kell. | | `tools` | array | nem kötelező | A kliensoldali `functionDeclarations` függvényeket az alkalmazása hajtja végre. Szöveges modelleknél a következők is elfogadottak: `{"googleSearch": {}}` és `{"urlContext": {}}`: külön-külön vagy együtt a következő tömbben: `tools`. Sem a Google Search, sem a URL context nem használható együtt a `functionDeclarations` függvényekkel egy kérésen belül. Képkimenet esetén csak kliensoldali függvények érhetők el. Más beépített eszközök és az explicit cache nem támogatottak. A Search/URL context a teljes bemeneti korlátnak megfelelő összeg zárolását igényelheti; a tényleges `toolUsePromptTokenCount` bemeneti tokenként számít. | | `toolConfig` | object | nem kötelező | `functionCallingConfig`: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE\_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames. | Ha a modell nem támogat egy mezőt, mellékletet vagy eszközkombinációt, a kérést még az összeg zárolása előtt elutasítjuk — nem történik terhelés. HTTP `400` érkezik, a `status` `INVALID_ARGUMENT` értékkel és a következő osztállyal: `invalid_request` (az `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). Hibás JSON, útvonalparaméter-hibák és más ellenőrzési hibák szintén `400`hibát adnak; olvassa el a hiba szövegét és a Request ID-t. A képességek modellenként eltérnek: ellenőrizze a katalógusban a modell formátumait és bemeneteit. ## PDF, hang, videó és hivatkozások A megfelelő bemenetet támogató Gemini modelleknél a `parts[].inlineData` mező tartalma: `mimeType` és nem üres base64-adatok; a PDF-nek valódi PDF-fájlnak kell lennie. `fileData` tartalma egy nyilvános `https`-cím a `fileUri` mezőben, valamint a fájltípus MIME-ja. YouTube esetén a MIME elhagyható. `http`, a privát címek, `gs://` és a Google Files API objektumai nem támogatottak, ahogy a Google Files API-n keresztüli feltöltés sem. Videónál megadható a `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` karakterláncként, másodpercben (például `1.5s`) és `fps` értéke nagyobb mint 0 és legfeljebb 24 lehet. A törzs méretét, a kontextust, a megengedett bemenetet és a válaszkorlátot modell és formátum szerint ellenőrizzük. | Bemenet | Támogatott MIME-típusok | | --- | --- | | Inline képek | image/png, image/jpeg, image/webp | | Dokumentumok | 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 | | Hang | audio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac | | Videó | 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"}, ) # Egyetlen elküldés. Időtúllépés után az újrapróbálkozás előtt ellenőrizze a Request ID értékét a használati előzményekben. 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 # Adjon meg egy valódi helyi PDF-, hang- vagy videófájlt és a hozzá tartozó támogatott MIME-típust. path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2] payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [ {"text": "Röviden írja le a fájl tartalmát."}, {"inlineData": {"mimeType": mime, "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}}, ]}]} print(generate("gemini-3.8-flash", payload)) # Másik csatolási mód: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}} # Valódi YouTube URL esetén: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}} ``` ## Search és URL context A kliensoldali `functionDeclarations` függvényeket az alkalmazása hajtja végre. Szöveges modelleknél a következők is elfogadottak: `{"googleSearch": {}}` és `{"urlContext": {}}`: külön-külön vagy együtt a következő tömbben: `tools`. Sem a Google Search, sem a URL context nem használható együtt a `functionDeclarations` függvényekkel egy kérésen belül. Képkimenet esetén csak kliensoldali függvények érhetők el. Más beépített eszközök és az explicit cache nem támogatottak. A Search/URL context a teljes bemeneti korlátnak megfelelő összeg zárolását igényelheti; a tényleges `toolUsePromptTokenCount` bemeneti tokenként számít. ```json {"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]} ``` ## Képkimenet Gemini formátumú válaszban csak ez a modell tud képet visszaadni: `gemini-3.1-flash-image`. Ez külön képesség a következőtől: `/v1/images/generations`: más képmodellek itt nem működnek. Ennél a modellnél a bemenet legfeljebb 131072 token, a válasz legfeljebb 32768; a leghosszabb válasz teljes költségét előre zároljuk. `responseModalities` — nem üres TEXT/IMAGE halmaz, ismétlődések nélkül. `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. A modell bemenete szöveg és inline PNG/JPEG/WebP; PDF/audio/video/fileData és beépített Search/URL context itt nem fogadható. A kulcsához tartozó elérhetőséget és árakat a katalógusban, valamint a `GET /v1/models`. ```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"}, ) # Egyetlen elküldés. Időtúllépés után az újrapróbálkozás előtt ellenőrizze a Request ID értékét a használati előzményekben. 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": "Akvarell: világítótorony hajnalban"}]}], "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) ``` ## A function calling teljes ciklusa A függvényeket a kliens hajtja végre. Küldje vissza a modell teljes eredeti content tartalmát a thoughtSignature mezővel változatlanul, majd a functionResponse mezőt ugyanazzal a name és id értékkel, ha az id szerepelt a functionCall mezőben. ```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"}, ) # Egyetlen elküldés. Időtúllépés után az újrapróbálkozás előtt ellenőrizze a Request ID értékét a használati előzményekben. 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": "Két szám összeszorzása", "parameters": {"type": "object", "properties": { "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}}, "required": ["a", "b"]}, }]}] contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Számolja ki a 7 és a 8 szorzatát a függvény segítségével"}]}] for turn in range(4): # Korlátozza az eszközciklust; ne küldjön újra olyan kérést, amelynek eredménye nem egyértelmű. reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools}) content = reply["candidates"][0]["content"] contents.append(content) # Őrizze meg az összes (ALL) eredeti részt és a thoughtSignature értékét változatlanul. 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") ``` ## Válasz | Paraméter | Típus | Kötelező | Leírás | | --- | --- | --- | --- | | `candidates[].content.parts` | array | | A modell válasza. | | `usageMetadata` | object | | `promptTokenCount`, `candidatesTokenCount`, `totalTokenCount`. | A Gemini díjköteles válasza a költség kiszámítása után egészben érkezik, nem szavanként. A Gemini folyamában nincsenek szolgáltatási sorok — hagyjon elegendő tartalékot a kliens időkorlátjában. Maradt kérdése? Küldje el a Request ID-t és a probléma leírását — segítünk tisztázni.[Írjon a támogatásnak](mailto:support@ailoot.ai) ## Ailoot · A vállalat és projektportfóliója Az Ailoot felhalmozott működési tapasztalatra, széles ügyfélkörre, stabil szolgáltatásra és folyamatos KPI-ellenőrzésre épít. A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben. Az Ailoot ezt a működési tapasztalatot használja az ügyfelek termékeiben, ágenseiben, alkalmazásaiban és automatizálásaiban elérhető AI-funkciók API-hozzáféréséhez.