Source: https://ailoot.ai/docs/it/api/gemini/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/it/api/gemini/ Language: it [API](https://ailoot.ai/docs/it/) # Gemini generateContent [Markdown](https://ailoot.ai/docs/it/api/gemini/index.md) Formato nativo di Google Gemini: per Gemini CLI, Google GenAI SDK e client REST. 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": "Proponi tre nomi per una caffetteria."}]} ] }' ``` ```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"), # senza /v1beta ) resp = client.models.generate_content( model="gemini-3.8-flash", contents="Proponi tre nomi per una caffetteria.", ) 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" }, // senza /v1beta }); const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.8-flash", contents: "Proponi tre nomi per una caffetteria.", }); console.log(resp.text); ``` 200 OK ```json { "candidates": [ { "content": { "role": "model", "parts": [{ "text": "1. «Chicchi e vapore» 2. «La macinatura del mattino» 3. «La caffetteria all’angolo»" }] }, "finishReason": "STOP" } ], "usageMetadata": { "promptTokenCount": 9, "candidatesTokenCount": 27, "totalTokenCount": 36 }, "modelVersion": "gemini-3.8-flash" } ``` ## Autorizzazione | Parametro | Tipo | Obbligatorio | Descrizione | | --- | --- | --- | --- | | `x-goog-api-key` | header | obbligatorio | Chiave `sk-…`. Sono accettati anche `Authorization: Bearer` oppure `x-api-key`. Per compatibilità con Google è accettato anche `?key=` nell’indirizzo — con la priorità più bassa; `?api_key=` viene rifiutato con 400. Consigliamo un header, così la chiave non finisce nei log. | ## Percorso | Parametro | Tipo | Obbligatorio | Descrizione | | --- | --- | --- | --- | | `model` | string | obbligatorio | ID di un modello con formato Gemini, ad esempio `gemini-3.8-flash` oppure `gemini-3.1-pro`. In totale 27. | POST`https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse` GET`https://api.ailoot.ai/v1beta/models` ## Corpo della richiesta | Parametro | Tipo | Obbligatorio | Descrizione | | --- | --- | --- | --- | | `contents` | array | obbligatorio | Messaggi con `role` (`user`/`model`) e `parts`: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Gli allegati devono essere tra quelli accettati in input dal modello. | | `systemInstruction` | object | facoltativo | Istruzione di sistema testuale: `{"parts": [{"text": "…"}]}`. | | `generationConfig` | object | facoltativo | `generationConfig` accetta `temperature`, `topP`, `topK`, `maxOutputTokens`, `thinkingConfig`, `responseMimeType` (`text/plain` oppure `application/json`), `responseSchema` oppure `responseJsonSchema` (oggetto JSON), `stopSequences` (array di stringhe), `candidateCount: 1`, il valore intero `seed`, i valori numerici `presencePenalty` e `frequencyPenalty`. Gli intervalli ammessi e le capacità dipendono dal modello specifico; per una risposta JSON scegli una sola forma di schema supportata e `application/json`. Per i modelli testuali `responseModalities` è solo `["TEXT"]`. | | `safetySettings` | array | facoltativo | Oggetti con i campi obbligatori `category` e `threshold` e il campo facoltativo `method`. I valori devono essere supportati dal modello specifico. | | `tools` | array | facoltativo | Le `functionDeclarations` del client sono eseguite dalla tua applicazione. I modelli testuali accettano anche `{"googleSearch": {}}` e `{"urlContext": {}}`: separatamente o insieme nell’array `tools`. Né Google Search né URL context possono essere combinati con `functionDeclarations` nella stessa richiesta. Per l’output di immagini sono disponibili solo le funzioni client. Altri strumenti integrati e cache esplicita non sono supportati. Search/URL context possono richiedere una riserva sull’intero limite di input; il valore effettivo di `toolUsePromptTokenCount` viene conteggiato come token di input. | | `toolConfig` | object | facoltativo | `functionCallingConfig`: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE\_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames. | Se il modello non supporta un campo, un allegato o una combinazione di strumenti, la richiesta viene rifiutata prima della riserva — non viene addebitato nulla. Riceverai HTTP `400` con `status` `INVALID_ARGUMENT` e classe `invalid_request` (in `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). Anche JSON non valido, errori nei parametri del percorso e altre verifiche restituiscono `400`; leggi il testo dell’errore e il Request ID. Le capacità dipendono dal modello: controlla formati e input nel catalogo. ## PDF, audio, video e link Per i modelli Gemini che supportano il relativo input, `parts[].inlineData` contiene `mimeType` e dati base64 non vuoti; il PDF deve essere un vero PDF. `fileData` contiene un indirizzo pubblico `https` nel campo `fileUri` e il MIME del tipo di file. Per YouTube il MIME può essere omesso. `http`, gli indirizzi privati, `gs://` e gli oggetti Google Files API non sono supportati, né il caricamento tramite Google Files API. Per i video puoi aggiungere `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` come stringa in secondi (ad esempio `1.5s`) e `fps` con un valore maggiore di 0 e non superiore a 24. Dimensione del corpo, contesto, input ammessi e limite di risposta sono verificati in base al modello e al formato. | Input | MIME supportati | | --- | --- | | Immagini inline | image/png, image/jpeg, image/webp | | Documenti | 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 | | Video | 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 invio. Dopo un timeout, verifica il Request ID nella cronologia di utilizzo prima di riprovare. 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 # Fornisci un file PDF, audio o video locale reale e il relativo tipo MIME supportato. path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2] payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [ {"text": "Descrivi brevemente il contenuto del file."}, {"inlineData": {"mimeType": mime, "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}}, ]}]} print(generate("gemini-3.8-flash", payload)) # Allegato alternativo: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}} # Per un URL YouTube reale: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}} ``` ## Search e URL context Le `functionDeclarations` del client sono eseguite dalla tua applicazione. I modelli testuali accettano anche `{"googleSearch": {}}` e `{"urlContext": {}}`: separatamente o insieme nell’array `tools`. Né Google Search né URL context possono essere combinati con `functionDeclarations` nella stessa richiesta. Per l’output di immagini sono disponibili solo le funzioni client. Altri strumenti integrati e cache esplicita non sono supportati. Search/URL context possono richiedere una riserva sull’intero limite di input; il valore effettivo di `toolUsePromptTokenCount` viene conteggiato come token di input. ```json {"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]} ``` ## Immagini in output Le immagini nelle risposte in formato Gemini sono supportate solo da `gemini-3.1-flash-image`. È una capacità distinta rispetto a `/v1/images/generations`: gli altri modelli di immagini non funzionano qui. Questo modello ha un input fino a 131072 token e una risposta fino a 32768; l’intero costo della risposta più lunga viene riservato in anticipo. `responseModalities` — un insieme non vuoto di TEXT/IMAGE senza duplicati. `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. L’input di questo modello è testo e PNG/JPEG/WebP inline; PDF/audio/video/fileData e Search/URL context integrati non sono accettati qui. Disponibilità e prezzi per la tua chiave sono nel catalogo e in `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"}, ) # Un solo invio. Dopo un timeout, verifica il Request ID nella cronologia di utilizzo prima di riprovare. 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": "Acquerello: un faro all’alba"}]}], "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) ``` ## Ciclo completo di function calling Le funzioni sono eseguite dal client. Restituisci tutto il content originale del modello con thoughtSignature senza modifiche, poi functionResponse con gli stessi name e id, se id era presente in functionCall. ```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 invio. Dopo un timeout, verifica il Request ID nella cronologia di utilizzo prima di riprovare. 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": "Moltiplicare due numeri", "parameters": {"type": "object", "properties": { "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}}, "required": ["a", "b"]}, }]}] contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Moltiplica 7 per 8 usando la funzione"}]}] for turn in range(4): # Limita il ciclo di chiamate agli strumenti; non reinviare una richiesta il cui esito è incerto. reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools}) content = reply["candidates"][0]["content"] contents.append(content) # Mantieni TUTTE le parti originali e thoughtSignature senza modifiche. 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") ``` ## Risposta | Parametro | Tipo | Obbligatorio | Descrizione | | --- | --- | --- | --- | | `candidates[].content.parts` | array | | Risposta del modello. | | `usageMetadata` | object | | `promptTokenCount`, `candidatesTokenCount`, `totalTokenCount`. | La risposta Gemini a pagamento arriva intera dopo il calcolo del costo, non parola per parola. Nel flusso Gemini non ci sono righe di servizio — lascia un margine nel timeout del client. Hai altre domande? Invia il Request ID e una descrizione — ti aiuteremo a chiarire il problema.[Contatta l’assistenza](mailto:support@ailoot.ai) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.