docs
Қосылу

Google GenAI SDK

Markdown

Gemini-дің төл форматы: Python және JavaScript үшін Google GenAI SDK және тікелей REST сұраулары.

Толық нұсқаулық

Орнату

pip install google-genai

Қосылу

Мекенжай — https://api.ailoot.ai мына бөліксіз: /v1beta: SDK мына жолды: /v1beta/models/<model>:generateContent өзі құрастырады. Python ішінде мекенжай мына арқылы беріледі: HttpOptions(base_url=…), JavaScript ішінде — мына арқылы: httpOptions.baseUrl. SDK кілтті мына тақырыпта жібереді: 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"),  # /v1beta қоспай
)

resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="Кофеханаға үш атау ойлап тап.",
)
print(resp.text)

Не жіберуге болады

  • Жоғарғы деңгей өрістері: contents, systemInstruction, generationConfig, safetySettings, tools және toolConfig.
  • generationConfig мына мәндерді қабылдайды: temperature, topP, topK, maxOutputTokens, thinkingConfig, responseMimeType (text/plain немесе application/json), responseSchema немесе responseJsonSchema (JSON нысаны), stopSequences (жолдар массиві), candidateCount: 1, бүтін санды seed, сандық presencePenalty және frequencyPenalty. Рұқсат етілген аралықтар мен мүмкіндіктер нақты модельге байланысты; JSON жауабы үшін қолдау көрсетілетін бір схема пішімін және мынаны таңдаңыз: application/json. Мәтіндік модельдерде responseModalities — тек ["TEXT"].
  • safetySettings — мына өрістері бар нысандар массиві: category, threshold және мына міндетті емес өріспен: method; мәндерді нақты модель құжаттамасы бойынша таңдаңыз.
  • Тиісті кірісті қолдайтын Gemini модельдерінде parts[].inlineData құрамында mimeType және бос емес base64 деректері болады; PDF шынайы PDF болуы керек. fileData құрамында ашық https-мекенжайы мына өрісте болады: fileUri және файл түрінің MIME мәні. YouTube үшін MIME көрсетпесе де болады. http, жеке мекенжайлар, gs:// және Google Files API нысандарына қолдау көрсетілмейді; Google Files API арқылы жүктеуге де қолдау көрсетілмейді. Бейнеге мынаны қосуға болады: videoMetadata: startOffset/endOffset секундпен берілген жол түрінде (мысалы, 1.5s) және fps 0-ден үлкен және 24-тен аспайды. Дене көлемі, контекст, рұқсат етілген кіріс және жауап лимиті модель мен форматқа қарай тексеріледі.
  • Клиенттік functionDeclarations арқылы анықталған функцияларды қолданбаңыз орындайды. Мәтіндік модельдерде мыналар да қабылданады: {"googleSearch": {}} және {"urlContext": {}}: бөлек немесе мына массивте бірге: tools. Google Search те, URL context те functionDeclarations функция анықтамаларымен бір сұрауда бірге қолданылмайды. Шығыстағы суреттер үшін тек клиенттік функциялар қолжетімді. Басқа кіріктірілген құралдарға және explicit cache мүмкіндігіне қолдау көрсетілмейді. Search/URL context толық кіріс лимиті бойынша резервті талап етуі мүмкін; нақты toolUsePromptTokenCount кіріс токендері ретінде есепке алынады.
  • Модель өрісті, тіркемені немесе құралдар үйлесімін қолдамаса, сұрау резервке дейін қабылданбайды — ештеңе есептен шығарылмайды. HTTP коды келеді: 400 мына мәнмен: status INVALID_ARGUMENT және мына класпен: invalid_request (мына өрісте: ErrorInfo.reason — INVALID_REQUEST). Қате JSON, жол параметрлерінің және басқа тексерулердің қателері де мына кодты қайтарады: 400; қате мәтінін және Request ID-ді оқыңыз. Мүмкіндіктер модельге байланысты: оның форматтары мен кірістерін каталогтан тексеріңіз.
КірісҚолдау көрсетілетін MIME
Inline суреттерimage/png, image/jpeg, image/webp
Құжаттарapplication/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
Аудиоaudio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac
Бейнеvideo/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"},
    )
    # Бір рет жіберіңіз. Күту уақыты аяқталса, қайта әрекет жасамас бұрын пайдалану тарихындағы Request ID мәнін тексеріңіз.
    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

# Нақты жергілікті PDF, аудио немесе бейне файлын және оған қолдау көрсетілетін MIME түрін көрсетіңіз.
path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2]
payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [
    {"text": "Файлдың мазмұнын қысқаша сипатта."},
    {"inlineData": {"mimeType": mime,
                    "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}},
]}]}
print(generate("gemini-3.8-flash", payload))
# Тіркеменің балама түрі: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}}
# Нақты YouTube URL үшін: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}}

Функцияның толық циклі

Мәлімдемені жіберіңіз, functionCall алыңыз, өз функцияңызды орындаңыз, functionResponse қайтарып, келесі жауапты сұраңыз. Модельдің thoughtSignature қоса алғандағы бүкіл content мазмұнын сақтаңыз; қолтаңбаны өзіңіз жасамаңыз.

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"},
    )
    # Бір рет жіберіңіз. Күту уақыты аяқталса, қайта әрекет жасамас бұрын пайдалану тарихындағы Request ID мәнін тексеріңіз.
    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": "Екі санды көбейту",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {
        "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}},
        "required": ["a", "b"]},
}]}]
contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Функцияның көмегімен 7-ні 8-ге көбейт"}]}]
for turn in range(4):  # Құралды шақыру циклін шектеңіз; нәтижесі белгісіз сұрауды қайта жібермеңіз.
    reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools})
    content = reply["candidates"][0]["content"]
    contents.append(content)  # Бастапқы parts бөліктерінің БАРЛЫҒЫН (ALL) және thoughtSignature мәнін өзгертпей сақтаңыз.
    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")

Ағындық жауап

for chunk in client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="Теңіздегі күннің батуын сипатта",
):
    print(chunk.text, end="", flush=True)

Қолжетімді модельдер

Gemini форматында 27 идентификатор қолжетімді: 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.

Gemini модельдері Anthropic Messages форматында да қолжетімді — тек осы форматпен жұмыс істейтін клиенттер үшін ыңғайлы: Anthropic SDK.

Сұрақтарыңыз қалды ма? Request ID мен сипаттаманы жіберіңіз — мәселені анықтауға көмектесеміз.Қолдау қызметіне жазу