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Google GenAI SDK

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Gemini 네이티브 형식: Python·JavaScript용 Google GenAI SDK 및 직접 REST 요청입니다.

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설치

pip install google-genai

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주소: https://api.ailoot.ai 제외할 경로: /v1beta — SDK가 자동 구성하는 경로: /v1beta/models/<모델>:generateContent . Python의 주소 설정: HttpOptions(base_url=…); JavaScript의 주소 설정: httpOptions.baseUrl. SDK가 키를 전송하는 헤더: 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 제외
)

resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="카페 이름 세 가지를 제안해 줘.",
)
print(resp.text)

전달 가능한 항목

  • 최상위 필드: contents, systemInstruction, generationConfig, safetySettings, tools 및 toolConfig.
  • generationConfig 에서 허용하는 값: temperature, topP, topK, maxOutputTokens, thinkingConfig, responseMimeType (text/plain 또는 application/json), responseSchema 또는 responseJsonSchema (JSON 객체), stopSequences (문자열 배열), candidateCount: 1, 정수값 seed, 숫자값 presencePenalty 및 frequencyPenalty. 허용 범위와 기능은 정확한 모델에 따라 다릅니다. JSON 응답은 지원되는 스키마 형태 하나와 application/json를 선택하세요. 텍스트 모델의 경우 responseModalities — 다음 값만 허용: ["TEXT"].
  • safetySettings — 다음을 포함하는 객체 배열: category, threshold 및 선택 필드: method; 값은 정확한 모델의 문서를 확인해 선택하세요.
  • 해당 입력을 지원하는 Gemini 모델의 경우 parts[].inlineData 에 포함할 값: mimeType 및 비어 있지 않은 base64 데이터. PDF는 실제 PDF 파일이어야 합니다. fileData 에 포함할 공개 https주소 필드: fileUri 및 파일 유형의 MIME입니다. YouTube는 MIME을 생략할 수 있습니다. http, 비공개 주소, gs:// 및 Google Files API 객체는 지원되지 않으며 Google Files API 업로드도 지원되지 않습니다. 영상에서는 다음을 추가할 수 있습니다: videoMetadata: startOffset/endOffset — 초 단위 문자열(예: 1.5s) 및 fps — 0보다 크고 24 이하의 값입니다. 본문 크기, 컨텍스트, 허용 입력 및 응답 한도는 모델과 형식에 따라 검증됩니다.
  • 클라이언트의 functionDeclarations 는 여러분의 앱에서 실행합니다. 텍스트 모델은 다음도 허용합니다: {"googleSearch": {}} 및 {"urlContext": {}}: 개별로 또는 다음 배열에 함께 지정: tools. Google Search와 URL context는 functionDeclarations 와 같은 요청에서 함께 사용할 수 없습니다. 이미지 출력은 클라이언트 함수만 사용할 수 있습니다. 다른 내장 도구와 explicit cache는 지원되지 않습니다. Search/URL context는 전체 입력 한도만큼 금액을 예약할 수 있습니다. 실제 toolUsePromptTokenCount 값은 입력 토큰으로 계산됩니다.
  • 모델이 필드, 첨부 또는 도구 조합을 지원하지 않으면 금액 예약 전에 요청을 거부하며 아무 금액도 차감하지 않습니다. HTTP 400 과 status INVALID_ARGUMENT 및 오류 분류 invalid_request (필드 ErrorInfo.reason — INVALID_REQUEST)를 반환합니다. 잘못된 JSON, 경로 매개변수 오류 및 기타 검증 오류도 다음을 반환합니다: 400; 오류 메시지와 Request ID를 확인하세요. 기능은 모델에 따라 다르므로 카탈로그에서 해당 형식과 입력을 확인하세요.
입력지원 MIME
인라인 이미지image/png, image/jpeg, image/webp
문서application/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
오디오audio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac
영상video/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"},
    )
    # 한 번만 전송하세요. 시간 초과가 발생하면 재시도하기 전에 사용 내역에서 Request ID를 확인하세요.
    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

# 실제 로컬 PDF, 오디오 또는 동영상 파일과 해당 파일에서 지원하는 MIME 유형을 지정하세요.
path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2]
payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [
    {"text": "파일 내용을 간략하게 설명해 줘."},
    {"inlineData": {"mimeType": mime,
                    "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}},
]}]}
print(generate("gemini-3.8-flash", payload))
# 다른 첨부 방식: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}}
# 실제 YouTube URL의 경우: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}}

함수 전체 흐름

선언을 전달하고 functionCall을 받은 뒤 자체 함수를 실행하세요. functionResponse를 반환하고 다음 응답을 요청합니다. thoughtSignature를 포함한 모델의 content 전체를 보존하고 서명을 직접 만들지 마세요.

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"},
    )
    # 한 번만 전송하세요. 시간 초과가 발생하면 재시도하기 전에 사용 내역에서 Request ID를 확인하세요.
    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": "두 수를 곱하기",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {
        "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}},
        "required": ["a", "b"]},
}]}]
contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "함수를 사용해서 7과 8을 곱해 줘"}]}]
for turn in range(4):  # 도구 반복 호출 횟수를 제한하세요. 결과가 불분명한 요청은 다시 전송하지 마세요.
    reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools})
    content = reply["candidates"][0]["content"]
    contents.append(content)  # 원본 parts 전체(ALL)와 thoughtSignature를 변경하지 마세요.
    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")

스트리밍 응답

for chunk in client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="바다 위로 지는 노을을 묘사해 줘",
):
    print(chunk.text, end="", flush=True)

이용 가능한 모델

Gemini 형식에서 식별자 27개를 이용할 수 있습니다: 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 모델은 Anthropic Messages 형식에서도 이용할 수 있어 이 형식만 지원하는 클라이언트에 편리합니다: Anthropic SDK.

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