Source: https://ailoot.ai/docs/lt/api/gemini/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/lt/api/gemini/ Language: lt [API](https://ailoot.ai/docs/lt/) # Gemini generateContent [Markdown](https://ailoot.ai/docs/lt/api/gemini/index.md) Savasis Google Gemini formatas: Gemini CLI, Google GenAI SDK ir REST klientams. 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": "Sugalvok tris pavadinimus kavinei."}]} ] }' ``` ```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"), # be /v1beta ) resp = client.models.generate_content( model="gemini-3.8-flash", contents="Sugalvok tris pavadinimus kavinei.", ) 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" }, // be /v1beta }); const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.8-flash", contents: "Sugalvok tris pavadinimus kavinei.", }); console.log(resp.text); ``` 200 OK ```json { "candidates": [ { "content": { "role": "model", "parts": [{ "text": "1. „Pupelė ir garai“ 2. „Rytinis malimas“ 3. „Kampinė kavinė“" }] }, "finishReason": "STOP" } ], "usageMetadata": { "promptTokenCount": 9, "candidatesTokenCount": 27, "totalTokenCount": 36 }, "modelVersion": "gemini-3.8-flash" } ``` ## Autorizacija | Parametras | Tipas | Privalomas | Aprašymas | | --- | --- | --- | --- | | `x-goog-api-key` | header | privalomas | Raktas `sk-…`. Taip pat tinka `Authorization: Bearer` arba `x-api-key`. Suderinamumui su Google taip pat priimamas `?key=` adrese — jam teikiamas mažiausias prioritetas; `?api_key=` atmetamas grąžinant 400. Rekomenduojame antraštę: taip raktas nepatenka į žurnalus. | ## Kelias | Parametras | Tipas | Privalomas | Aprašymas | | --- | --- | --- | --- | | `model` | string | privalomas | Gemini formato modelio ID, pavyzdžiui, `gemini-3.8-flash` arba `gemini-3.1-pro`. Iš viso 27. | POST`https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse` GET`https://api.ailoot.ai/v1beta/models` ## Užklausos turinys | Parametras | Tipas | Privalomas | Aprašymas | | --- | --- | --- | --- | | `contents` | array | privalomas | Pranešimai su `role` (`user`/`model`) ir `parts`: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Priedai — tie, kuriuos modelis priima kaip įvestį. | | `systemInstruction` | object | neprivalomas | Tekstinė sistemos instrukcija: `{"parts": [{"text": "…"}]}`. | | `generationConfig` | object | neprivalomas | `generationConfig` priima `temperature`, `topP`, `topK`, `maxOutputTokens`, `thinkingConfig`, `responseMimeType` (`text/plain` arba `application/json`), `responseSchema` arba `responseJsonSchema` (JSON objektas), `stopSequences` (eilučių masyvas), `candidateCount: 1`, sveikąjį skaičių `seed`, skaitines reikšmes `presencePenalty` ir `frequencyPenalty`. Leistini intervalai ir galimybės priklauso nuo konkretaus modelio; JSON atsakymui pasirinkite vieną palaikomą schemos formą ir `application/json`. Tekstinių modelių `responseModalities` — tik `["TEXT"]`. | | `safetySettings` | array | neprivalomas | Objektai su privalomais `category` ir `threshold`, neprivalomu `method`. Reikšmes turi palaikyti konkretus modelis. | | `tools` | array | neprivalomas | Kliento `functionDeclarations` vykdo jūsų programa. Tekstiniai modeliai taip pat priima `{"googleSearch": {}}` ir `{"urlContext": {}}`: atskirai arba kartu masyve `tools`. Nei Google Search, nei URL context negalima derinti su `functionDeclarations` vienoje užklausoje. Vaizdų išvesčiai prieinamos tik kliento funkcijos. Kiti integruoti įrankiai ir explicit cache nepalaikomi. Search/URL context gali reikėti rezervo pagal visą įvesties limitą; faktiniai `toolUsePromptTokenCount` įskaičiuojami kaip įvesties žetonai. | | `toolConfig` | object | neprivalomas | `functionCallingConfig`: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE\_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames. | Jei modelis nepalaiko lauko, priedo ar įrankių derinio, užklausa atmetama prieš rezervuojant lėšas — nieko nenurašoma. Grąžinamas HTTP `400` su `status` `INVALID_ARGUMENT` ir klase `invalid_request` (lauke `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). Netaisyklingas JSON, kelio parametrų ir kitų patikrų klaidos taip pat grąžina `400`; skaitykite klaidos tekstą ir Request ID. Galimybės priklauso nuo modelio: kataloge patikrinkite jo formatus ir įvestis. ## PDF, garsas, vaizdo įrašai ir nuorodos Gemini modeliuose, palaikančiuose atitinkamą įvestį, `parts[].inlineData` apima `mimeType` ir netuščius base64 duomenis; PDF turi būti tikras PDF failas. `fileData` apima viešą `https` adresą lauke `fileUri` ir failo tipo MIME. YouTube atveju MIME galima nenurodyti. `http`, privatūs adresai, `gs://` ir Google Files API objektai nepalaikomi, taip pat nepalaikomas įkėlimas per Google Files API. Vaizdo įrašams galima pridėti `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` eilute sekundėmis (pavyzdžiui, `1.5s`) ir `fps` didesnis už 0 ir ne didesnis už 24. Turinio dydis, kontekstas, leistina įvestis ir atsakymo limitas tikrinami pagal modelį ir formatą. | Įvestis | Palaikomi MIME tipai | | --- | --- | | Įterptieji vaizdai | image/png, image/jpeg, image/webp | | Dokumentai | 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 | | Garsas | audio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac | | Vaizdo įrašai | 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"}, ) # Siųskite vieną kartą. Jei baigėsi laukimo laikas, prieš bandydami dar kartą naudojimo istorijoje patikrinkite Request ID. 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 # Pateikite tikrą savo kompiuteryje esantį PDF, garso arba vaizdo failą ir palaikomą jo MIME tipą. path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2] payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [ {"text": "Trumpai apibūdink failo turinį."}, {"inlineData": {"mimeType": mime, "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}}, ]}]} print(generate("gemini-3.8-flash", payload)) # Kitas priedo pateikimo būdas: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}} # Jei naudojate tikrą YouTube URL: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}} ``` ## Search ir URL context Kliento `functionDeclarations` vykdo jūsų programa. Tekstiniai modeliai taip pat priima `{"googleSearch": {}}` ir `{"urlContext": {}}`: atskirai arba kartu masyve `tools`. Nei Google Search, nei URL context negalima derinti su `functionDeclarations` vienoje užklausoje. Vaizdų išvesčiai prieinamos tik kliento funkcijos. Kiti integruoti įrankiai ir explicit cache nepalaikomi. Search/URL context gali reikėti rezervo pagal visą įvesties limitą; faktiniai `toolUsePromptTokenCount` įskaičiuojami kaip įvesties žetonai. ```json {"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]} ``` ## Vaizdų išvestis Vaizdus Gemini formato atsakyme gali pateikti tik `gemini-3.1-flash-image`. Tai atskira galimybė nuo `/v1/images/generations`: kiti vaizdų modeliai čia neveikia. Šio modelio įvestis — iki 131072 žetonų, atsakymas — iki 32768; visa ilgiausio atsakymo kaina rezervuojama iš anksto. `responseModalities` — netuščia TEXT/IMAGE aibė be pasikartojimų. `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. Šio modelio įvestis — tekstas ir įterptieji PNG/JPEG/WebP; PDF/audio/video/fileData ir integruoti Search/URL context čia nepriimami. Prieinamumas ir kainos jūsų raktui — kataloge ir `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"}, ) # Siųskite vieną kartą. Jei baigėsi laukimo laikas, prieš bandydami dar kartą naudojimo istorijoje patikrinkite Request ID. 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": "Akvarelė: švyturys auštant"}]}], "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) ``` ## Visas function calling ciklas Funkcijas vykdo klientas. Grąžinkite visą pradinį modelio content su thoughtSignature nepakeistą, tada functionResponse su tuo pačiu name ir id, jei jis buvo 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"}, ) # Siųskite vieną kartą. Jei baigėsi laukimo laikas, prieš bandydami dar kartą naudojimo istorijoje patikrinkite Request ID. 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": "Padauginti du skaičius", "parameters": {"type": "object", "properties": { "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}}, "required": ["a", "b"]}, }]}] contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Naudodamas funkciją padaugink 7 iš 8"}]}] for turn in range(4): # Apribokite įrankių ciklo iteracijų skaičių; pakartotinai nesiųskite užklausos, kurios rezultatas neaiškus. reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools}) content = reply["candidates"][0]["content"] contents.append(content) # Visas pradines dalis (ALL) ir thoughtSignature palikite be pakeitimų. 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") ``` ## Atsakymas | Parametras | Tipas | Privalomas | Aprašymas | | --- | --- | --- | --- | | `candidates[].content.parts` | array | | Modelio atsakymas. | | `usageMetadata` | object | | `promptTokenCount`, `candidatesTokenCount`, `totalTokenCount`. | Mokamas Gemini atsakymas pateikiamas visas apskaičiavus kainą, o ne po žodį. Tarnybinių eilučių Gemini sraute nėra — nustatykite pakankamai ilgą kliento laukimo laiką. Liko klausimų? Atsiųskite Request ID ir aprašymą — padėsime išsiaiškinti.[Rašyti pagalbos tarnybai](mailto:support@ailoot.ai) ## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole. Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.