Google GenAI SDK
MarkdownSavasis Gemini formatas: Google GenAI SDK Python ir JavaScript kalboms bei tiesioginės REST užklausos.
Visas vadovas
Diegimas
pip install google-genainpm install @google/genaiPrijungimas
Adresas — https://api.ailoot.ai be /v1beta: SDK surinks kelią /v1beta/models/<modelis>:generateContent pats. Python kalboje adresas nustatomas per HttpOptions(base_url=…), JavaScript — per httpOptions.baseUrl. SDK raktą išsiųs antraštėje 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"), # be /v1beta
)
resp = client.models.generate_content(
model="gemini-3.8-flash",
contents="Sugalvok tris pavadinimus kavinei.",
)
print(resp.text)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);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."}]}
]
}' Ką galima perduoti
- Aukščiausio lygio laukai:
contents,systemInstruction,generationConfig,safetySettings,toolsirtoolConfig. generationConfigpriimatemperature,topP,topK,maxOutputTokens,thinkingConfig,responseMimeType(text/plainarbaapplication/json),responseSchemaarbaresponseJsonSchema(JSON objektas),stopSequences(eilučių masyvas),candidateCount: 1, sveikąjį skaičiųseed, skaitines reikšmespresencePenaltyirfrequencyPenalty. Leistini intervalai ir galimybės priklauso nuo konkretaus modelio; JSON atsakymui pasirinkite vieną palaikomą schemos formą irapplication/json. Tekstinių modeliųresponseModalities— tik["TEXT"].safetySettings— objektų masyvas sucategory,thresholdir neprivalomumethod; reikšmes pasirinkite pagal konkretaus modelio dokumentaciją.- Gemini modeliuose, palaikančiuose atitinkamą įvestį,
parts[].inlineDataapimamimeTypeir netuščius base64 duomenis; PDF turi būti tikras PDF failas.fileDataapima viešąhttpsadresą laukefileUriir 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 pridėtivideoMetadata:startOffset/endOffseteilute sekundėmis (pavyzdžiui,1.5s) irfpsdidesnis už 0 ir ne didesnis už 24. Turinio dydis, kontekstas, leistina įvestis ir atsakymo limitas tikrinami pagal modelį ir formatą. - Kliento
functionDeclarationsvykdo jūsų programa. Tekstiniai modeliai taip pat priima{"googleSearch": {}}ir{"urlContext": {}}: atskirai arba kartu masyvetools. Nei Google Search, nei URL context negalima derinti sufunctionDeclarationsvienoje užklausoje. Vaizdų išvesčiai prieinamos tik kliento funkcijos. Kiti integruoti įrankiai ir explicit cache nepalaikomi. Search/URL context gali reikėti rezervo pagal visą įvesties limitą; faktiniaitoolUsePromptTokenCountįskaičiuojami kaip įvesties žetonai. - Jei modelis nepalaiko lauko, priedo ar įrankių derinio, užklausa atmetama prieš rezervuojant lėšas — nieko nenurašoma. Grąžinamas HTTP
400sustatusINVALID_ARGUMENTir klaseinvalid_request(laukeErrorInfo.reason—INVALID_REQUEST). Netaisyklingas JSON, kelio parametrų ir kitų patikrų klaidos taip pat grąžina400; skaitykite klaidos tekstą ir Request ID. Galimybės priklauso nuo modelio: kataloge patikrinkite jo formatus ir įvestis.
| 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 |
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}}Visas funkcijos ciklas
Perduokite deklaraciją, gaukite functionCall, įvykdykite savo funkciją, grąžinkite functionResponse ir paprašykite kito atsakymo. Išsaugokite visą modelio content, įskaitant thoughtSignature; parašo nekurkite patys.
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")Srautinis atsakymas
for chunk in client.models.generate_content_stream(
model="gemini-3.8-flash",
contents="Apibūdink saulėlydį virš jūros",
):
print(chunk.text, end="", flush=True)curl -N "https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Apibūdink saulėlydį virš jūros"}]}]}' Prieinami modeliai
Gemini formatu prieinami 27 identifikatoriai: 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 modeliai prieinami ir Anthropic Messages formatu — patogu klientams, palaikantiems tik jį: Anthropic SDK.