Source: https://ailoot.ai/docs/nb/api/gemini/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/nb/api/gemini/ Language: nb [API](https://ailoot.ai/docs/nb/) # Gemini generateContent [Markdown](https://ailoot.ai/docs/nb/api/gemini/index.md) Googles eget Gemini-format: for Gemini CLI, Google GenAI SDK og REST-klienter. 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": "Foreslå tre navn til en kaffebar."}]} ] }' ``` ```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"), # uten /v1beta ) resp = client.models.generate_content( model="gemini-3.8-flash", contents="Foreslå tre navn til en kaffebar.", ) 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" }, // uten /v1beta }); const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.8-flash", contents: "Foreslå tre navn til en kaffebar.", }); console.log(resp.text); ``` 200 OK ```json { "candidates": [ { "content": { "role": "model", "parts": [{ "text": "1. «Bønner og damp» 2. «Morgenkverning» 3. «Kaffebaren på hjørnet»" }] }, "finishReason": "STOP" } ], "usageMetadata": { "promptTokenCount": 9, "candidatesTokenCount": 27, "totalTokenCount": 36 }, "modelVersion": "gemini-3.8-flash" } ``` ## Autentisering | Parameter | Type | Påkrevd | Beskrivelse | | --- | --- | --- | --- | | `x-goog-api-key` | header | påkrevd | Nøkkel `sk-…`. Du kan også bruke `Authorization: Bearer` eller `x-api-key`. For kompatibilitet med Google godtas også `?key=` i adressen — med lavest prioritet; `?api_key=` avvises med 400. Vi anbefaler en header, slik at nøkkelen ikke havner i loggene. | ## Endepunkt | Parameter | Type | Påkrevd | Beskrivelse | | --- | --- | --- | --- | | `model` | string | påkrevd | Modell-ID med Gemini-format, for eksempel `gemini-3.8-flash` eller `gemini-3.1-pro`. Totalt 27. | POST`https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse` GET`https://api.ailoot.ai/v1beta/models` ## Forespørselskropp | Parameter | Type | Påkrevd | Beskrivelse | | --- | --- | --- | --- | | `contents` | array | påkrevd | Meldinger med `role` (`user`/`model`) og `parts`: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Vedlegg må være av en type modellen godtar som inndata. | | `systemInstruction` | object | valgfri | Systeminstruksjon i tekst: `{"parts": [{"text": "…"}]}`. | | `generationConfig` | object | valgfri | `generationConfig` godtar `temperature`, `topP`, `topK`, `maxOutputTokens`, `thinkingConfig`, `responseMimeType` (`text/plain` eller `application/json`), `responseSchema` eller `responseJsonSchema` (JSON-objekt), `stopSequences` (liste med strenger), `candidateCount: 1`, heltallsverdien `seed`, tallverdiene `presencePenalty` og `frequencyPenalty`. Gyldige intervaller og funksjoner avhenger av den konkrete modellen; for JSON-svar velger du én støttet skjemaform og `application/json`. For tekstmodeller er `responseModalities` — bare `["TEXT"]`. | | `safetySettings` | array | valgfri | Objekter med påkrevde `category` og `threshold`, valgfri `method`. Verdiene må støttes av den konkrete modellen. | | `tools` | array | valgfri | Klientdefinerte `functionDeclarations` utføres av applikasjonen din. Tekstmodeller godtar også `{"googleSearch": {}}` og `{"urlContext": {}}`: hver for seg eller sammen i listen `tools`. Verken Google Search eller URL context kan kombineres med `functionDeclarations` i samme forespørsel. For bilder som utdata er bare klientdefinerte funksjoner tilgjengelige. Andre innebygde verktøy og explicit cache støttes ikke. Search/URL context kan kreve en reservasjon basert på hele inndatagrensen; faktiske `toolUsePromptTokenCount` telles som inndatatokener. | | `toolConfig` | object | valgfri | `functionCallingConfig`: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE\_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames. | Hvis modellen ikke støtter feltet, vedlegget eller verktøykombinasjonen, avvises forespørselen før reservasjonen — ingenting belastes. Du får HTTP `400` med `status` `INVALID_ARGUMENT` og klassen `invalid_request` (i `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). Ugyldig JSON, feil i endepunktparametere og andre valideringsfeil returnerer også `400`; les feilmeldingen og Request ID. Funksjonene avhenger av modellen: kontroller formatene og inndataene i katalogen. ## PDF, lyd, video og lenker For Gemini-modeller som støtter den aktuelle inndatatypen: `parts[].inlineData` inneholder `mimeType` og base64-data som ikke er tomme; PDF-en må være en ekte PDF. `fileData` inneholder en offentlig `https`-adresse i `fileUri` og filens MIME-type. MIME kan utelates for YouTube. `http`, private adresser, `gs://` og Google Files API-objekter støttes ikke, heller ikke opplasting via Google Files API. For video kan du legge til `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` som en streng i sekunder (for eksempel `1.5s`) og `fps` større enn 0 og høyst 24. Størrelsen på forespørselskroppen, konteksten, gyldige inndata og svargrensen kontrolleres etter modell og format. | Inndata | Støttede MIME-typer | | --- | --- | | Inline-bilder | image/png, image/jpeg, image/webp | | Dokumenter | 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 | | Lyd | 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"}, ) # Send bare én gang. Ved tidsavbrudd må du sjekke forespørsels-ID-en i brukshistorikken før du prøver igjen. 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 # Oppgi en faktisk lokal PDF-, lyd- eller videofil og filens støttede MIME-type. path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2] payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [ {"text": "Beskriv kort innholdet i filen."}, {"inlineData": {"mimeType": mime, "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}}, ]}]} print(generate("gemini-3.8-flash", payload)) # Alternativt vedlegg: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}} # For en faktisk YouTube-URL: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}} ``` ## Search og URL context Klientdefinerte `functionDeclarations` utføres av applikasjonen din. Tekstmodeller godtar også `{"googleSearch": {}}` og `{"urlContext": {}}`: hver for seg eller sammen i listen `tools`. Verken Google Search eller URL context kan kombineres med `functionDeclarations` i samme forespørsel. For bilder som utdata er bare klientdefinerte funksjoner tilgjengelige. Andre innebygde verktøy og explicit cache støttes ikke. Search/URL context kan kreve en reservasjon basert på hele inndatagrensen; faktiske `toolUsePromptTokenCount` telles som inndatatokener. ```json {"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]} ``` ## Bilder som utdata Bilder i et Gemini-svar støttes bare av `gemini-3.1-flash-image`. Dette er en annen funksjon enn `/v1/images/generations`: andre bildemodeller fungerer ikke her. Denne modellen har en inndatagrense på 131072 tokener og en svargrense på 32768; hele kostnaden for det lengste svaret reserveres på forhånd. `responseModalities` — et ikke-tomt sett med TEXT/IMAGE uten duplikater. `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. Modellens inndata er tekst og inline PNG/JPEG/WebP; PDF/audio/video/fileData og innebygd Search/URL context godtas ikke her. Tilgjengelighet og priser for nøkkelen din finnes i katalogen og i `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"}, ) # Send bare én gang. Ved tidsavbrudd må du sjekke forespørsels-ID-en i brukshistorikken før du prøver igjen. 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": "Akvarell: et fyrtårn ved daggry"}]}], "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) ``` ## Full syklus for funksjonskall Funksjonene utføres av klienten. Returner hele modellens opprinnelige content med thoughtSignature uendret, og deretter functionResponse med samme name og id hvis id var med i 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"}, ) # Send bare én gang. Ved tidsavbrudd må du sjekke forespørsels-ID-en i brukshistorikken før du prøver igjen. 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": "Multipliser to tall", "parameters": {"type": "object", "properties": { "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}}, "required": ["a", "b"]}, }]}] contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Multipliser 7 med 8 ved hjelp av funksjonen"}]}] for turn in range(4): # Begrens verktøysløyfen; ikke send på nytt en forespørsel med uklart resultat. reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools}) content = reply["candidates"][0]["content"] contents.append(content) # Behold ALLE opprinnelige deler og thoughtSignature uendret. 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") ``` ## Svar | Parameter | Type | Påkrevd | Beskrivelse | | --- | --- | --- | --- | | `candidates[].content.parts` | array | | Modellens svar. | | `usageMetadata` | object | | `promptTokenCount`, `candidatesTokenCount`, `totalTokenCount`. | Et betalt Gemini-svar leveres i sin helhet etter at kostnaden er beregnet, ikke ord for ord. Gemini-strømmen inneholder ingen kontrollinjer — legg inn god margin i klientens tidsgrense. Flere spørsmål? Send Request ID og en beskrivelse, så hjelper vi deg.[Kontakt brukerstøtte](mailto:support@ailoot.ai) ## Ailoot · Selskapet og dets prosjektportefølje Ailoot bygger på etablert driftserfaring, en stor kundebase, stabil tjeneste og løpende KPI-kontroll. Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. Ailoot bruker denne driftserfaringen til API-tilgang til AI-funksjoner i kundenes produkter, agenter, applikasjoner og automatiseringer.