Source: https://ailoot.ai/docs/pl/api/gemini/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/pl/api/gemini/ Language: pl [API](https://ailoot.ai/docs/pl/) # Gemini generateContent [Markdown](https://ailoot.ai/docs/pl/api/gemini/index.md) Natywny format Google Gemini: dla Gemini CLI, Google GenAI SDK i klientów REST. 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": "Wymyśl trzy nazwy kawiarni."}]} ] }' ``` ```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"), # bez /v1beta ) resp = client.models.generate_content( model="gemini-3.8-flash", contents="Wymyśl trzy nazwy kawiarni.", ) 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" }, // bez /v1beta }); const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.8-flash", contents: "Wymyśl trzy nazwy kawiarni.", }); console.log(resp.text); ``` 200 OK ```json { "candidates": [ { "content": { "role": "model", "parts": [{ "text": "1. «Ziarno i para» 2. «Poranne mielenie» 3. «Kawiarnia na rogu»" }] }, "finishReason": "STOP" } ], "usageMetadata": { "promptTokenCount": 9, "candidatesTokenCount": 27, "totalTokenCount": 36 }, "modelVersion": "gemini-3.8-flash" } ``` ## Autoryzacja | Parametr | Typ | Wymagany | Opis | | --- | --- | --- | --- | | `x-goog-api-key` | header | wymagany | Klucz `sk-…`. Można użyć także `Authorization: Bearer` lub `x-api-key`. Dla zgodności z Google akceptowany jest też `?key=` w adresie — z najniższym priorytetem; `?api_key=` jest odrzucane ze statusem 400. Zalecamy nagłówek: dzięki temu klucz nie trafia do logów. | ## Ścieżka | Parametr | Typ | Wymagany | Opis | | --- | --- | --- | --- | | `model` | string | wymagany | ID modelu z formatem Gemini, na przykład `gemini-3.8-flash` lub `gemini-3.1-pro`. Łącznie 27. | POST`https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse` GET`https://api.ailoot.ai/v1beta/models` ## Treść żądania | Parametr | Typ | Wymagany | Opis | | --- | --- | --- | --- | | `contents` | array | wymagany | Wiadomości z `role` (`user`/`model`) i `parts`: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Załączniki — takie, które model przyjmuje na wejściu. | | `systemInstruction` | object | opcjonalny | Tekstowa instrukcja systemowa: `{"parts": [{"text": "…"}]}`. | | `generationConfig` | object | opcjonalny | `generationConfig` przyjmuje `temperature`, `topP`, `topK`, `maxOutputTokens`, `thinkingConfig`, `responseMimeType` (`text/plain` lub `application/json`), `responseSchema` lub `responseJsonSchema` (obiekt JSON), `stopSequences` (tablica ciągów znaków), `candidateCount: 1`, całkowitoliczbowy `seed`, liczbowe `presencePenalty` i `frequencyPenalty`. Dozwolone zakresy i możliwości zależą od konkretnego modelu; dla odpowiedzi JSON wybierz jedną obsługiwaną formę schematu i `application/json`. W modelach tekstowych `responseModalities` — tylko `["TEXT"]`. | | `safetySettings` | array | opcjonalny | Obiekty z wymaganymi `category` i `threshold`, opcjonalnym `method`. Wartości muszą być obsługiwane przez konkretny model. | | `tools` | array | opcjonalny | Klienckie `functionDeclarations` wykonuje Twoja aplikacja. W modelach tekstowych akceptowane są także `{"googleSearch": {}}` i `{"urlContext": {}}`: osobno lub razem w tablicy `tools`. Ani Google Search, ani URL context nie można łączyć z `functionDeclarations` w jednym żądaniu. Dla obrazów na wyjściu dostępne są tylko funkcje klienckie. Inne wbudowane narzędzia i explicit cache nie są obsługiwane. Search/URL context mogą wymagać rezerwacji według pełnego limitu wejścia; faktyczne `toolUsePromptTokenCount` są uwzględniane jako tokeny wejściowe. | | `toolConfig` | object | opcjonalny | `functionCallingConfig`: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE\_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames. | Jeśli model nie obsługuje pola, załącznika lub połączenia narzędzi, żądanie jest odrzucane przed rezerwacją — nic nie jest pobierane. Zwrócony zostanie HTTP `400` z `status` `INVALID_ARGUMENT` i klasą `invalid_request` (w `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). Nieprawidłowy JSON, błędy parametrów ścieżki i innych sprawdzeń również zwracają `400`; przeczytaj treść błędu i Request ID. Możliwości zależą od modelu: sprawdź jego formaty i wejścia w katalogu. ## PDF, audio, wideo i linki W modelach Gemini obsługujących odpowiedni typ wejścia `parts[].inlineData` zawiera `mimeType` i niepuste dane base64; PDF musi być prawdziwym plikiem PDF. `fileData` zawiera publiczny adres `https` w `fileUri` i typ MIME pliku. Dla YouTube można pominąć typ MIME. `http`, prywatne adresy, `gs://` i obiekty Google Files API nie są obsługiwane, podobnie jak przesyłanie przez Google Files API. Do wideo można dodać `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` jako ciąg znaków w sekundach (na przykład `1.5s`) i `fps` większe niż 0 i nie większe niż 24. Rozmiar treści żądania, kontekst, dopuszczalne wejście i limit odpowiedzi są sprawdzane według modelu i formatu. | Wejście | Obsługiwane MIME | | --- | --- | | Obrazy inline | image/png, image/jpeg, image/webp | | Dokumenty | 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 | | Audio | audio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac | | Wideo | 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"}, ) # Wyślij tylko raz. Po przekroczeniu czasu oczekiwania sprawdź Request ID w historii użycia, zanim ponowisz próbę. 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 # Podaj rzeczywisty lokalny plik PDF, audio lub wideo oraz obsługiwany typ MIME. path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2] payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [ {"text": "Krótko opisz zawartość pliku."}, {"inlineData": {"mimeType": mime, "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}}, ]}]} print(generate("gemini-3.8-flash", payload)) # Alternatywny załącznik: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}} # Dla rzeczywistego adresu URL YouTube: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}} ``` ## Search i URL context Klienckie `functionDeclarations` wykonuje Twoja aplikacja. W modelach tekstowych akceptowane są także `{"googleSearch": {}}` i `{"urlContext": {}}`: osobno lub razem w tablicy `tools`. Ani Google Search, ani URL context nie można łączyć z `functionDeclarations` w jednym żądaniu. Dla obrazów na wyjściu dostępne są tylko funkcje klienckie. Inne wbudowane narzędzia i explicit cache nie są obsługiwane. Search/URL context mogą wymagać rezerwacji według pełnego limitu wejścia; faktyczne `toolUsePromptTokenCount` są uwzględniane jako tokeny wejściowe. ```json {"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]} ``` ## Obrazy na wyjściu Obrazy w odpowiedzi w formacie Gemini obsługuje tylko `gemini-3.1-flash-image`. To funkcja odrębna od `/v1/images/generations`: inne modele obrazów nie działają tutaj. Ten model ma wejście do 131072 tokenów i odpowiedź do 32768; pełny koszt najdłuższej odpowiedzi jest rezerwowany z góry. `responseModalities` — niepusty zbiór TEXT/IMAGE bez powtórzeń. `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. Wejście tego modelu — tekst i inline PNG/JPEG/WebP; PDF/audio/video/fileData oraz wbudowane Search/URL context nie są tu akceptowane. Dostępność i ceny dla Twojego klucza — w katalogu i w `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"}, ) # Wyślij tylko raz. Po przekroczeniu czasu oczekiwania sprawdź Request ID w historii użycia, zanim ponowisz próbę. 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": "Akwarela: latarnia morska o świcie"}]}], "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) ``` ## Pełny cykl wywoływania funkcji Funkcje wykonuje klient. Zwróć cały oryginalny content modelu z thoughtSignature bez zmian, a następnie functionResponse z tym samym name i id, jeśli id występowało w 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"}, ) # Wyślij tylko raz. Po przekroczeniu czasu oczekiwania sprawdź Request ID w historii użycia, zanim ponowisz próbę. 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": "Pomnóż dwie liczby", "parameters": {"type": "object", "properties": { "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}}, "required": ["a", "b"]}, }]}] contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Pomnóż 7 przez 8 za pomocą funkcji"}]}] for turn in range(4): # Ogranicz liczbę iteracji pętli narzędzi; nie wysyłaj ponownie żądania, którego wynik jest niejasny. reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools}) content = reply["candidates"][0]["content"] contents.append(content) # Zachowaj WSZYSTKIE oryginalne części i thoughtSignature bez zmian. 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") ``` ## Odpowiedź | Parametr | Typ | Wymagany | Opis | | --- | --- | --- | --- | | `candidates[].content.parts` | array | | Odpowiedź modelu. | | `usageMetadata` | object | | `promptTokenCount`, `candidatesTokenCount`, `totalTokenCount`. | Płatna odpowiedź Gemini przychodzi w całości po obliczeniu kosztu, a nie słowo po słowie. W strumieniu Gemini nie ma linii pomocniczych — ustaw limit czasu klienta z zapasem. Dodatkowe pytania? Prześlij Request ID i opis — pomożemy wyjaśnić sprawę.[Napisz do wsparcia](mailto:support@ailoot.ai) ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.