Source: https://ailoot.ai/docs/pt-pt/api/gemini/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/pt-pt/api/gemini/ Language: pt-pt [API](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/) # Gemini generateContent [Markdown](https://ailoot.ai/docs/pt-pt/api/gemini/index.md) Formato nativo do Google Gemini: para Gemini CLI, Google GenAI SDK e clientes 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": "Crie três nomes para um café."}]} ] }' ``` ```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"), # sem /v1beta ) resp = client.models.generate_content( model="gemini-3.8-flash", contents="Crie três nomes para um café.", ) 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" }, // sem /v1beta }); const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.8-flash", contents: "Crie três nomes para um café.", }); console.log(resp.text); ``` 200 OK ```json { "candidates": [ { "content": { "role": "model", "parts": [{ "text": "1. «Grão e Vapor» 2. «Moagem Matinal» 3. «Café da Esquina»" }] }, "finishReason": "STOP" } ], "usageMetadata": { "promptTokenCount": 9, "candidatesTokenCount": 27, "totalTokenCount": 36 }, "modelVersion": "gemini-3.8-flash" } ``` ## Autorização | Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição | | --- | --- | --- | --- | | `x-goog-api-key` | header | obrigatório | Chave `sk-…`. Também são aceites `Authorization: Bearer` ou `x-api-key`. Para compatibilidade com o Google, também é aceite `?key=` no endereço — com a prioridade mais baixa; `?api_key=` é rejeitado com 400. Recomendamos o cabeçalho: assim, a chave não fica nos registos. | ## Caminho | Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição | | --- | --- | --- | --- | | `model` | string | obrigatório | ID de um modelo com o formato Gemini, por exemplo `gemini-3.8-flash` ou `gemini-3.1-pro`. No total, 27. | POST`https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse` GET`https://api.ailoot.ai/v1beta/models` ## Corpo do pedido | Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição | | --- | --- | --- | --- | | `contents` | array | obrigatório | Mensagens com `role` (`user`/`model`) e `parts`: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Os anexos têm de ser de tipos aceites pelo modelo como entrada. | | `systemInstruction` | object | opcional | Instrução de sistema em texto: `{"parts": [{"text": "…"}]}`. | | `generationConfig` | object | opcional | `generationConfig` aceita `temperature`, `topP`, `topK`, `maxOutputTokens`, `thinkingConfig`, `responseMimeType` (`text/plain` ou `application/json`), `responseSchema` ou `responseJsonSchema` (objeto JSON), `stopSequences` (array de cadeias de caracteres), `candidateCount: 1`, um inteiro `seed`, os valores numéricos `presencePenalty` e `frequencyPenalty`. Os intervalos e as capacidades permitidos dependem do modelo exato; para uma resposta JSON, escolha uma forma de esquema suportada e `application/json`. Nos modelos de texto, `responseModalities` — apenas `["TEXT"]`. | | `safetySettings` | array | opcional | Objetos com os campos obrigatórios `category` e `threshold`, o campo opcional `method`. Os valores têm de ser suportados pelo modelo exato. | | `tools` | array | opcional | As `functionDeclarations` do cliente são executadas pela sua aplicação. Os modelos de texto também aceitam `{"googleSearch": {}}` e `{"urlContext": {}}`: em separado ou em conjunto no array `tools`. Nem Google Search nem URL context podem ser combinados com `functionDeclarations` no mesmo pedido. Para imagens na saída, apenas estão disponíveis funções do cliente. As outras ferramentas incorporadas e a cache explícita não são suportadas. Search/URL context podem exigir uma reserva com base no limite total de entrada; os valores efetivos de `toolUsePromptTokenCount` são contabilizados como tokens de entrada. | | `toolConfig` | object | opcional | `functionCallingConfig`: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE\_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames. | Se o modelo não suportar um campo, um anexo ou uma combinação de ferramentas, o pedido é rejeitado antes da reserva — não há qualquer débito. Receberá HTTP `400` com `status` `INVALID_ARGUMENT` e a classe `invalid_request` (em `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). JSON inválido, erros nos parâmetros do caminho e noutras validações também devolvem `400`; leia o texto do erro e o Request ID. As capacidades dependem do modelo: consulte os seus formatos e entradas no catálogo. ## PDF, áudio, vídeo e ligações Nos modelos Gemini que suportam o tipo de entrada correspondente, `parts[].inlineData` contém `mimeType` e dados base64 não vazios; o PDF tem de ser um PDF válido. `fileData` contém um endereço público `https`no campo `fileUri` e o MIME do tipo de ficheiro. Para YouTube, pode omitir o MIME. `http`, endereços privados, `gs://` e objetos Google Files API não são suportados, tal como o carregamento através da Google Files API. Para vídeo, pode acrescentar `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` como cadeia de caracteres em segundos (por exemplo, `1.5s`) e `fps` superior a 0 e não superior a 24. O tamanho do corpo, o contexto, a entrada permitida e o limite de resposta são validados de acordo com o modelo e o formato. | Entrada | Tipos MIME suportados | | --- | --- | | Imagens inline | image/png, image/jpeg, image/webp | | Documentos | 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 | | Áudio | audio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac | | Vídeo | 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"}, ) # Envie uma única vez. Em caso de timeout, consulte o ID do pedido no histórico de utilização antes de tentar novamente. 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 # Indique um ficheiro local real em formato PDF, áudio ou vídeo e o respetivo tipo MIME suportado. path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2] payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [ {"text": "Descreva brevemente o conteúdo do ficheiro."}, {"inlineData": {"mimeType": mime, "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}}, ]}]} print(generate("gemini-3.8-flash", payload)) # Anexo alternativo: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}} # Para um URL real do YouTube: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}} ``` ## Search e URL context As `functionDeclarations` do cliente são executadas pela sua aplicação. Os modelos de texto também aceitam `{"googleSearch": {}}` e `{"urlContext": {}}`: em separado ou em conjunto no array `tools`. Nem Google Search nem URL context podem ser combinados com `functionDeclarations` no mesmo pedido. Para imagens na saída, apenas estão disponíveis funções do cliente. As outras ferramentas incorporadas e a cache explícita não são suportadas. Search/URL context podem exigir uma reserva com base no limite total de entrada; os valores efetivos de `toolUsePromptTokenCount` são contabilizados como tokens de entrada. ```json {"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]} ``` ## Imagens na saída Apenas o modelo seguinte suporta imagens nas respostas em formato Gemini: `gemini-3.1-flash-image`. Esta capacidade é distinta de `/v1/images/generations`: os outros modelos de imagem não funcionam aqui. Este modelo aceita até 131072 tokens de entrada e até 32768 de resposta; o custo total da resposta mais longa é reservado antecipadamente. `responseModalities` — conjunto não vazio de TEXT/IMAGE sem repetições. `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. A entrada deste modelo é texto e PNG/JPEG/WebP inline; PDF/audio/video/fileData e Search/URL context incorporados não são aceites aqui. A disponibilidade e os preços para a sua chave estão no catálogo e em `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"}, ) # Envie uma única vez. Em caso de timeout, consulte o ID do pedido no histórico de utilização antes de tentar novamente. 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": "Aguarela: um farol ao amanhecer"}]}], "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) ``` ## Ciclo completo de function calling As funções são executadas pelo cliente. Devolva todo o content original do modelo com thoughtSignature sem alterações, seguido de functionResponse com o mesmo name e id, caso este exista em 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"}, ) # Envie uma única vez. Em caso de timeout, consulte o ID do pedido no histórico de utilização antes de tentar novamente. 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": "Multiplicar dois números", "parameters": {"type": "object", "properties": { "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}}, "required": ["a", "b"]}, }]}] contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Multiplique 7 por 8 com a função"}]}] for turn in range(4): # Limite o ciclo de ferramentas; não volte a enviar um pedido cujo resultado não esteja claro. reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools}) content = reply["candidates"][0]["content"] contents.append(content) # Mantenha todas (ALL) as partes originais e thoughtSignature sem alterações. 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") ``` ## Resposta | Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição | | --- | --- | --- | --- | | `candidates[].content.parts` | array | | Resposta do modelo. | | `usageMetadata` | object | | `promptTokenCount`, `candidatesTokenCount`, `totalTokenCount`. | A resposta paga do Gemini chega integralmente após o cálculo do custo, e não palavra a palavra. O fluxo Gemini não inclui linhas de serviço — deixe uma margem no tempo limite do cliente. Ainda tem dúvidas? Envie o Request ID e uma descrição — ajudamos a esclarecer.[Contactar o suporte](mailto:support@ailoot.ai) ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.