docs
API

Gemini generateContent

Markdown

Родной формат Google Gemini: для Gemini CLI, Google GenAI SDK и REST-клиентов.

Полное руководство
POSThttps://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:generateContent
Gemini generateContent
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": "Придумай три названия для кофейни."}]}
    ]
  }' 
200 OK
{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [{ "text": "1. «Зерно и пар» 2. «Утренний помол» 3. «Кофейня на углу»" }]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 9,
    "candidatesTokenCount": 27,
    "totalTokenCount": 36
  },
  "modelVersion": "gemini-3.8-flash"
}

Авторизация

  • x-goog-api-keyheaderобязательный

    Ключ sk-…. Подойдут и Authorization: Bearer или x-api-key. Для совместимости с Google принимается и ?key= в адресе — с самым низким приоритетом; ?api_key= отклоняется с 400. Рекомендуем заголовок: так ключ не попадает в логи.

Путь

  • modelstringобязательный

    ID модели с форматом Gemini, например gemini-3.8-flash или gemini-3.1-pro. Всего 27.

POSThttps://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse
GEThttps://api.ailoot.ai/v1beta/models

Тело запроса

  • contentsarrayобязательный

    Сообщения с role (user/model) и parts: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Вложения — те, что модель принимает на входе.

  • systemInstructionobjectнеобязательный

    Текстовая системная инструкция: {"parts": [{"text": "…"}]}.

  • generationConfigobjectнеобязательный

    generationConfig принимает temperature, topP, topK, maxOutputTokens, thinkingConfig, responseMimeType (text/plain или application/json), responseSchema или responseJsonSchema (JSON-объект), stopSequences (массив строк), candidateCount: 1, целочисленный seed, числовые presencePenalty и frequencyPenalty. Допустимые диапазоны и возможности зависят от точной модели; для JSON-ответа выбирайте одну поддерживаемую схемную форму и application/json. У текстовых моделей responseModalities — только ["TEXT"].

  • safetySettingsarrayнеобязательный

    Объекты с обязательными category и threshold, необязательным method. Значения должны поддерживаться точной моделью.

  • toolsarrayнеобязательный

    Клиентские functionDeclarations выполняет ваше приложение. У текстовых моделей также принимаются {"googleSearch": {}} и {"urlContext": {}}: отдельно или вместе в массиве tools. Ни Google Search, ни URL context нельзя совмещать с functionDeclarations в одном запросе. Для картинок на выходе доступны только клиентские функции. Другие встроенные инструменты и explicit cache не поддерживаются. Search/URL context могут требовать резерв по полному входному лимиту; фактические toolUsePromptTokenCount учитываются как входные токены.

  • toolConfigobjectнеобязательный

    functionCallingConfig: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames.

Если модель не поддерживает поле, вложение или сочетание инструментов, запрос отклоняется до резерва — ничего не списывается. Придёт HTTP 400 со status INVALID_ARGUMENT и классом invalid_request (в ErrorInfo.reason — INVALID_REQUEST). Некорректный JSON, ошибки параметров пути и других проверок тоже возвращают 400; читайте текст ошибки и Request ID. Возможности зависят от модели: проверяйте её форматы и входы в каталоге.

PDF, аудио, видео и ссылки

У моделей Gemini с поддержкой соответствующего входа parts[].inlineData содержит mimeType и непустые base64-данные; PDF должен быть настоящим PDF. fileData содержит публичный https-адрес в fileUri и MIME типа файла. Для YouTube MIME можно не указывать. http, приватные адреса, gs:// и объекты Google Files API не поддерживаются, загрузка через Google Files API тоже. У видео можно добавить videoMetadata: startOffset/endOffset строкой в секундах (например, 1.5s) и fps больше 0 и не больше 24. Размер тела, контекст, допустимый вход и лимит ответа проверяются по модели и формату.

ВходПоддерживаемые MIME
Изображения inlineimage/png, image/jpeg, image/webp
Документыapplication/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
Аудиоaudio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac
Видеоvideo/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"},
    )
    # One send. After a timeout, check the Request ID in your usage history before retrying.
    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

# Supply a real local PDF, audio or video file and its supported MIME type.
path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2]
payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [
    {"text": "Кратко опиши содержание файла."},
    {"inlineData": {"mimeType": mime,
                    "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}},
]}]}
print(generate("gemini-3.8-flash", payload))
# Alternative attachment: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}}
# For a real YouTube URL: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}}

Search и URL context

Клиентские functionDeclarations выполняет ваше приложение. У текстовых моделей также принимаются {"googleSearch": {}} и {"urlContext": {}}: отдельно или вместе в массиве tools. Ни Google Search, ни URL context нельзя совмещать с functionDeclarations в одном запросе. Для картинок на выходе доступны только клиентские функции. Другие встроенные инструменты и explicit cache не поддерживаются. Search/URL context могут требовать резерв по полному входному лимиту; фактические toolUsePromptTokenCount учитываются как входные токены.

{"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]}

Картинки на выходе

Картинки в ответе формата Gemini умеет только gemini-3.1-flash-image. Это отдельная возможность от /v1/images/generations: другие модели картинок здесь не работают. У этой модели вход до 131072 токенов, ответ до 32768; полная стоимость самого длинного ответа резервируется заранее.

responseModalities — непустое множество TEXT/IMAGE без повторов. 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. Вход этой модели — текст и inline PNG/JPEG/WebP; PDF/audio/video/fileData и встроенные Search/URL context здесь не принимаются. Доступность и цены для вашего ключа — в каталоге и в GET /v1/models.

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"},
    )
    # One send. After a timeout, check the Request ID in your usage history before retrying.
    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": "Акварель: маяк на рассвете"}]}],
    "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)

Полный цикл function calling

Функции выполняет клиент. Возвращайте весь исходный content модели с thoughtSignature без изменений, затем functionResponse с тем же name и id, если он был в functionCall.

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"},
    )
    # One send. After a timeout, check the Request ID in your usage history before retrying.
    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": "Умножить два числа",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {
        "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}},
        "required": ["a", "b"]},
}]}]
contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Умножь 7 на 8 с помощью функции"}]}]
for turn in range(4):  # Bound the tool loop; do not resend a request whose result is unclear.
    reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools})
    content = reply["candidates"][0]["content"]
    contents.append(content)  # Keep ALL original parts and thoughtSignature unchanged.
    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")

Ответ

  • candidates[].content.partsarray

    Ответ модели.

  • usageMetadataobject

    promptTokenCount, candidatesTokenCount, totalTokenCount.

Остались вопросы? Пришлите Request ID и описание — поможем разобраться.Написать в поддержку