Source: https://ailoot.ai/docs/ru/connect/google-genai/
Canonical: https://ailoot.ai/docs/ru/connect/google-genai/
Language: ru

[Подключение](https://ailoot.ai/docs/ru/) 

# Google GenAI SDK

[Markdown](https://ailoot.ai/docs/ru/connect/google-genai/index.md)

Родной формат Gemini: SDK Google GenAI для Python и JavaScript и прямые REST-запросы.

## [](https://ailoot.ai/docs/ru/connect/google-genai/#install)Установка

```bash
pip install google-genai
```

```bash
npm install @google/genai
```

## [](https://ailoot.ai/docs/ru/connect/google-genai/#client)Подключение

Адрес — `https://api.ailoot.ai` без `/v1beta`: SDK соберёт путь `/v1beta/models/<модель>:generateContent` сам. В Python адрес задаётся через `HttpOptions(base_url=…)`, в JavaScript — через `httpOptions.baseUrl`. Ключ SDK отправит в заголовке `x-goog-api-key`.

```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"),  # без /v1beta
)

resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="Придумай три названия для кофейни.",
)
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" }, // без /v1beta
});

const resp = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.8-flash",
  contents: "Придумай три названия для кофейни.",
});
console.log(resp.text);
```

```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": "Придумай три названия для кофейни."}]}
    ]
  }' 
```

## [](https://ailoot.ai/docs/ru/connect/google-genai/#body)Что можно передать

- Поля верхнего уровня: `contents`, `systemInstruction`, `generationConfig`, `safetySettings`, `tools` и `toolConfig`.
- `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"]`.
- `safetySettings` — массив объектов с `category`, `threshold` и необязательным `method`; значения выбирайте по документации точной модели.
- 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.
- 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.
- 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.

| Вход | Поддерживаемые MIME |
| --- | --- |
| Изображения inline | image/png, image/jpeg, image/webp |
| Документы | 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 |
| Аудио | audio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac |
| Видео | 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"},
    )
    # 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}}
```

## [](https://ailoot.ai/docs/ru/connect/google-genai/#function-loop)Полный цикл функции

Передайте объявление, получите functionCall, выполните свою функцию, верните functionResponse и запросите следующий ответ. Сохраняйте весь content модели, включая thoughtSignature; не создавайте подпись самостоятельно.

```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"},
    )
    # 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")
```

## [](https://ailoot.ai/docs/ru/connect/google-genai/#stream)Потоковый ответ

```python
for chunk in client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="Опиши закат над морем",
):
    print(chunk.text, end="", flush=True)
```

```bash
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": "Опиши закат над морем"}]}]}' 
```

Платный ответ Gemini Ailoot отдаёт после расчёта стоимости: текст потока приходит целиком, когда модель закончит, а не по словам. Служебных строк в потоке Gemini нет, поэтому на долгих ответах держите таймаут клиента с запасом.

## [](https://ailoot.ai/docs/ru/connect/google-genai/#models)Доступные модели

В формате Gemini доступны 27 идентификаторов: `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`.

Модели Gemini доступны и в формате Anthropic Messages — удобно для клиентов, которые умеют только его: [Anthropic SDK](https://ailoot.ai/docs/ru/connect/anthropic-sdk/).

Остались вопросы? Пришлите Request ID и описание — поможем разобраться.[Написать в поддержку](mailto:support@ailoot.ai)

## Ailoot · Компания и портфель её проектов





Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI.





Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно.





Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.