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": "Föreslå tre namn på ett kafé."}]}
    ]
  }' 

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"),  # utan /v1beta
)

resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="Föreslå tre namn på ett kafé.",
)
print(resp.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY,
  httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" }, // utan /v1beta
});

const resp = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.8-flash",
  contents: "Föreslå tre namn på ett kafé.",
});
console.log(resp.text);

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [{ "text": "1. «Bönor och ånga» 2. «Morgonmalning» 3. «Kaféet på hörnet»" }]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 9,
    "candidatesTokenCount": 27,
    "totalTokenCount": 36
  },
  "modelVersion": "gemini-3.8-flash"
}

Autentisering

• x-goog-api-keyheaderobligatoriskt

  Nyckel sk-…. Även följande fungerar Authorization: Bearer eller x-api-key. För kompatibilitet med Google godtas även ?key= i adressen — med lägst prioritet; ?api_key= avvisas med 400. Vi rekommenderar en header, så att nyckeln inte hamnar i loggar.

Sökväg

• modelstringobligatoriskt

  Modell-ID med Gemini-format, till exempel gemini-3.8-flash eller gemini-3.1-pro. Totalt 27.

Anropskropp

• contentsarrayobligatoriskt

  Meddelanden med role (user/model) och parts: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse. Bilagor måste vara av en typ som modellen godtar som indata.

• systemInstructionobjectvalfritt

  Systeminstruktion i text: {"parts": [{"text": "…"}]}.

• generationConfigobjectvalfritt

  generationConfig godtar temperature, topP, topK, maxOutputTokens, thinkingConfig, responseMimeType (text/plain eller application/json), responseSchema eller responseJsonSchema (JSON-objekt), stopSequences (array av strängar), candidateCount: 1, heltalsvärdet seed, de numeriska värdena presencePenalty och frequencyPenalty. Tillåtna intervall och funktioner beror på den specifika modellen; för JSON-svar väljer du en schemaform som stöds och application/json. För textmodeller gäller responseModalities — endast ["TEXT"].

• safetySettingsarrayvalfritt

  Objekt med obligatoriska category och threshold, valfri method. Värdena måste stödjas av den specifika modellen.

• toolsarrayvalfritt

  Funktionerna i klientens functionDeclarations utförs av din app. Textmodeller godtar även {"googleSearch": {}} och {"urlContext": {}}: var för sig eller tillsammans i arrayen tools. Varken Google Search eller URL context kan kombineras med functionDeclarations i samma anrop. För bilder som utdata är endast klientfunktioner tillgängliga. Andra inbyggda verktyg och explicit cache stöds inte. Search/URL context kan kräva reservering för modellens hela indatagräns; det faktiska värdet i toolUsePromptTokenCount räknas som indatatoken.

• toolConfigobjectvalfritt

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

Om modellen inte stöder fältet, bilagan eller kombinationen av verktyg avvisas anropet före reserveringen — ingenting debiteras. Du får HTTP 400 med status INVALID_ARGUMENT och felklassen invalid_request (i ErrorInfo.reason — INVALID_REQUEST). Ogiltig JSON, fel i sökvägsparametrar och andra valideringsfel returnerar också 400; läs felmeddelandet och Request ID. Funktionerna beror på modellen: kontrollera dess format och indatatyper i katalogen.

PDF, ljud, video och länkar

För Gemini-modeller som stöder den aktuella indatatypen: parts[].inlineData innehåller mimeType och base64-data som inte är tomma; PDF-filen måste vara en riktig PDF. fileData innehåller en offentlig https-adress i fileUri och filens MIME-typ. För YouTube kan MIME utelämnas. http, privata adresser, gs:// och Google Files API-objekt stöds inte, inte heller uppladdning via Google Files API. För video kan du lägga till videoMetadata: startOffset/endOffset som en sträng i sekunder (till exempel 1.5s) och fps större än 0 och högst 24. Anropskroppens storlek, kontexten, tillåtna indata och svarsgränsen kontrolleras efter modell och format.

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"},
    )
    # Skicka en gång. Kontrollera efter en timeout Request ID i användningshistoriken innan du försöker igen.
    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

# Ange en riktig lokal PDF-, ljud- eller videofil och en MIME-typ som stöds.
path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2]
payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [
    {"text": "Beskriv kort filens innehåll."},
    {"inlineData": {"mimeType": mime,
                    "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}},
]}]}
print(generate("gemini-3.8-flash", payload))
# Alternativ bilaga: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}}
# För en riktig YouTube-URL: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}}

Search och URL context

Funktionerna i klientens functionDeclarations utförs av din app. Textmodeller godtar även {"googleSearch": {}} och {"urlContext": {}}: var för sig eller tillsammans i arrayen tools. Varken Google Search eller URL context kan kombineras med functionDeclarations i samma anrop. För bilder som utdata är endast klientfunktioner tillgängliga. Andra inbyggda verktyg och explicit cache stöds inte. Search/URL context kan kräva reservering för modellens hela indatagräns; det faktiska värdet i toolUsePromptTokenCount räknas som indatatoken.

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

Bilder som utdata

Bilder i Gemini-svar stöds endast av gemini-3.1-flash-image. Detta är en separat funktion från /v1/images/generations: andra bildmodeller fungerar inte här. Modellen har en indatagräns på 131072 token och en svarsgräns på 32768; hela kostnaden för det längsta svaret reserveras i förväg.

responseModalities — en icke-tom mängd TEXT/IMAGE utan dubbletter. 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 indata är text och inline PNG/JPEG/WebP; PDF/audio/video/fileData och inbyggd Search/URL context godtas inte här. Tillgänglighet och priser för din nyckel finns i katalogen och i 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"},
    )
    # Skicka en gång. Kontrollera efter en timeout Request ID i användningshistoriken innan du försöker igen.
    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: en fyr i gryningen"}]}],
    "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)

Fullständig cykel för funktionsanrop

Funktionerna utförs av klienten. Returnera modellens hela ursprungliga content med thoughtSignature oförändrat, därefter functionResponse med samma name och id om id fanns i 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"},
    )
    # Skicka en gång. Kontrollera efter en timeout Request ID i användningshistoriken innan du försöker igen.
    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": "Multiplicera två tal",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {
        "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}},
        "required": ["a", "b"]},
}]}]
contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "Multiplicera 7 med 8 med hjälp av funktionen"}]}]
for turn in range(4):  # Begränsa verktygsloopen; skicka inte om en begäran vars resultat är oklart.
    reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools})
    content = reply["candidates"][0]["content"]
    contents.append(content)  # Behåll ALLA ursprungliga parts och thoughtSignature oförändrade.
    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

• candidates[].content.partsarray

  Modellens svar.

• usageMetadataobject

  promptTokenCount, candidatesTokenCount, totalTokenCount.