Source: https://ailoot.ai/docs/th/api/gemini/ Canonical: https://ailoot.ai/docs/th/api/gemini/ Language: th [API](https://ailoot.ai/docs/th/) # Gemini generateContent [Markdown](https://ailoot.ai/docs/th/api/gemini/index.md) รูปแบบดั้งเดิมของ Google Gemini: สำหรับ Gemini CLI, Google GenAI SDK และไคลเอนต์ 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": "คิดชื่อร้านกาแฟมาสามชื่อ"}]} ] }' ``` ```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"), # ไม่ต้องใส่ /v1beta ) resp = client.models.generate_content( model="gemini-3.8-flash", contents="คิดชื่อร้านกาแฟมาสามชื่อ", ) 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" }, // ไม่ต้องใส่ /v1beta }); const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.8-flash", contents: "คิดชื่อร้านกาแฟมาสามชื่อ", }); console.log(resp.text); ``` 200 OK ```json { "candidates": [ { "content": { "role": "model", "parts": [{ "text": "1. «เมล็ดกาแฟและไอน้ำ» 2. «กาแฟบดรับอรุณ» 3. «ร้านกาแฟหัวมุม»" }] }, "finishReason": "STOP" } ], "usageMetadata": { "promptTokenCount": 9, "candidatesTokenCount": 27, "totalTokenCount": 36 }, "modelVersion": "gemini-3.8-flash" } ``` ## การยืนยันสิทธิ์ | พารามิเตอร์ | ชนิด | จำเป็น | คำอธิบาย | | --- | --- | --- | --- | | `x-goog-api-key` | header | จำเป็น | คีย์ `sk-…`. ใช้เฮดเดอร์ต่อไปนี้ได้เช่นกัน: `Authorization: Bearer` หรือ `x-api-key`. เพื่อความเข้ากันได้กับ Google จึงรับ `?key=` ในที่อยู่ด้วย โดยมีลำดับความสำคัญต่ำที่สุด; `?api_key=` จะถูกปฏิเสธด้วย 400 แนะนำให้ใช้เฮดเดอร์ เพื่อไม่ให้คีย์ถูกบันทึกในล็อก | ## พาธ | พารามิเตอร์ | ชนิด | จำเป็น | คำอธิบาย | | --- | --- | --- | --- | | `model` | string | จำเป็น | ID ของโมเดลที่ใช้รูปแบบ Gemini เช่น `gemini-3.8-flash` หรือ `gemini-3.1-pro`. ทั้งหมด 27 โมเดล | POST`https://api.ailoot.ai/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?alt=sse` GET`https://api.ailoot.ai/v1beta/models` ## เนื้อหาคำขอ | พารามิเตอร์ | ชนิด | จำเป็น | คำอธิบาย | | --- | --- | --- | --- | | `contents` | array | จำเป็น | ข้อความที่มี `role` (`user`/`model`) และ `parts`: text, inlineData/fileData, functionCall/functionResponse ไฟล์แนบต้องเป็นชนิดที่โมเดลรับเป็นอินพุตได้ | | `systemInstruction` | object | ไม่จำเป็น | คำสั่งระบบแบบข้อความ: `{"parts": [{"text": "…"}]}`. | | `generationConfig` | object | ไม่จำเป็น | `generationConfig` รับ `temperature`, `topP`, `topK`, `maxOutputTokens`, `thinkingConfig`, `responseMimeType` (`text/plain` หรือ `application/json`), `responseSchema` หรือ `responseJsonSchema` (ออบเจ็กต์ JSON), `stopSequences` (อาร์เรย์ของสตริง), `candidateCount: 1`, ค่าจำนวนเต็ม `seed`, ค่าตัวเลข `presencePenalty` และ `frequencyPenalty`. ช่วงค่าที่ใช้ได้และความสามารถขึ้นอยู่กับโมเดลที่ระบุ สำหรับคำตอบ JSON ให้เลือกโครงสร้างสคีมารูปแบบเดียวที่รองรับและ `application/json`. สำหรับโมเดลข้อความ `responseModalities` — เฉพาะ `["TEXT"]`. | | `safetySettings` | array | ไม่จำเป็น | ออบเจ็กต์ที่จำเป็นต้องมี `category` และ `threshold`, และอาจมี `method`. ค่าต่าง ๆ ต้องรองรับโดยโมเดลที่ระบุ | | `tools` | array | ไม่จำเป็น | ฟังก์ชันฝั่งไคลเอนต์ `functionDeclarations` ดำเนินการโดยแอปพลิเคชันของคุณ สำหรับโมเดลข้อความยังรับ `{"googleSearch": {}}` และ `{"urlContext": {}}`: แยกกันหรือรวมกันในอาร์เรย์ `tools`. ไม่สามารถใช้ Google Search หรือ URL context ร่วมกับ `functionDeclarations` ในคำขอเดียวกัน สำหรับการสร้างภาพขาออก ใช้ได้เฉพาะฟังก์ชันฝั่งไคลเอนต์ ไม่รองรับเครื่องมือในตัวอื่นและ explicit cache Search/URL context อาจต้องสำรองเงินตามขีดจำกัดอินพุตทั้งหมด ส่วน `toolUsePromptTokenCount` ที่ใช้จริงจะนับเป็นโทเค็นขาเข้า | | `toolConfig` | object | ไม่จำเป็น | `functionCallingConfig`: mode (AUTO/ANY/NONE/VALIDATED/MODE\_UNSPECIFIED), allowedFunctionNames. | หากโมเดลไม่รองรับฟิลด์ ไฟล์แนบ หรือการใช้เครื่องมือร่วมกัน คำขอจะถูกปฏิเสธก่อนสำรองเงิน — ไม่มีการหักเงิน โดยจะได้รับ HTTP `400` พร้อม `status` `INVALID_ARGUMENT` และคลาส `invalid_request` (ใน `ErrorInfo.reason` — `INVALID_REQUEST`). JSON ที่ไม่ถูกต้อง ข้อผิดพลาดของพารามิเตอร์พาธ และการตรวจ⁠สอบอื่นก็ส่งกลับ `400`เช่นกัน อ่านข้อความข้อผิดพลาดและ Request ID ความสามารถขึ้นอยู่กับโมเดล: ตรวจ⁠สอบรูปแบบและอินพุตของโมเดลในแค็ตตาล็อก ## PDF, เสียง, วิดีโอ และลิงก์ สำหรับโมเดล Gemini ที่รองรับอินพุตชนิดนั้น `parts[].inlineData` ประกอบด้วย `mimeType` และข้อมูล base64 ที่ไม่ว่าง โดย PDF ต้องเป็นไฟล์ PDF จริง `fileData` ประกอบด้วยที่อยู่สาธารณะแบบ `https`ใน `fileUri` และ MIME ของชนิดไฟล์ สำหรับ YouTube ไม่จำเป็นต้องระบุ MIME `http`, ที่อยู่ส่วนตัว, `gs://` และออบเจ็กต์ Google Files API ไม่รองรับ รวมถึงไม่รองรับการอัปโหลดผ่าน Google Files API สำหรับวิดีโอ สามารถเพิ่ม `videoMetadata`: `startOffset`/`endOffset` เป็นสตริงหน่วยวินาที (เช่น `1.5s`) และ `fps` มากกว่า 0 และไม่เกิน 24 โดยจะตรวจ⁠สอบขนาดเนื้อหาคำขอ บริบท อินพุตที่ใช้ได้ และขีดจำกัดคำตอบตามโมเดลและรูปแบบ | อินพุต | MIME ที่รองรับ | | --- | --- | | ภาพแบบ inline | image/png, image/jpeg, image/webp | | เอกสาร | 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 | | เสียง | audio/wav, audio/mp3, audio/mpeg, audio/aiff, audio/aac, audio/ogg, audio/flac | | วิดีโอ | 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"}, ) # ส่งเพียงครั้งเดียว หากหมดเวลารอ ให้ตรวจสอบ Request ID ในประวัติการใช้งานก่อนลองใหม่ 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 # ระบุไฟล์ PDF เสียง หรือวิดีโอที่มีอยู่จริงในเครื่อง พร้อมประเภท MIME ที่รองรับ path, mime = pathlib.Path(sys.argv[1]), sys.argv[2] payload = {"contents": [{"role": "user", "parts": [ {"text": "อธิบายเนื้อหาของไฟล์โดยสังเขป"}, {"inlineData": {"mimeType": mime, "data": base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()}}, ]}]} print(generate("gemini-3.8-flash", payload)) # วิธีแนบไฟล์อีกแบบ: {"fileData": {"mimeType": mime, "fileUri": public_https_url}} # สำหรับ URL ของ YouTube ที่มีอยู่จริง: {"fileData": {"fileUri": youtube_url}} ``` ## Search และ URL context ฟังก์ชันฝั่งไคลเอนต์ `functionDeclarations` ดำเนินการโดยแอปพลิเคชันของคุณ สำหรับโมเดลข้อความยังรับ `{"googleSearch": {}}` และ `{"urlContext": {}}`: แยกกันหรือรวมกันในอาร์เรย์ `tools`. ไม่สามารถใช้ Google Search หรือ URL context ร่วมกับ `functionDeclarations` ในคำขอเดียวกัน สำหรับการสร้างภาพขาออก ใช้ได้เฉพาะฟังก์ชันฝั่งไคลเอนต์ ไม่รองรับเครื่องมือในตัวอื่นและ explicit cache Search/URL context อาจต้องสำรองเงินตามขีดจำกัดอินพุตทั้งหมด ส่วน `toolUsePromptTokenCount` ที่ใช้จริงจะนับเป็นโทเค็นขาเข้า ```json {"tools": [{"googleSearch": {}}, {"urlContext": {}}]} ``` ## ภาพขาออก การส่งภาพในคำตอบรูปแบบ Gemini รองรับเฉพาะ `gemini-3.1-flash-image`. เป็นความสามารถแยกต่างหากจาก `/v1/images/generations`: โมเดลภาพอื่นใช้ที่นี่ไม่ได้ โมเดลนี้รับอินพุตได้สูงสุด 131072 โทเค็น และตอบได้สูงสุด 32768 โทเค็น โดยจะสำรองราคาทั้งหมดของคำตอบที่ยาวที่สุดไว้ล่วงหน้า `responseModalities` — เซต TEXT/IMAGE ที่ไม่ว่างและไม่มีค่าซ้ำ `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 อินพุตของโมเดลนี้รองรับข้อความและ inline PNG/JPEG/WebP ไม่รับ PDF/audio/video/fileData และ Search/URL context ในตัว ตรวจ⁠สอบสิทธิ์การใช้งานและราคาสำหรับคีย์ของคุณได้ในแค็ตตาล็อกและ `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"}, ) # ส่งเพียงครั้งเดียว หากหมดเวลารอ ให้ตรวจสอบ Request ID ในประวัติการใช้งานก่อนลองใหม่ 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": "ภาพสีน้ำ: ประภาคารยามรุ่งสาง"}]}], "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) ``` ## วงจร function calling แบบครบถ้วน ฟังก์ชันดำเนินการโดยไคลเอนต์ ให้ส่ง content เดิมของโมเดลทั้งหมดกลับไปพร้อม thoughtSignature โดยไม่แก้ไข จากนั้นส่ง functionResponse ที่ใช้ name และ id เดิม หากมี id ใน 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"}, ) # ส่งเพียงครั้งเดียว หากหมดเวลารอ ให้ตรวจสอบ Request ID ในประวัติการใช้งานก่อนลองใหม่ 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": "คูณตัวเลขสองจำนวน", "parameters": {"type": "object", "properties": { "a": {"type": "number"}, "b": {"type": "number"}}, "required": ["a", "b"]}, }]}] contents = [{"role": "user", "parts": [{"text": "ใช้ฟังก์ชันคูณ 7 กับ 8"}]}] for turn in range(4): # จำกัดจำนวนรอบของลูปเรียกเครื่องมือ และอย่าส่งคำขอซ้ำหากยังไม่ทราบผลลัพธ์แน่ชัด reply = generate("gemini-3.8-flash", {"contents": contents, "tools": tools}) content = reply["candidates"][0]["content"] contents.append(content) # เก็บส่วนต้นฉบับทั้งหมดและ thoughtSignature ไว้โดยไม่เปลี่ยนแปลง 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") ``` ## คำตอบ | พารามิเตอร์ | ชนิด | จำเป็น | คำอธิบาย | | --- | --- | --- | --- | | `candidates[].content.parts` | array | | คำตอบของโมเดล | | `usageMetadata` | object | | `promptTokenCount`, `candidatesTokenCount`, `totalTokenCount`. | คำตอบ Gemini ที่คิดค่าบริการจะส่งมาทั้งหมดหลังคำนวณราคา แทนการส่งทีละคำ ไม่มีบรรทัดข้อมูลของระบบในสตรีม Gemini จึงควรเผื่อเวลาสำหรับ timeout ของไคลเอนต์ ยังมีคำถามอยู่ใช่ไหม ส่ง Request ID และรายละเอียดมาให้เรา เราจะช่วยตรวจ⁠สอบ[ติดต่อฝ่ายสนับสนุน](mailto:support@ailoot.ai) ## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน. Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ