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Gemini API

Mit der Gemini API können Entwickler Anwendungen mit generativer KI mithilfe von Gemini-Modellen erstellen. Gemini ist unser leistungsstärkstes Modell, das von Grund auf multimodal konzipiert wurde. Es kann generalisieren und problemlos verschiedene Arten von Informationen wie Sprache, Bilder, Audio, Video und Code verstehen, verarbeiten und kombinieren. Sie können die Gemini API für Anwendungsfälle wie das Schlussfolgern aus Text und Bildern, die Content-Generierung, Dialog-Agents, Zusammenfassungs- und Klassifizierungssysteme und vieles mehr verwenden.

Dienst: generativelanguage.googleapis.com

Wir empfehlen, diesen Dienst mit den von Google bereitgestellten Clientbibliotheken aufzurufen. Wenn Ihre Anwendung diesen Dienst mit Ihren eigenen Bibliotheken aufrufen muss, sollten Sie die folgenden Informationen verwenden, wenn Sie die API-Anfragen senden.

Dienstendpunkt

Ein Dienstendpunkt ist eine Basis-URL, die die Netzwerkadresse eines API-Dienstes angibt. Ein Dienst kann mehrere Dienstendpunkte haben. Dieser Dienst hat den folgenden Dienstendpunkt und alle nachstehenden URIs beziehen sich auf ihn:

  • https://generativelanguage.googleapis.com

REST-Ressource: v1beta.batches

Methoden
cancel POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel
Startet den asynchronen Abbruch eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit.
delete DELETE /v1beta/{name=batches/*}
Löscht einen Vorgang mit langer Ausführungszeit.
get GET /v1beta/{name=batches/*}
Ruft den letzten Status eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit ab.
list GET /v1beta/{name=batches}
Listet Vorgänge auf, die zu dem angegebenen Filter in der Anfrage passen.
updateEmbedContentBatch PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch
Aktualisiert einen Batch von EmbedContent-Anfragen für die Batchverarbeitung.
updateGenerateContentBatch PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch
Aktualisiert einen Batch von GenerateContent-Anfragen für die Batchverarbeitung.

REST-Ressource: v1beta.cachedContents

Methoden
create POST /v1beta/cachedContents
Erstellt eine CachedContent-Ressource.
delete DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*}
Löscht eine CachedContent-Ressource.
get GET /v1beta/{name=cachedContents/*}
Liest eine CachedContent-Ressource.
list GET /v1beta/cachedContents
Listet CachedContents auf.
patch PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*}
Aktualisiert eine CachedContent-Ressource (nur die Ablaufzeit kann aktualisiert werden).

REST-Ressource: v1beta.fileSearchStores

Methoden
create POST /v1beta/fileSearchStores
Erstellt einen leeren FileSearchStore.
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*}
Löscht einen FileSearchStore.
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*}
Ruft Informationen zu einem bestimmten FileSearchStore ab.
importFile POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:importFile
Importiert eine File aus dem File Service in einen FileSearchStore.
list GET /v1beta/fileSearchStores
Listet alle FileSearchStores auf, die dem Nutzer gehören.

REST-Ressource: v1beta.fileSearchStores.documents

Methoden
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}
Löscht ein Document.
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}
Ruft Informationen zu einem bestimmten Document ab.
list GET /v1beta/{parent=fileSearchStores/*}/documents
Listet alle Documents in einem Corpus auf.

REST-Ressource: v1beta.fileSearchStores.operations

Methoden
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/operations/*}
Ruft den letzten Status eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit ab.

REST-Ressource: v1beta.fileSearchStores.upload.operations

Methoden
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/upload/operations/*}
Ruft den letzten Status eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit ab.

REST-Ressource: v1beta.files

Methoden
delete DELETE /v1beta/{name=files/*}
Löscht die File.
get GET /v1beta/{name=files/*}
Ruft die Metadaten für die angegebene File ab.
list GET /v1beta/files
Listet die Metadaten für Files auf, die dem anfragenden Projekt gehören.
register POST /v1beta/files:register
Registriert Google Cloud Storage-Dateien beim FileService.

REST-Ressource: v1beta.media

Methoden
upload POST /v1beta/files
POST /upload/v1beta/files
Erstellt eine File.
uploadToFileSearchStore POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore
POST /upload/v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore
Lädt Daten in einen FileSearchStore hoch, verarbeitet sie vor und teilt sie in Blöcke auf, bevor sie in einem FileSearchStore-Dokument gespeichert werden.

REST-Ressource: v1beta.models

Methoden
asyncBatchEmbedContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent
Stellt einen Batch von EmbedContent Anfragen für die Batchverarbeitung in die Warteschlange.
batchEmbedContents POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents
Generiert mehrere Einbettungsvektoren aus der Eingabe Content, die aus einem Batch von Strings besteht, die als EmbedContentRequest-Objekte dargestellt werden.
batchGenerateContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent
Stellt einen Batch von GenerateContent Anfragen für die Batchverarbeitung in die Warteschlange.
countTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens
Führt den Tokenizer eines Modells für die Eingabe Content aus und gibt die Anzahl der Tokens zurück.
embedContent POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent
Generiert einen Texteinbettungsvektor aus der Eingabe Content mit dem angegebenen Gemini-Einbettungsmodell.
generateContent POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent
Generiert eine Modellantwort für eine Eingabe GenerateContentRequest.
get GET /v1beta/{name=models/*}
Ruft Informationen zu einem bestimmten Model ab, z. B. die Versionsnummer, Tokenlimits, Parameter und andere Metadaten.
list GET /v1beta/models
Listet die Models auf, die über die Gemini API verfügbar sind.
predict POST /v1beta/{model=models/*}:predict
Führt eine Vorhersageanfrage aus.
predictLongRunning POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning
Entspricht „Predict“, gibt aber einen LRO zurück.
streamGenerateContent POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent
Generiert eine gestreamte Antwort aus dem Modell für eine Eingabe GenerateContentRequest.