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API Gemini

L'API Gemini permet aux développeurs de créer des applications d'IA générative à l'aide de modèles Gemini. Gemini est notre modèle le plus performant, conçu dès l'origine pour être multimodal. Il peut généraliser, comprendre avec fluidité, traiter et combiner différents supports d'informations, dont le texte, le code, l'audio, l'image et la vidéo. Vous pouvez utiliser l'API Gemini pour des cas d'utilisation tels que le raisonnement sur du texte et des images, la génération de contenu, les agents de dialogue, les systèmes de résumé et de classification, et plus encore.

Service: generativelanguage.googleapis.com

Pour appeler ce service, nous vous recommandons d'utiliser les bibliothèques clientes fournies par Google. Si votre application doit utiliser vos propres bibliothèques pour appeler ce service, conformez-vous aux informations suivantes lorsque vous effectuez les requêtes API.

Point de terminaison de service

Un point de terminaison de service est une URL de base qui spécifie l'adresse réseau d'un service d'API. Un service peut posséder plusieurs points de terminaison de service. Ce service possède le point de terminaison de service suivant, et tous les URI ci-dessous sont relatifs à ce point de terminaison de service :

  • https://generativelanguage.googleapis.com

Ressource REST : v1beta.batches

Méthodes
cancel POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel
Démarre l'annulation asynchrone sur une opération de longue durée.
delete DELETE /v1beta/{name=batches/*}
Supprime une opération de longue durée.
get GET /v1beta/{name=batches/*}
Récupère le dernier état d'une opération de longue durée.
list GET /v1beta/{name=batches}
Répertorie les opérations qui correspondent au filtre spécifié dans la requête.
updateEmbedContentBatch PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch
Met à jour un lot de requêtes EmbedContent pour le traitement par lot.
updateGenerateContentBatch PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch
Met à jour un lot de requêtes GenerateContent pour le traitement par lot.

Ressource REST : v1beta.cachedContents

Méthodes
create POST /v1beta/cachedContents
Crée une ressource CachedContent.
delete DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*}
Supprime une ressource CachedContent.
get GET /v1beta/{name=cachedContents/*}
Lit une ressource CachedContent.
list GET /v1beta/cachedContents
Répertorie les ressources CachedContent.
patch PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*}
Met à jour une ressource CachedContent (seule la date d'expiration peut être mise à jour).

Ressource REST : v1beta.fileSearchStores

Méthodes
create POST /v1beta/fileSearchStores
Crée un FileSearchStore vide.
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*}
Supprime un FileSearchStore.
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*}
Obtient des informations sur un FileSearchStore spécifique.
importFile POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:importFile
Importe un File du service de fichiers vers un FileSearchStore.
list GET /v1beta/fileSearchStores
Répertorie tous les FileSearchStores appartenant à l'utilisateur.

Ressource REST : v1beta.fileSearchStores.documents

Méthodes
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}
Supprime un Document.
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}
Obtient des informations sur un Document spécifique.
list GET /v1beta/{parent=fileSearchStores/*}/documents
Répertorie tous les Document d'un Corpus.

Ressource REST : v1beta.fileSearchStores.operations

Méthodes
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/operations/*}
Récupère le dernier état d'une opération de longue durée.

Ressource REST : v1beta.fileSearchStores.upload.operations

Méthodes
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/upload/operations/*}
Récupère le dernier état d'une opération de longue durée.

Ressource REST : v1beta.files

Méthodes
delete DELETE /v1beta/{name=files/*}
Supprime le File.
get GET /v1beta/{name=files/*}
Obtient les métadonnées du File donné.
list GET /v1beta/files
Répertorie les métadonnées des File appartenant au projet demandeur.
register POST /v1beta/files:register
Enregistre un fichier Google Cloud Storage auprès de FileService.

Ressource REST : v1beta.media

Méthodes
download GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/media/**}
Télécharge des contenus multimédias à partir d'un FileSearchStore.
upload POST /v1beta/files
POST /upload/v1beta/files
Crée un File.
uploadToFileSearchStore POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore
POST /upload/v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore
Importe des données dans un FileSearchStore, les prétraite et les divise en blocs avant de les stocker dans un document FileSearchStore.

Ressource REST : v1beta.models

Méthodes
asyncBatchEmbedContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent
Met en file d'attente un lot de requêtes EmbedContent pour le traitement par lot.
batchEmbedContents POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents
Génère plusieurs vecteurs d'embedding à partir de l'entrée Content, qui consiste en un lot de chaînes représentées sous forme d'objets EmbedContentRequest.
batchGenerateContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent
Met en file d'attente un lot de GenerateContent requêtes pour le traitement par lot.
countTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens
Exécute le tokenizer d'un modèle sur l'entrée Content et renvoie le nombre de jetons.
embedContent POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent
Génère un vecteur d'embedding textuel à partir de l'entrée Content à l'aide du modèle d'embedding Gemini spécifié.
generateContent POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent
Génère une réponse de modèle à partir d'une entrée GenerateContentRequest.
get GET /v1beta/{name=models/*}
Obtient des informations sur un Model spécifique, telles que son numéro de version, ses limites de jetons, ses paramètres et d'autres métadonnées.
list GET /v1beta/models
Répertorie les Models disponibles via l'API Gemini.
predict POST /v1beta/{model=models/*}:predict
Effectue une requête de prédiction.
predictLongRunning POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning
Identique à Predict, mais renvoie une LRO.
streamGenerateContent POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent
Génère une réponse en streaming à partir du modèle à l'aide d'une entrée GenerateContentRequest.