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Gemini API

Gemini API की मदद से, डेवलपर Gemini मॉडल का इस्तेमाल करके जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बना सकते हैं. Gemini हमारा सबसे बेहतरीन मॉडल है. इसे शुरुआत से ही मल्टीमॉडल बनाने के लिए काम किया गया है. यह अलग-अलग तरह की जानकारी को आसानी से समझ सकता है और उसे एक साथ इस्तेमाल कर सकता है. जैसे, भाषा, इमेज, ऑडियो, वीडियो, और कोड. Gemini API का इस्तेमाल, कई कामों के लिए किया जा सकता है. जैसे, टेक्स्ट और इमेज के आधार पर तर्क देना, कॉन्टेंट जनरेट करना, बातचीत करने वाले एजेंट बनाना, खास जानकारी और कैटगरी तय करने वाले सिस्टम बनाना वगैरह.

सेवा: generativelanguage.googleapis.com

इस सेवा को कॉल करने के लिए, हमारा सुझाव है कि आप Google की ओर से उपलब्ध कराई गई क्लाइंट लाइब्रेरी का इस्तेमाल करें. अगर आपके ऐप्लिकेशन को इस सेवा को कॉल करने के लिए, अपनी लाइब्रेरी का इस्तेमाल करना है, तो एपीआई अनुरोध करते समय यहां दी गई जानकारी का इस्तेमाल करें.

सेवा का एंडपॉइंट

सेवा एंडपॉइंट एक बेस यूआरएल होता है. यह किसी एपीआई सेवा का नेटवर्क पता बताता है. एक सेवा के कई सेवा एंडपॉइंट हो सकते हैं. इस सेवा का एंडपॉइंट यह है. यहां दिए गए सभी यूआरआई, इस सेवा एंडपॉइंट से जुड़े हुए हैं:

  • https://generativelanguage.googleapis.com

REST रिसॉर्स: v1beta.auth_tokens

तरीके
create POST /v1beta/auth_tokens
यह एक ऐसा टोकन बनाता है जिसका इस्तेमाल, BidiGenerateContent सेशन के व्यवहार को सीमित करने के लिए किया जा सकता है.

REST रिसॉर्स: v1beta.batches

तरीके
cancel POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel
इस तरीके से, ज़्यादा समय तक चलने वाली कार्रवाई को एसिंक्रोनस तरीके से रद्द किया जाता है.
delete DELETE /v1beta/{name=batches/*}
इस तरीके से, ज़्यादा समय तक चलने वाली कार्रवाई को मिटाया जाता है.
get GET /v1beta/{name=batches/*}
इस तरीके से, ज़्यादा समय तक चलने वाली कार्रवाई की मौजूदा स्थिति मिलती है.
list GET /v1beta/{name=batches}
अनुरोध में बताए गए फ़िल्टर से मैच करने वाली कार्रवाइयों की सूची बनाता है.
updateEmbedContentBatch PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch
यह बैच प्रोसेसिंग के लिए, EmbedContent के अनुरोधों के बैच को अपडेट करता है.
updateGenerateContentBatch PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch
यह फ़ंक्शन, बैच प्रोसेसिंग के लिए GenerateContent अनुरोधों के बैच को अपडेट करता है.

REST रिसॉर्स: v1beta.cachedContents

तरीके
create POST /v1beta/cachedContents
CachedContent संसाधन बनाता है.
delete DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*}
CachedContent संसाधन को मिटाता है.
get GET /v1beta/{name=cachedContents/*}
यह CachedContent संसाधन को पढ़ता है.
list GET /v1beta/cachedContents
Lists CachedContents.
patch PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*}
यह CachedContent संसाधन को अपडेट करता है. सिर्फ़ समयसीमा खत्म होने की तारीख को अपडेट किया जा सकता है.

REST रिसॉर्स: v1beta.fileSearchStores

तरीके
create POST /v1beta/fileSearchStores
इससे एक खाली FileSearchStore बनता है.
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*}
FileSearchStore को मिटाता है.
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*}
इससे किसी खास FileSearchStore के बारे में जानकारी मिलती है.
importFile POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:importFile
यह फ़ाइल सेवा से File को FileSearchStore में इंपोर्ट करता है.
list GET /v1beta/fileSearchStores
यह कुकी, उपयोगकर्ता के मालिकाना हक वाले सभी FileSearchStores की सूची बनाती है.

REST रिसॉर्स: v1beta.fileSearchStores.documents

तरीके
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}
Document को मिटाता है.
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}
इससे किसी खास Document के बारे में जानकारी मिलती है.
list GET /v1beta/{parent=fileSearchStores/*}/documents
यह Corpus में मौजूद सभी Document की सूची बनाता है.

REST रिसॉर्स: v1beta.fileSearchStores.operations

तरीके
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/operations/*}
इस तरीके से, ज़्यादा समय तक चलने वाली कार्रवाई की मौजूदा स्थिति मिलती है.

REST रिसॉर्स: v1beta.fileSearchStores.upload.operations

तरीके
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/upload/operations/*}
इस तरीके से, ज़्यादा समय तक चलने वाली कार्रवाई की मौजूदा स्थिति मिलती है.

REST रिसॉर्स: v1beta.files

तरीके
delete DELETE /v1beta/{name=files/*}
इससे File मिट जाता है.
get GET /v1beta/{name=files/*}
इससे दिए गए File के लिए मेटाडेटा मिलता है.
list GET /v1beta/files
अनुरोध करने वाले प्रोजेक्ट के मालिकाना हक वाले File के लिए मेटाडेटा दिखाता है.
register POST /v1beta/files:register
FileService के साथ Google Cloud Storage फ़ाइलों को रजिस्टर करता है.

REST रिसॉर्स: v1beta.media

तरीके
download GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/media/**}
FileSearchStore से मीडिया डाउनलोड करता है.
upload POST /v1beta/files
POST /upload/v1beta/files
इससे File बनता है.
uploadToFileSearchStore POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore
POST /upload/v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore
यह FileSearchStore में डेटा अपलोड करता है. साथ ही, FileSearchStore Document में सेव करने से पहले, डेटा को प्रीप्रोसेस करता है और उसे छोटे-छोटे हिस्सों में बांटता है.

REST रिसॉर्स: v1beta.models

तरीके
asyncBatchEmbedContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent
यह फ़ंक्शन, बैच प्रोसेसिंग के लिए EmbedContent अनुरोधों के बैच को लाइन में लगाता है.
batchEmbedContents POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents
यह इनपुट Content से कई एम्बेडिंग वेक्टर जनरेट करता है. इसमें EmbedContentRequest ऑब्जेक्ट के तौर पर दिखाए गए स्ट्रिंग का बैच होता है.
batchGenerateContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent
यह फ़ंक्शन, बैच प्रोसेसिंग के लिए GenerateContent अनुरोधों के बैच को लाइन में लगाता है.
countTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens
इनपुट Content पर मॉडल के टोकनाइज़र को चलाता है और टोकन की गिनती दिखाता है.
embedContent POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent
यह फ़ंक्शन, तय किए गए Gemini Embedding मॉडल का इस्तेमाल करके, इनपुट Content से टेक्स्ट एम्बेडिंग वेक्टर जनरेट करता है.
generateContent POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent
यह फ़ंक्शन, इनपुट GenerateContentRequest के आधार पर मॉडल का जवाब जनरेट करता है.
get GET /v1beta/{name=models/*}
यह किसी खास Model के बारे में जानकारी देता है. जैसे, इसका वर्शन नंबर, टोकन की सीमाएं, पैरामीटर, और अन्य मेटाडेटा.
list GET /v1beta/models
Gemini API के ज़रिए उपलब्ध Models की सूची दिखाता है.
predict POST /v1beta/{model=models/*}:predict
पूर्वानुमान का अनुरोध करता है.
predictLongRunning POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning
यह Predict के जैसा ही है, लेकिन LRO दिखाता है.
streamGenerateContent POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent
यह फ़ंक्शन, मॉडल से स्ट्रीम किया गया जवाब जनरेट करता है. इसके लिए, GenerateContentRequest इनपुट दिया जाता है.