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Generative Language 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 मल्टीमॉडल के तौर पर काम करने के लिए बनाया 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 तरह के 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 देने वाले सिस्टम बनाना, और कॉन्टेंट को अलग-अलग कैटगरी में बांटना.

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.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 दिखाता है.
updateEmbedContentBatch PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch
यह फ़ंक्शन, बैच प्रोसेसिंग के लिए EmbedContent के अनुरोधों के बैच को अपडेट करता है.
updateGenerateContentBatch PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch
यह 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/*}
Reads CachedContent resource.
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/*}
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.

REST रिसॉर्स: v1beta.media

तरीके
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 प्रोसेस करता है और उसके छोटे-छोटे हिस्से बनाता 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.
batchEmbedText POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedText
यह फ़ंक्शन, इनपुट टेक्स्ट के आधार पर मॉडल से कई एम्बेडिंग जनरेट करता है. इसके लिए, सिंक्रोनस कॉल का इस्तेमाल किया जाता है.
batchGenerateContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent
यह फ़ंक्शन, बैच प्रोसेसिंग के लिए GenerateContent अनुरोधों के बैच को लाइन में लगाता है.
countMessageTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokens
यह फ़ंक्शन, किसी स्ट्रिंग पर मॉडल के टोकनाइज़र को चलाता है और टोकन की संख्या दिखाता है.
countTextTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokens
यह फ़ंक्शन, किसी टेक्स्ट पर मॉडल के टोकनाइज़र को चलाता है और टोकन की संख्या दिखाता है.
countTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens
यह फ़ंक्शन, इनपुट Content पर मॉडल के टोकनाइज़र को चलाता है और टोकन की संख्या दिखाता है.
embedContent POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent
यह Gemini Embedding मॉडल का इस्तेमाल करके, इनपुट Content से टेक्स्ट एम्बेडिंग वेक्टर जनरेट करता है.
embedText POST /v1beta/{model=models/*}:embedText
यह इनपुट मैसेज के आधार पर, दिए गए मॉडल से एम्बेडिंग जनरेट करता है.
generateContent POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent
यह फ़ंक्शन, इनपुट GenerateContentRequest के आधार पर मॉडल का जवाब जनरेट करता है.
generateMessage POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessage
यह फ़ंक्शन, मॉडल से जवाब जनरेट करता है. इसके लिए, इनपुट MessagePrompt दिया जाता है.
generateText POST /v1beta/{model=models/*}:generateText
यह फ़ंक्शन, इनपुट मैसेज के आधार पर मॉडल से जवाब जनरेट करता है.
get GET /v1beta/{name=models/*}
किसी खास Model के बारे में जानकारी मिलती है. जैसे, उसका 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 के लिए अनुरोध करता है.
predictLongRunning POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning
यह Predict की तरह ही है, लेकिन यह LRO दिखाता है.
streamGenerateContent POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent
यह फ़ंक्शन, दिए गए इनपुट GenerateContentRequest के आधार पर मॉडल से स्ट्रीम किया गया जवाब जनरेट करता है.