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API Generative Language

L'API Gemini consente agli sviluppatori di creare applicazioni di AI generativa utilizzando i modelli Gemini. Gemini è il nostro modello più avanzato, creato da zero per essere multimodale. È in grado di generalizzare e di comprendere, gestire e combinare senza problemi diversi tipi di informazioni, tra cui linguaggio, immagini, audio, video e codice. Puoi utilizzare l'API Gemini per casi d'uso come il ragionamento su testo e immagini, la generazione di contenuti, gli agenti di dialogo, i sistemi di riepilogo e classificazione e altro ancora.

Servizio: generativelanguage.googleapis.com

Per chiamare questo servizio, ti consigliamo di utilizzare le librerie client fornite da Google. Se la tua applicazione deve utilizzare le tue librerie per chiamare questo servizio, utilizza le seguenti informazioni quando effettui le richieste API.

Endpoint di servizio

Un endpoint di servizio è un URL di base che specifica l'indirizzo di rete di un servizio API. Un servizio potrebbe avere più endpoint di servizio. Questo servizio ha il seguente endpoint di servizio e tutti gli URI riportati di seguito sono relativi a questo endpoint di servizio:

  • https://generativelanguage.googleapis.com

Risorsa REST: v1beta.batches

Metodi
cancel POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel
Avvia l'annullamento asincrono di un'operazione a lunga esecuzione.
delete DELETE /v1beta/{name=batches/*}
Elimina un'operazione a lunga esecuzione.
get GET /v1beta/{name=batches/*}
Recupera l'ultimo stato di un'operazione a lunga esecuzione.
list GET /v1beta/{name=batches}
Elenca le operazioni che corrispondono al filtro specificato nella richiesta.
updateEmbedContentBatch PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch
Aggiorna un batch di richieste EmbedContent per l'elaborazione batch.
updateGenerateContentBatch PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch
Aggiorna un batch di richieste GenerateContent per l'elaborazione batch.

Risorsa REST: v1beta.cachedContents

Metodi
create POST /v1beta/cachedContents
Crea la risorsa CachedContent.
delete DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*}
Elimina la risorsa CachedContent.
get GET /v1beta/{name=cachedContents/*}
Legge la risorsa CachedContent.
list GET /v1beta/cachedContents
Lists CachedContents.
patch PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*}
Aggiorna la risorsa CachedContent (solo la scadenza è aggiornabile).

Risorsa REST: v1beta.files

Metodi
delete DELETE /v1beta/{name=files/*}
Elimina File.
get GET /v1beta/{name=files/*}
Recupera i metadati per il File specificato.
list GET /v1beta/files
Elenca i metadati per File di proprietà del progetto richiedente.

Risorsa REST: v1beta.media

Metodi
upload POST /v1beta/{ragStoreName=ragStores/*}:uploadToRagStore
POST /upload/v1beta/{ragStoreName=ragStores/*}:uploadToRagStore
Carica i dati in un ragStore, li preelabora e li suddivide in blocchi prima di archiviarli in un documento ragStore.

Risorsa REST: v1beta.models

Metodi
asyncBatchEmbedContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent
Mette in coda un batch di richieste EmbedContent per l'elaborazione batch.
batchEmbedContents POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents
Genera più vettori di incorporamento dall'input Content, che consiste in un batch di stringhe rappresentate come oggetti EmbedContentRequest.
batchEmbedText POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedText
Genera più embedding dal modello dato il testo di input in una chiamata sincrona.
batchGenerateContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent
Mette in coda un batch di richieste GenerateContent per l'elaborazione batch.
countMessageTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokens
Esegue il tokenizer di un modello su una stringa e restituisce il conteggio dei token.
countTextTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokens
Esegue il tokenizer di un modello su un testo e restituisce il conteggio dei token.
countTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens
Esegue il tokenizer di un modello sull'input Content e restituisce il conteggio dei token.
embedContent POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent
Genera un vettore di embedding di testo dall'input Content utilizzando il modello Gemini Embedding specificato.
embedText POST /v1beta/{model=models/*}:embedText
Genera un embedding dal modello dato un messaggio di input.
generateContent POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent
Genera una risposta del modello dato un input GenerateContentRequest.
generateMessage POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessage
Genera una risposta dal modello dato un input MessagePrompt.
generateText POST /v1beta/{model=models/*}:generateText
Genera una risposta dal modello dato un messaggio di input.
get GET /v1beta/{name=models/*}
Recupera informazioni su un Model specifico, ad esempio il numero di versione, i limiti dei token, i parametri e altri metadati.
list GET /v1beta/models
Elenca i Model disponibili tramite l'API Gemini.
predict POST /v1beta/{model=models/*}:predict
Esegue una richiesta di previsione.
predictLongRunning POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning
Come Predict, ma restituisce un'operazione a lunga esecuzione.
streamGenerateContent POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent
Genera una risposta in streaming dal modello dato un input GenerateContentRequest.