All methods

Generative Language API

Gemini API umożliwia programistom tworzenie aplikacji generatywnej AI przy użyciu modeli Gemini. Gemini to nasz najbardziej zaawansowany model, który od podstaw został zaprojektowany jako multimodalny. Potrafi uogólniać i z łatwością rozumieć, przetwarzać i łączyć różne typy informacji, w tym język, obrazy, dźwięki, filmy i kod. Interfejsu Gemini API możesz używać w przypadku takich zastosowań jak wnioskowanie na podstawie tekstu i obrazów, generowanie treści, agenty dialogowe, systemy podsumowywania i klasyfikacji oraz wiele innych.

Usługa: generativelanguage.googleapis.com

Zalecamy wywołanie tej usługi przy użyciu dostarczonych przez Google bibliotek klienta. Jeśli aplikacja musi wywoływać tę usługę przy użyciu własnych bibliotek, podczas tworzenia żądań interfejsu API należy używać poniższych informacji.

Punkt końcowy usługi

Punkt końcowy usługi to podstawowy adres URL, który określa adres sieciowy usługi interfejsu API. Jedna usługa może mieć wiele punktów końcowych. Ta usługa ma następujący punkt końcowy i wszystkie poniższe identyfikatory URI odnoszą się do niego:

  • https://generativelanguage.googleapis.com

Zasób REST: v1beta.batches

Metody
cancel POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel
Rozpoczyna asynchroniczne anulowanie długo trwającej operacji.
delete DELETE /v1beta/{name=batches/*}
Usuwa długo trwającą operację.
get GET /v1beta/{name=batches/*}
Pobiera najnowszy stan długo trwającej operacji.
list GET /v1beta/{name=batches}
Wyświetla listę operacji pasujących do określonego w żądaniu filtra.
updateEmbedContentBatch PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch
Aktualizuje partię żądań EmbedContent do przetwarzania zbiorczego.
updateGenerateContentBatch PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch
Aktualizuje partię żądań GenerateContent do przetwarzania zbiorczego.

Zasób REST: v1beta.cachedContents

Metody
create POST /v1beta/cachedContents
Tworzy zasób CachedContent.
delete DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*}
Usuwa zasób CachedContent.
get GET /v1beta/{name=cachedContents/*}
Odczytuje zasób CachedContent.
list GET /v1beta/cachedContents
Wyświetla listę treści w pamięci podręcznej.
patch PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*}
Aktualizuje zasób CachedContent (można aktualizować tylko datę ważności).

Zasób REST: v1beta.fileSearchStores

Metody
create POST /v1beta/fileSearchStores
Tworzy pusty FileSearchStore.
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*}
Usuwa FileSearchStore.
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*}
Pobiera informacje o konkretnym FileSearchStore.
importFile POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:importFile
Importuje File z usługi plików do FileSearchStore.
list GET /v1beta/fileSearchStores
Wyświetla listę wszystkich FileSearchStores należących do użytkownika.

Zasób REST: v1beta.fileSearchStores.documents

Metody
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}
Usuwa Document.
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}
Pobiera informacje o konkretnym Document.
list GET /v1beta/{parent=fileSearchStores/*}/documents
Wyświetla wszystkie elementy Document w Corpus.

Zasób REST: v1beta.fileSearchStores.operations

Metody
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/operations/*}
Pobiera najnowszy stan długo trwającej operacji.

Zasób REST: v1beta.fileSearchStores.upload.operations

Metody
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/upload/operations/*}
Pobiera najnowszy stan długo trwającej operacji.

Zasób REST: v1beta.files

Metody
delete DELETE /v1beta/{name=files/*}
Usuwa File.
get GET /v1beta/{name=files/*}
Pobiera metadane dla podanego elementu File.
list GET /v1beta/files
Wyświetla metadane zasobów File należących do projektu, który wysłał żądanie.

Zasób REST: v1beta.media

Metody
upload POST /v1beta/files
POST /upload/v1beta/files
Tworzy File.
uploadToFileSearchStore POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore
POST /upload/v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore
Przesyła dane do FileSearchStore, przetwarza je wstępnie i dzieli na części przed zapisaniem w dokumencie FileSearchStore.

Zasób REST: v1beta.models

Metody
asyncBatchEmbedContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent
Dodaje do kolejki partię EmbedContent żądań do przetwarzania wsadowego.
batchEmbedContents POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents
Generuje wiele wektorów osadzania z danych wejściowych Content, które składają się z grupy ciągów znaków reprezentowanych jako obiekty EmbedContentRequest.
batchEmbedText POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedText
Generuje wiele osadzeń z modelu na podstawie podanego tekstu wejściowego w wywołaniu synchronicznym.
batchGenerateContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent
Dodaje do kolejki partię GenerateContent żądań do przetwarzania wsadowego.
countMessageTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokens
Uruchamia tokenizer modelu na ciągu znaków i zwraca liczbę tokenów.
countTextTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokens
Uruchamia tokenizer modelu na tekście i zwraca liczbę tokenów.
countTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens
Uruchamia tokenizer modelu na danych wejściowych Content i zwraca liczbę tokenów.
embedContent POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent
Generuje wektor dystrybucyjny tekstu z danych wejściowych Content za pomocą określonego modelu Gemini Embedding.
embedText POST /v1beta/{model=models/*}:embedText
Generuje wektor osadzania na podstawie modelu na podstawie wiadomości wejściowej.
generateContent POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent
Generuje odpowiedź modelu na podstawie danych wejściowych GenerateContentRequest.
generateMessage POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessage
Generuje odpowiedź modelu na podstawie danych wejściowych MessagePrompt.
generateText POST /v1beta/{model=models/*}:generateText
Generuje odpowiedź modelu na podstawie wiadomości wejściowej.
get GET /v1beta/{name=models/*}
Pobiera informacje o konkretnym Model, takie jak numer wersji, limity tokenów, parametry i inne metadane.
list GET /v1beta/models
Wyświetla listę Modelów dostępnych w interfejsie Gemini API.
predict POST /v1beta/{model=models/*}:predict
Wysyła żądanie prognozy.
predictLongRunning POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning
Działa tak samo jak Predict, ale zwraca LRO.
streamGenerateContent POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent
Generuje odpowiedź strumieniową z modelu na podstawie danych wejściowych GenerateContentRequest.