API Generative Language
A API Gemini permite que os desenvolvedores criem aplicativos de IA generativa usando modelos do Gemini. O Gemini é nosso modelo mais eficiente, criado desde o início para ser multimodal. Ele pode generalizar, entender, operar e combinar diferentes tipos de informações, incluindo idiomas, imagens, áudio, vídeo e código. Você pode usar a API Gemini para casos de uso como raciocínio em textos e imagens, geração de conteúdo, agentes de diálogo, sistemas de resumo e classificação e muito mais.
- Recurso REST: v1beta.batches
- Recurso REST: v1beta.cachedContents
- Recurso REST: v1beta.corpora
- Recurso REST: v1beta.corpora.operations
- Recurso REST: v1beta.corpora.permissions
- Recurso REST: v1beta.dynamic
- Recurso REST: v1beta.fileSearchStores
- Recurso REST: v1beta.fileSearchStores.documents
- Recurso REST: v1beta.fileSearchStores.operations
- Recurso REST: v1beta.fileSearchStores.upload.operations
- Recurso REST: v1beta.files
- Recurso REST: v1beta.generatedFiles
- Recurso REST: v1beta.generatedFiles.operations
- Recurso REST: v1beta.media
- Recurso REST: v1beta.models
- Recurso REST: v1beta.models.operations
- Recurso REST: v1beta.tunedModels
- Recurso REST: v1beta.tunedModels.operations
- Recurso REST: v1beta.tunedModels.permissions
Serviço: generativelanguage.googleapis.com
Para chamar esse serviço, recomendamos que você use as bibliotecas de cliente fornecidas pelo Google. Caso o aplicativo precise usar bibliotecas próprias para chamar esse serviço, use as informações a seguir quando fizer as solicitações da API.
Endpoint de serviço
Um endpoint de serviço é um URL de base que especifica o endereço de rede de um serviço de API. Um serviço pode ter vários endpoints de serviço. Este serviço tem o endpoint a seguir, e todos os URIs abaixo são relativos a ele:
https://generativelanguage.googleapis.com
Recurso REST: v1beta.batches
| Métodos | |
|---|---|
cancel |
POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel Inicia o cancelamento assíncrono em uma operação de longa duração. |
delete |
DELETE /v1beta/{name=batches/*} Exclui uma operação de longa duração. |
get |
GET /v1beta/{name=batches/*} Recebe o estado mais recente de uma operação de longa duração. |
list |
GET /v1beta/{name=batches} Lista as operações correspondentes ao filtro especificado na solicitação. |
updateEmbedContentBatch |
PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch Atualiza um lote de solicitações EmbedContent para processamento em lote. |
updateGenerateContentBatch |
PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch Atualiza um lote de solicitações GenerateContent para processamento em lote. |
Recurso REST: v1beta.cachedContents
| Métodos | |
|---|---|
create |
POST /v1beta/cachedContents Cria um recurso CachedContent. |
delete |
DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*} Exclui o recurso CachedContent. |
get |
GET /v1beta/{name=cachedContents/*} Lê o recurso CachedContent. |
list |
GET /v1beta/cachedContents Lista CachedContents. |
patch |
PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*} Atualiza o recurso CachedContent. Somente o prazo de validade pode ser atualizado. |
Recurso REST: v1beta.fileSearchStores
| Métodos | |
|---|---|
create |
POST /v1beta/fileSearchStores Cria um FileSearchStore vazio. |
delete |
DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*} Exclui um FileSearchStore. |
get |
GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*} Recebe informações sobre um FileSearchStore específico. |
importFile |
POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:importFile Importa um File do serviço de arquivos para um FileSearchStore. |
list |
GET /v1beta/fileSearchStores Lista todos os FileSearchStores pertencentes ao usuário. |
Recurso REST: v1beta.fileSearchStores.documents
| Métodos | |
|---|---|
delete |
DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*} Exclui um Document. |
get |
GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*} Recebe informações sobre um Document específico. |
list |
GET /v1beta/{parent=fileSearchStores/*}/documents Lista todos os Documents em um Corpus. |
Recurso REST: v1beta.fileSearchStores.operations
| Métodos | |
|---|---|
get |
GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/operations/*} Recebe o estado mais recente de uma operação de longa duração. |
Recurso REST: v1beta.fileSearchStores.upload.operations
| Métodos | |
|---|---|
get |
GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/upload/operations/*} Recebe o estado mais recente de uma operação de longa duração. |
Recurso REST: v1beta.files
| Métodos | |
|---|---|
delete |
DELETE /v1beta/{name=files/*} Exclui o File. |
get |
GET /v1beta/{name=files/*} Recebe os metadados do File especificado. |
list |
GET /v1beta/files Lista os metadados dos Files pertencentes ao projeto solicitante. |
Recurso REST: v1beta.media
| Métodos | |
|---|---|
upload |
POST /v1beta/files POST /upload/v1beta/files Cria um File. |
uploadToFileSearchStore |
POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore POST /upload/v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore Faz upload de dados para um FileSearchStore, pré-processa e divide em partes antes de armazenar em um documento do FileSearchStore. |
Recurso REST: v1beta.models
| Métodos | |
|---|---|
asyncBatchEmbedContent |
POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent Enfileira um lote de solicitações EmbedContent para processamento em lote. |
batchEmbedContents |
POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents Gera vários vetores de embedding da entrada Content, que consiste em um lote de strings representadas como objetos EmbedContentRequest. |
batchEmbedText |
POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedText Gera vários embeddings do modelo com base no texto de entrada em uma chamada síncrona. |
batchGenerateContent |
POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent Enfileira um lote de solicitações GenerateContent para processamento em lote. |
countMessageTokens |
POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokens Executa o tokenizador de um modelo em uma string e retorna a contagem de tokens. |
countTextTokens |
POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokens Executa o tokenizador de um modelo em um texto e retorna a contagem de tokens. |
countTokens |
POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens Executa o tokenizador de um modelo na entrada Content e retorna a contagem de tokens. |
embedContent |
POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent Gera um vetor de embedding de texto da Content de entrada usando o modelo de embedding do Gemini especificado. |
embedText |
POST /v1beta/{model=models/*}:embedText Gera um embedding do modelo com base em uma mensagem de entrada. |
generateContent |
POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent Gera uma resposta do modelo com base em uma entrada GenerateContentRequest. |
generateMessage |
POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessage Gera uma resposta do modelo com base em uma entrada MessagePrompt. |
generateText |
POST /v1beta/{model=models/*}:generateText Gera uma resposta do modelo com base em uma mensagem de entrada. |
get |
GET /v1beta/{name=models/*} Recebe informações sobre um Model específico, como número da versão, limites de token, parâmetros e outros metadados. |
list |
GET /v1beta/models Lista os Models disponíveis na API Gemini. |
predict |
POST /v1beta/{model=models/*}:predict Executa uma solicitação de previsão. |
predictLongRunning |
POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning Igual a "Predict", mas retorna um LRO. |
streamGenerateContent |
POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent Gera uma resposta transmitida do modelo com base em uma entrada GenerateContentRequest. |