API генеративного языка
API Gemini позволяет разработчикам создавать приложения генеративного ИИ, используя модели Gemini. Gemini — наша самая мощная модель, разработанная с нуля для мультимодального восприятия информации. Она способна обобщать и беспрепятственно понимать, обрабатывать и комбинировать различные типы информации, включая язык, изображения, аудио, видео и код. Вы можете использовать API Gemini для таких задач, как рассуждения на основе текста и изображений, генерация контента, диалоговые агенты, системы суммирования и классификации и многое другое.
- REST-ресурс: v1beta.batches
- REST-ресурс: v1beta.cachedContensions
- REST-ресурс: v1beta.corpora
- REST-ресурс: v1beta.corpora.operations
- REST-ресурс: v1beta.corpora.permissions
- REST-ресурс: v1beta.dynamic
- REST-ресурс: v1beta.fileSearchStores
- REST-ресурс: v1beta.fileSearchStores.documents
- REST-ресурс: v1beta.fileSearchStores.operations
- REST-ресурс: v1beta.fileSearchStores.upload.operations
- REST-ресурс: v1beta.files
- REST-ресурс: v1beta.generatedFiles
- REST-ресурс: v1beta.generatedFiles.operations
- REST-ресурс: v1beta.media
- REST-ресурс: v1beta.models
- REST-ресурс: v1beta.models.operations
- REST-ресурс: v1beta.tunedModels
- REST-ресурс: v1beta.tunedModels.operations
- REST-ресурс: v1beta.tunedModels.permissions
Сервис: generativelanguage.googleapis.com
Для вызова этой службы мы рекомендуем использовать клиентские библиотеки, предоставляемые Google. Если вашему приложению необходимо использовать собственные библиотеки для вызова этой службы, используйте следующую информацию при отправке запросов к API.
конечная точка сервиса
Конечная точка сервиса — это базовый URL-адрес, указывающий сетевой адрес API-сервиса. Один сервис может иметь несколько конечных точек. Данный сервис имеет следующую конечную точку, и все приведенные ниже URI являются относительными к этой конечной точке:
-
https://generativelanguage.googleapis.com
REST-ресурс: v1beta.batches
| Методы | |
|---|---|
cancel | POST /v1beta/{name=batches/*}:cancelИнициирует асинхронную отмену длительной операции. |
delete | DELETE /v1beta/{name=batches/*}Удаляет длительную операцию. |
get | GET /v1beta/{name=batches/*}Получает самую актуальную информацию о давно работающем предприятии. |
list | GET /v1beta/{name=batches}Выводит список операций, соответствующих указанному фильтру в запросе. |
updateEmbedContentBatch | PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatchОбновляет пакет запросов EmbedContent для пакетной обработки. |
updateGenerateContentBatch | PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatchОбновляет пакет запросов GenerateContent для пакетной обработки. |
REST-ресурс: v1beta.cachedContensions
| Методы | |
|---|---|
create | POST /v1beta/cachedContentsСоздаёт ресурс CachedContent. |
delete | DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*}Удаляет ресурс CachedContent. |
get | GET /v1beta/{name=cachedContents/*}Считывает ресурс CachedContent. |
list | GET /v1beta/cachedContentsОтображает список кэшированного содержимого. |
patch | PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*}Обновляет ресурс CachedContent (обновляется только значение expiration). |
REST-ресурс: v1beta.fileSearchStores
| Методы | |
|---|---|
create | POST /v1beta/fileSearchStoresСоздает пустой FileSearchStore . |
delete | DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*}Удаляет FileSearchStore ). |
get | GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*}Получает информацию о конкретном FileSearchStore . |
importFile | POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:importFileИмпортирует File из файловой службы в FileSearchStore . |
list | GET /v1beta/fileSearchStoresВыводит список всех FileSearchStores принадлежащих пользователю. |
REST-ресурс: v1beta.fileSearchStores.documents
| Методы | |
|---|---|
delete | DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}Удаляет Document . |
get | GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*}Получает информацию о конкретном Document . |
list | GET /v1beta/{parent=fileSearchStores/*}/documentsОтображает список всех Document в Corpus . |
REST-ресурс: v1beta.fileSearchStores.operations
| Методы | |
|---|---|
get | GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/operations/*}Получает самую актуальную информацию о давно работающем предприятии. |
REST-ресурс: v1beta.fileSearchStores.upload.operations
| Методы | |
|---|---|
get | GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/upload/operations/*}Получает самую актуальную информацию о давно работающем предприятии. |
REST-ресурс: v1beta.files
| Методы | |
|---|---|
delete | DELETE /v1beta/{name=files/*}Удаляет File . |
get | GET /v1beta/{name=files/*}Получает метаданные для заданного File . |
list | GET /v1beta/filesОтображает метаданные File , принадлежащих запрашивающему проекту. |
register | POST /v1beta/files:registerРегистрирует файлы Google Cloud Storage в FileService. |
REST-ресурс: v1beta.media
| Методы | |
|---|---|
upload | POST /v1beta/filesPOST /upload/v1beta/filesСоздает File . |
uploadToFileSearchStore | POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStorePOST /upload/v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStoreЗагружает данные в FileSearchStore, выполняет предварительную обработку и разбивает их на фрагменты перед сохранением в документе FileSearchStore. |
REST-ресурс: v1beta.models
| Методы | |
|---|---|
asyncBatchEmbedContent | POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContentДобавляет в очередь пакет запросов EmbedContent для пакетной обработки. |
batchEmbedContents | POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContentsГенерирует несколько векторов встраивания из входного Content , которое представляет собой набор строк, представленных в виде объектов EmbedContentRequest . |
batchEmbedText | POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedTextГенерирует несколько векторных представлений из модели на основе входного текста в синхронном вызове. |
batchGenerateContent | POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContentДобавляет в очередь пакет запросов GenerateContent для пакетной обработки. |
countMessageTokens | POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokensПрименяет токенизатор модели к строке и возвращает количество токенов. |
countTextTokens | POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokensПрименяет токенизатор модели к тексту и возвращает количество токенов. |
countTokens | POST /v1beta/{model=models/*}:countTokensПрименяет токенизатор модели к входному Content и возвращает количество токенов. |
embedContent | POST /v1beta/{model=models/*}:embedContentГенерирует вектор текстового встраивания из входного Content , используя указанную модель встраивания Gemini . |
embedText | POST /v1beta/{model=models/*}:embedTextГенерирует векторное представление из модели на основе входного сообщения. |
generateContent | POST /v1beta/{model=models/*}:generateContentГенерирует ответ модели на основе входных данных GenerateContentRequest . |
generateMessage | POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessageГенерирует ответ от модели на основе входного параметра MessagePrompt . |
generateText | POST /v1beta/{model=models/*}:generateTextГенерирует ответ от модели на основе входного сообщения. |
get | GET /v1beta/{name=models/*}Получает информацию о конкретной Model , такую как номер версии, ограничения по количеству токенов, параметры и другие метаданные. |
list | GET /v1beta/modelsОтображает список Model , доступных через API Gemini. |
predict | POST /v1beta/{model=models/*}:predictВыполняет запрос на прогнозирование. |
predictLongRunning | POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunningАналогично функции Predict, но возвращает LRO. |
streamGenerateContent | POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContentГенерирует потоковый ответ от модели на основе входных данных GenerateContentRequest . |