Veo 3.1 kullanıma hazır! Yeni model ve özellikleri hakkında daha fazla bilgiyi blog yayınında ve dokümanlarda bulabilirsiniz.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

All methods

Generative Language API

Gemini API, geliştiricilerin Gemini modellerini kullanarak üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmasına olanak tanır. Gemini, baştan sona çok formatlı olacak şekilde tasarlanan en yetenekli modelimizdir. Dil, resim, ses, video ve kod gibi farklı bilgi türlerini genelleştirebilir, sorunsuz bir şekilde anlayabilir, bunlar üzerinde işlem yapabilir ve bunları birleştirebilir. Metin ve resimler arasında akıl yürütme, içerik oluşturma, diyalog aracısı, özetleme ve sınıflandırma sistemleri gibi kullanım alanlarında Gemini API'yi kullanabilirsiniz.

Hizmet: generativelanguage.googleapis.com

Bu hizmeti çağırmak için Google'ın sağladığı istemci kitaplıklarını kullanmanızı öneririz. Uygulamanızın bu hizmeti çağırmak için kendi kitaplıklarınızı kullanması gerekiyorsa API isteklerini yaparken aşağıdaki bilgileri kullanın.

Hizmet uç noktası

Hizmet uç noktası, bir API hizmetinin ağ adresini belirten ana URL'dir. Bir hizmetin birden fazla hizmet uç noktası olabilir. Bu hizmet aşağıdaki hizmet uç noktasını kullanır ve aşağıdaki tüm URI'ler bu hizmet uç noktasıyla ilgilidir:

https://generativelanguage.googleapis.com

REST Kaynağı: v1beta.batches

Yöntemler
`cancel`	`POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel` Uzun süreli bir işlemde eşzamansız iptal başlatır.
`delete`	`DELETE /v1beta/{name=batches/*}` Uzun süreli bir işlemi siler.
`get`	`GET /v1beta/{name=batches/*}` Uzun süreli bir işlemin en son durumunu belirtir.
`list`	`GET /v1beta/{name=batches}` İstekte belirtilen filtreyle eşleşen işlemleri listeler.
`updateEmbedContentBatch`	`PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch` Toplu işleme için bir grup EmbedContent isteğini günceller.
`updateGenerateContentBatch`	`PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch` Toplu işlem için bir grup GenerateContent isteğini günceller.

REST Kaynağı: v1beta.cachedContents

Yöntemler
`create`	`POST /v1beta/cachedContents` CachedContent kaynağı oluşturur.
`delete`	`DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*}` CachedContent kaynağını siler.
`get`	`GET /v1beta/{name=cachedContents/*}` Reads CachedContent resource.
`list`	`GET /v1beta/cachedContents` Lists CachedContents.
`patch`	`PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*}` CachedContent kaynağını günceller (yalnızca geçerlilik tarihi güncellenebilir).

REST Kaynağı: v1beta.files

Yöntemler
`delete`	`DELETE /v1beta/{name=files/*}` `File` öğesini siler.
`get`	`GET /v1beta/{name=files/*}` Belirtilen `File` için meta verileri alır.
`list`	`GET /v1beta/files` İstek gönderen projenin sahip olduğu `File`'lerin meta verilerini listeler.

REST Kaynağı: v1beta.media

Yöntemler
`upload`	`POST /v1beta/{ragStoreName=ragStores/}:uploadToRagStore` `POST /upload/v1beta/{ragStoreName=ragStores/}:uploadToRagStore` Verileri bir ragStore'a yükler, RagStore belgesinde depolamadan önce önceden işler ve parçalara ayırır.

REST Kaynağı: v1beta.models

Yöntemler
`asyncBatchEmbedContent`	`POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent` Toplu işlem için bir grup `EmbedContent` isteğini sıraya alır.
`batchEmbedContents`	`POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents` `EmbedContentRequest` nesneleri olarak gösterilen bir dizi dizeden oluşan `Content` girişinden birden fazla yerleştirme vektörü oluşturur.
`batchEmbedText`	`POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedText` Eşzamanlı bir çağrıda, modele verilen giriş metninden birden fazla yerleştirilmiş öğe oluşturur.
`batchGenerateContent`	`POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent` Toplu işlem için bir grup `GenerateContent` isteğini sıraya alır.
`countMessageTokens`	`POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokens` Bir dizede modelin belirteçleştiricisini çalıştırır ve belirteç sayısını döndürür.
`countTextTokens`	`POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokens` Bir metinde modelin belirteçleştiricisini çalıştırır ve belirteç sayısını döndürür.
`countTokens`	`POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens` Giriş `Content` üzerinde bir modelin belirteçleştiricisini çalıştırır ve belirteç sayısını döndürür.
`embedContent`	`POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent` Belirtilen Gemini yerleştirme modeli kullanılarak girişten `Content` metin yerleştirme vektörü oluşturur.
`embedText`	`POST /v1beta/{model=models/*}:embedText` Giriş mesajı verildiğinde modelden yerleştirilmiş öğe oluşturur.
`generateContent`	`POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent` Giriş verildiğinde model yanıtı oluşturur `GenerateContentRequest`.
`generateMessage`	`POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessage` Giriş `MessagePrompt` verildiğinde modelden yanıt oluşturur.
`generateText`	`POST /v1beta/{model=models/*}:generateText` Giriş mesajı verildiğinde modelden yanıt oluşturur.
`get`	`GET /v1beta/{name=models/*}` Belirli bir `Model` hakkında sürüm numarası, jeton sınırları, parametreler ve diğer meta veriler gibi bilgileri alır.
`list`	`GET /v1beta/models` Gemini API aracılığıyla kullanılabilen `Model`s listelenir.
`predict`	`POST /v1beta/{model=models/*}:predict` Tahmin isteğinde bulunur.
`predictLongRunning`	`POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning` Predict ile aynıdır ancak LRO döndürür.
`streamGenerateContent`	`POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent` `GenerateContentRequest` girişi verildiğinde modelden akış yanıtı oluşturur.