All methods

Generative Language API

Gemini API cho phép nhà phát triển tạo các ứng dụng AI tạo sinh bằng các mô hình Gemini. Gemini là mô hình mạnh nhất của chúng tôi, được xây dựng từ đầu theo hướng đa phương thức. Mô hình này có thể tổng quát hoá và hiểu một cách liền mạch, vận hành và kết hợp nhiều loại thông tin, bao gồm cả ngôn ngữ, hình ảnh, âm thanh, video và mã. Bạn có thể sử dụng Gemini API cho các trường hợp sử dụng như suy luận dựa trên văn bản và hình ảnh, tạo nội dung, tác nhân đối thoại, hệ thống tóm tắt và phân loại, v.v.

Dịch vụ: generativelanguage.googleapis.com

Để gọi dịch vụ này, bạn nên dùng thư viện ứng dụng do Google cung cấp. Nếu ứng dụng của bạn cần dùng các thư viện riêng để gọi dịch vụ này, hãy sử dụng thông tin sau khi bạn thực hiện các yêu cầu API.

Điểm cuối dịch vụ

Điểm cuối dịch vụ là một URL cơ sở chỉ định địa chỉ mạng của một dịch vụ API. Một dịch vụ có thể có nhiều điểm cuối dịch vụ. Dịch vụ này có điểm cuối dịch vụ sau và tất cả URI bên dưới đều liên quan đến điểm cuối dịch vụ này:

  • https://generativelanguage.googleapis.com

Tài nguyên REST: v1beta.batches

Phương thức
cancel POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel
Bắt đầu huỷ không đồng bộ một thao tác diễn ra trong thời gian dài.
delete DELETE /v1beta/{name=batches/*}
Xoá một thao tác diễn ra trong thời gian dài.
get GET /v1beta/{name=batches/*}
Nhận trạng thái mới nhất của một thao tác diễn ra trong thời gian dài.
list GET /v1beta/{name=batches}
Liệt kê các thao tác khớp với bộ lọc được chỉ định trong yêu cầu.
updateEmbedContentBatch PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch
Cập nhật một loạt yêu cầu EmbedContent để xử lý theo lô.
updateGenerateContentBatch PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch
Cập nhật một loạt yêu cầu GenerateContent để xử lý theo lô.

Tài nguyên REST: v1beta.cachedContents

Phương thức
create POST /v1beta/cachedContents
Tạo tài nguyên CachedContent.
delete DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*}
Xoá tài nguyên CachedContent.
get GET /v1beta/{name=cachedContents/*}
Đọc tài nguyên CachedContent.
list GET /v1beta/cachedContents
Lists CachedContents.
patch PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*}
Cập nhật tài nguyên CachedContent (chỉ có thể cập nhật thời gian hết hạn).

Tài nguyên REST: v1beta.files

Phương thức
delete DELETE /v1beta/{name=files/*}
Xoá File.
get GET /v1beta/{name=files/*}
Lấy siêu dữ liệu cho File đã cho.
list GET /v1beta/files
Liệt kê siêu dữ liệu cho các File do dự án yêu cầu sở hữu.

Tài nguyên REST: v1beta.media

Phương thức
upload POST /v1beta/{ragStoreName=ragStores/*}:uploadToRagStore
POST /upload/v1beta/{ragStoreName=ragStores/*}:uploadToRagStore
Tải dữ liệu lên ragStore, xử lý trước và chia thành các đoạn trước khi lưu trữ trong Tài liệu RagStore.

Tài nguyên REST: v1beta.models

Phương thức
asyncBatchEmbedContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent
Đưa một nhóm yêu cầu EmbedContent vào hàng đợi để xử lý theo lô.
batchEmbedContents POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents
Tạo nhiều vectơ nhúng từ Content đầu vào, bao gồm một loạt chuỗi được biểu thị dưới dạng các đối tượng EmbedContentRequest.
batchEmbedText POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedText
Tạo nhiều mục nhúng từ mô hình dựa trên văn bản đầu vào trong một lệnh gọi đồng bộ.
batchGenerateContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent
Đưa một nhóm yêu cầu GenerateContent vào hàng đợi để xử lý theo lô.
countMessageTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokens
Chạy trình mã hoá từ của một mô hình trên một chuỗi và trả về số lượng mã thông báo.
countTextTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokens
Chạy trình mã hoá từ của một mô hình trên một văn bản và trả về số lượng mã thông báo.
countTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens
Chạy trình mã hoá từ của mô hình trên đầu vào Content và trả về số lượng mã thông báo.
embedContent POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent
Tạo vectơ nhúng văn bản từ đầu vào Content bằng cách sử dụng Mô hình nhúng Gemini được chỉ định.
embedText POST /v1beta/{model=models/*}:embedText
Tạo một không gian embedding từ mô hình dựa trên một thông báo đầu vào.
generateContent POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent
Tạo câu trả lời của mô hình dựa trên thông tin đầu vào GenerateContentRequest.
generateMessage POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessage
Tạo câu trả lời từ mô hình dựa trên một đầu vào MessagePrompt.
generateText POST /v1beta/{model=models/*}:generateText
Tạo phản hồi từ mô hình dựa trên một thông báo đầu vào.
get GET /v1beta/{name=models/*}
Lấy thông tin về một Model cụ thể, chẳng hạn như số phiên bản, hạn mức mã thông báo, tham số và siêu dữ liệu khác.
list GET /v1beta/models
Liệt kê Model có sẵn thông qua Gemini API.
predict POST /v1beta/{model=models/*}:predict
Thực hiện một yêu cầu dự đoán.
predictLongRunning POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning
Tương tự như Predict nhưng trả về một LRO.
streamGenerateContent POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent
Tạo phản hồi truyền trực tuyến từ mô hình dựa trên dữ liệu đầu vào GenerateContentRequest.