Gemini Interactions API เป็น API เวอร์ชันทดลองที่ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI โดยใช้โมเดล Gemini ได้ Gemini เป็นโมเดลที่มากความสามารถที่สุดของเรา ซึ่งสร้างขึ้นมาใหม่ให้ทำงานกับข้อมูลหลายรูปแบบ สามารถสรุปและทำความเข้าใจ ทำงานท่ามกลางความหลากของข้อมูล และรวมข้อมูลประเภทต่างๆ เข้าด้วยกันได้อย่างราบรื่น ทั้งภาษา รูปภาพ เสียง วิดีโอ และโค้ด คุณสามารถใช้ Gemini API สำหรับ Use Case ต่างๆ เช่น การให้เหตุผลในข้อความและรูปภาพ การสร้างเนื้อหา เอเจนต์สนทนา ระบบสรุปและการจัดประเภท และอื่นๆ
การสร้างการโต้ตอบ
สร้างการโต้ตอบใหม่
เนื้อความของคำขอ
เนื้อหาของคำขอมีข้อมูลซึ่งมีโครงสร้างดังต่อไปนี้
model ModelOption (ไม่บังคับ)
ชื่อของ `Model` ที่ใช้ในการสร้างการโต้ตอบ
ต้องระบุหากไม่ได้ระบุ `agent`
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
gemini-2.5-proโมเดลอเนกประสงค์ที่ล้ำสมัยของเรา ซึ่งโดดเด่นด้านการเขียนโค้ดและงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อน
-
gemini-2.5-flashโมเดลการให้เหตุผลแบบไฮบริดรุ่นแรกของเราซึ่งรองรับหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเค็นและมีงบประมาณสำหรับการคิด
-
gemini-2.5-flash-preview-09-2025โมเดลล่าสุดที่อิงตามโมเดล 2.5 Flash 2.5 Flash Preview เหมาะที่สุดสำหรับการประมวลผลขนาดใหญ่ งานที่มีเวลาในการตอบสนองต่ำและมีปริมาณมากซึ่งต้องใช้ความคิด และกรณีการใช้งานแบบเอเจนต์
-
gemini-2.5-flash-liteโมเดลที่มีขนาดเล็กที่สุดและคุ้มค่าที่สุดของเรา สร้างขึ้นเพื่อการใช้งานในวงกว้าง
-
gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025โมเดลล่าสุดที่อิงตาม Gemini 2.5 Flash lite ซึ่งได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อความคุ้มค่า ปริมาณงานสูง และคุณภาพสูง
-
gemini-2.5-flash-preview-native-audio-dialogโมเดลเสียงดั้งเดิมของเราได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อเอาต์พุตเสียงคุณภาพสูงขึ้น โดยมีจังหวะ น้ำเสียงที่เป็นธรรมชาติ ความละเอียด และอารมณ์ที่ดีขึ้น
-
gemini-2.5-flash-image-previewโมเดลการสร้างรูปภาพในตัวของเราได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อความรวดเร็ว ความยืดหยุ่น และความเข้าใจบริบท ระบบจะคิดราคาอินพุตและเอาต์พุตข้อความเหมือนกับ 2.5 Flash
-
gemini-2.5-pro-preview-ttsโมเดลเสียงอ่านออกเสียงข้อความ 2.5 Pro ของเราได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อการสร้างเสียงพูดที่ทรงพลังและมีเวลาในการตอบสนองต่ำ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นและควบคุมพรอมต์ได้ง่ายขึ้น
-
gemini-3-pro-previewโมเดลที่ชาญฉลาดที่สุดของเราพร้อมการให้เหตุผล SOTA และความเข้าใจข้อมูลหลายรูปแบบ รวมถึงความสามารถในการเขียนโค้ดแบบเป็น Agent และการเขียนโค้ดที่สร้างบรรยากาศอันทรงพลัง
agent AgentOption (ไม่บังคับ)
ชื่อของ `Agent` ที่ใช้ในการสร้างการโต้ตอบ
ต้องระบุหากไม่ได้ระบุ `model`
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
deep-research-pro-preview-12-2025เอเจนต์ Deep Research ของ Gemini
ข้อมูลที่ป้อนสำหรับการโต้ตอบ (ใช้ได้ทั้งโมเดลและเอเจนต์)
คำสั่งของระบบสำหรับการโต้ตอบ
รายการการประกาศเครื่องมือที่โมเดลอาจเรียกใช้ระหว่างการโต้ตอบ
บังคับให้การตอบกลับที่สร้างขึ้นเป็นออบเจ็กต์ JSON ที่เป็นไปตาม รูปแบบ JSON ที่ระบุในช่องนี้
ประเภท MIME ของการตอบกลับ ต้องระบุหากตั้งค่า response_format
อินพุตเท่านั้น จะมีการสตรีมการโต้ตอบหรือไม่
อินพุตเท่านั้น จะจัดเก็บคำตอบและคำขอเพื่อเรียกข้อมูลในภายหลังหรือไม่
ว่าจะเรียกใช้การโต้ตอบกับโมเดลในเบื้องหลังหรือไม่
generation_config GenerationConfig (ไม่บังคับ)
การกำหนดค่าโมเดล
พารามิเตอร์การกำหนดค่าสำหรับการโต้ตอบกับโมเดล
ทางเลือกแทน `agent_config` ใช้ได้เฉพาะเมื่อตั้งค่า `model`
ช่อง
ควบคุมความสุ่มของเอาต์พุต
ความน่าจะเป็นสะสมสูงสุดของโทเค็นที่ต้องพิจารณาเมื่อทำการสุ่มตัวอย่าง
Seed ที่ใช้ในการถอดรหัสเพื่อความสามารถในการทำซ้ำ
รายการลำดับอักขระที่จะหยุดการโต้ตอบเอาต์พุต
tool_choice ToolChoice (ไม่บังคับ)
เครื่องมือที่เลือกใช้สำหรับการโต้ตอบ
ประเภทที่เป็นไปได้
ToolChoiceType
ประเภทนี้ไม่มีฟิลด์ที่เฉพาะเจาะจง
ToolChoiceConfig
allowed_tools AllowedTools (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ช่อง
mode ToolChoiceType (ไม่บังคับ)
โหมดการเลือกเครื่องมือ
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
auto -
any -
none -
validated
ชื่อของเครื่องมือที่อนุญาต
thinking_level ThinkingLevel (ไม่บังคับ)
ระดับโทเค็นความคิดที่โมเดลควรสร้าง
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
low -
high
thinking_summaries ThinkingSummaries (ไม่บังคับ)
จะรวมสรุปความคิดในคำตอบหรือไม่
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
auto -
none
จำนวนโทเค็นสูงสุดที่จะรวมไว้ในการตอบกลับ
speech_config SpeechConfig (ไม่บังคับ)
การกำหนดค่าสำหรับการโต้ตอบด้วยคำพูด
ช่อง
เสียงของผู้พูด
ภาษาของคำพูด
ชื่อผู้พูดควรตรงกับชื่อผู้พูดที่ระบุในพรอมต์
agent_config object (ไม่บังคับ)
การกำหนดค่า Agent
การกำหนดค่าสำหรับ Agent
ทางเลือกแทน `generation_config` ใช้ได้เฉพาะเมื่อตั้งค่า `agent`
ประเภทที่เป็นไปได้
ตัวแยกประเภทแบบหลายรูปแบบ: type
DynamicAgentConfig
การกำหนดค่าสำหรับเอเจนต์แบบไดนามิก
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "dynamic" เสมอ
DeepResearchAgentConfig
การกำหนดค่าสำหรับตัวแทน Deep Research
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "deep-research" เสมอ
thinking_summaries ThinkingSummaries (ไม่บังคับ)
จะรวมสรุปความคิดในคำตอบหรือไม่
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
auto -
none
รหัสของการโต้ตอบก่อนหน้า (หากมี)
response_modalities ResponseModality (ไม่บังคับ)
รูปแบบคำตอบที่ขอ (TEXT, IMAGE, AUDIO)
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
text -
image -
audio
การตอบกลับ
แสดงผลทรัพยากร Interaction
คำขอแบบง่าย
ตัวอย่างการตอบกลับ
{ "created": "2025-11-26T12:25:15Z", "id": "v1_ChdPU0F4YWFtNkFwS2kxZThQZ05lbXdROBIXT1NBeGFhbTZBcEtpMWU4UGdOZW13UTg", "model": "gemini-2.5-flash", "object": "interaction", "outputs": [ { "text": "Hello! I'm functioning perfectly and ready to assist you.\n\nHow are you doing today?", "type": "text" } ], "role": "model", "status": "completed", "updated": "2025-11-26T12:25:15Z", "usage": { "input_tokens_by_modality": [ { "modality": "text", "tokens": 7 } ], "total_cached_tokens": 0, "total_input_tokens": 7, "total_output_tokens": 20, "total_reasoning_tokens": 22, "total_tokens": 49, "total_tool_use_tokens": 0 } }
หลายรอบ
ตัวอย่างการตอบกลับ
{ "id": "v1_ChdPU0F4YWFtNkFwS2kxZThQZ05lbXdROBIXT1NBeGFhbTZBcEtpMWU4UGdOZW13UTg", "model": "gemini-2.5-flash", "status": "completed", "object": "interaction", "created": "2025-11-26T12:22:47Z", "updated": "2025-11-26T12:22:47Z", "role": "model", "outputs": [ { "type": "text", "text": "The capital of France is Paris." } ], "usage": { "input_tokens_by_modality": [ { "modality": "text", "tokens": 50 } ], "total_cached_tokens": 0, "total_input_tokens": 50, "total_output_tokens": 10, "total_reasoning_tokens": 0, "total_tokens": 60, "total_tool_use_tokens": 0 } }
อินพุตรูปภาพ
ตัวอย่างการตอบกลับ
{ "id": "v1_ChdPU0F4YWFtNkFwS2kxZThQZ05lbXdROBIXT1NBeGFhbTZBcEtpMWU4UGdOZW13UTg", "model": "gemini-2.5-flash", "status": "completed", "object": "interaction", "created": "2025-11-26T12:22:47Z", "updated": "2025-11-26T12:22:47Z", "role": "model", "outputs": [ { "type": "text", "text": "A white humanoid robot with glowing blue eyes stands holding a red skateboard." } ], "usage": { "input_tokens_by_modality": [ { "modality": "text", "tokens": 10 }, { "modality": "image", "tokens": 258 } ], "total_cached_tokens": 0, "total_input_tokens": 268, "total_output_tokens": 20, "total_reasoning_tokens": 0, "total_tokens": 288, "total_tool_use_tokens": 0 } }
การเรียกใช้ฟังก์ชัน
ตัวอย่างการตอบกลับ
{ "id": "v1_ChdPU0F4YWFtNkFwS2kxZThQZ05lbXdROBIXT1NBeGFhbTZBcEtpMWU4UGdOZW13UTg", "model": "gemini-2.5-flash", "status": "requires_action", "object": "interaction", "created": "2025-11-26T12:22:47Z", "updated": "2025-11-26T12:22:47Z", "role": "model", "outputs": [ { "type": "function_call", "function_call": { "name": "get_weather", "arguments": { "location": "Boston, MA" } } } ], "usage": { "input_tokens_by_modality": [ { "modality": "text", "tokens": 100 } ], "total_cached_tokens": 0, "total_input_tokens": 100, "total_output_tokens": 25, "total_reasoning_tokens": 0, "total_tokens": 125, "total_tool_use_tokens": 50 } }
Deep Research
ตัวอย่างการตอบกลับ
{ "id": "v1_ChdPU0F4YWFtNkFwS2kxZThQZ05lbXdROBIXT1NBeGFhbTZBcEtpMWU4UGdOZW13UTg", "agent": "deep-research-pro-preview-12-2025", "status": "completed", "object": "interaction", "created": "2025-11-26T12:22:47Z", "updated": "2025-11-26T12:22:47Z", "role": "model", "outputs": [ { "type": "text", "text": "Here is a comprehensive research report on the current state of cancer research..." } ], "usage": { "input_tokens_by_modality": [ { "modality": "text", "tokens": 20 } ], "total_cached_tokens": 0, "total_input_tokens": 20, "total_output_tokens": 1000, "total_reasoning_tokens": 500, "total_tokens": 1520, "total_tool_use_tokens": 0 } }
การดึงข้อมูลการโต้ตอบ
เรียกข้อมูลแบบละเอียดทั้งหมดของการโต้ตอบรายการเดียวตาม `Interaction.id`
พารามิเตอร์เส้นทาง / การค้นหา
ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันของการโต้ตอบที่จะดึงข้อมูล
หากตั้งค่าเป็น "จริง" ระบบจะสตรีมเนื้อหาที่สร้างขึ้นทีละส่วน
ค่าเริ่มต้นคือ False
ไม่บังคับ หากตั้งค่าไว้ จะเริ่มสตรีมการโต้ตอบจากก้อนข้อมูลถัดไปหลังจากเหตุการณ์ที่ทำเครื่องหมายด้วยรหัสเหตุการณ์ ใช้ได้เฉพาะในกรณีที่ `stream` เป็นจริง
เวอร์ชันของ API ที่จะใช้
การตอบกลับ
แสดงผลทรัพยากร Interaction
รับการโต้ตอบ
ตัวอย่างการตอบกลับ
{ "id": "v1_ChdPU0F4YWFtNkFwS2kxZThQZ05lbXdROBIXT1NBeGFhbTZBcEtpMWU4UGdOZW13UTg", "model": "gemini-2.5-flash", "status": "completed", "object": "interaction", "created": "2025-11-26T12:25:15Z", "updated": "2025-11-26T12:25:15Z", "role": "model", "outputs": [ { "type": "text", "text": "I'm doing great, thank you for asking! How can I help you today?" } ] }
การลบการโต้ตอบ
ลบการโต้ตอบตามรหัส
พารามิเตอร์เส้นทาง / การค้นหา
ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันของการโต้ตอบที่จะลบ
เวอร์ชันของ API ที่จะใช้
การตอบกลับ
หากสำเร็จ การตอบกลับจะว่างเปล่า
ลบการโต้ตอบ
การยกเลิกการโต้ตอบ
ยกเลิกการโต้ตอบตามรหัส การดำเนินการนี้จะมีผลกับการโต้ตอบในเบื้องหลังที่ยังทำงานอยู่เท่านั้น
พารามิเตอร์เส้นทาง / การค้นหา
ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันของการโต้ตอบที่จะดึงข้อมูล
เวอร์ชันของ API ที่จะใช้
การตอบกลับ
แสดงผลทรัพยากร Interaction
ยกเลิกการโต้ตอบ
ตัวอย่างการตอบกลับ
{ "id": "v1_ChdPU0F4YWFtNkFwS2kxZThQZ05lbXdROBIXT1NBeGFhbTZBcEtpMWU4UGdOZW13UTg", "agent": "deep-research-pro-preview-12-2025", "status": "cancelled", "object": "interaction", "created": "2025-11-26T12:25:15Z", "updated": "2025-11-26T12:25:15Z", "role": "model" }
แหล่งข้อมูล
การโต้ตอบ
ทรัพยากรการโต้ตอบ
ช่อง
model ModelOption (ไม่บังคับ)
ชื่อของ `Model` ที่ใช้ในการสร้างการโต้ตอบ
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
gemini-2.5-proโมเดลอเนกประสงค์ที่ล้ำสมัยของเรา ซึ่งโดดเด่นด้านการเขียนโค้ดและงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อน
-
gemini-2.5-flashโมเดลการให้เหตุผลแบบไฮบริดรุ่นแรกของเราซึ่งรองรับหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเค็นและมีงบประมาณสำหรับการคิด
-
gemini-2.5-flash-preview-09-2025โมเดลล่าสุดที่อิงตามโมเดล 2.5 Flash 2.5 Flash Preview เหมาะที่สุดสำหรับการประมวลผลขนาดใหญ่ งานที่มีเวลาในการตอบสนองต่ำและมีปริมาณมากซึ่งต้องใช้ความคิด และกรณีการใช้งานแบบเอเจนต์
-
gemini-2.5-flash-liteโมเดลที่มีขนาดเล็กที่สุดและคุ้มค่าที่สุดของเรา สร้างขึ้นเพื่อการใช้งานในวงกว้าง
-
gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025โมเดลล่าสุดที่อิงตาม Gemini 2.5 Flash lite ซึ่งได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อความคุ้มค่า ปริมาณงานสูง และคุณภาพสูง
-
gemini-2.5-flash-preview-native-audio-dialogโมเดลเสียงดั้งเดิมของเราได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อเอาต์พุตเสียงคุณภาพสูงขึ้น โดยมีจังหวะ น้ำเสียงที่เป็นธรรมชาติ ความละเอียด และอารมณ์ที่ดีขึ้น
-
gemini-2.5-flash-image-previewโมเดลการสร้างรูปภาพในตัวของเราได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อความรวดเร็ว ความยืดหยุ่น และความเข้าใจบริบท ระบบจะคิดราคาอินพุตและเอาต์พุตข้อความเหมือนกับ 2.5 Flash
-
gemini-2.5-pro-preview-ttsโมเดลเสียงอ่านออกเสียงข้อความ 2.5 Pro ของเราได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อการสร้างเสียงพูดที่ทรงพลังและมีเวลาในการตอบสนองต่ำ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นและควบคุมพรอมต์ได้ง่ายขึ้น
-
gemini-3-pro-previewโมเดลที่ชาญฉลาดที่สุดของเราพร้อมการให้เหตุผล SOTA และความเข้าใจข้อมูลหลายรูปแบบ รวมถึงความสามารถในการเขียนโค้ดแบบเป็น Agent และการเขียนโค้ดที่สร้างบรรยากาศอันทรงพลัง
agent AgentOption (ไม่บังคับ)
ชื่อของ `Agent` ที่ใช้สร้างการโต้ตอบ
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
deep-research-pro-preview-12-2025เอเจนต์ Deep Research ของ Gemini
เอาต์พุตเท่านั้น ตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการโต้ตอบที่เสร็จสมบูรณ์
เอาต์พุตเท่านั้น สถานะของการโต้ตอบ
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
in_progress -
requires_action -
completed -
failed -
cancelled
เอาต์พุตเท่านั้น เวลาที่สร้างคำตอบในรูปแบบ ISO 8601 (YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ)
เอาต์พุตเท่านั้น เวลาที่อัปเดตคำตอบครั้งล่าสุดในรูปแบบ ISO 8601 (YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ)
เอาต์พุตเท่านั้น บทบาทของการโต้ตอบ
เอาต์พุตเท่านั้น คำตอบจากโมเดล
เอาต์พุตเท่านั้น ประเภทออบเจ็กต์ของการโต้ตอบ ตั้งค่าเป็น `interaction` เสมอ
ตั้งค่าเป็น "interaction" เสมอ
usage Usage (ไม่บังคับ)
เอาต์พุตเท่านั้น สถิติการใช้โทเค็นของคำขอโต้ตอบ
ช่อง
จำนวนโทเค็นในพรอมต์ (บริบท)
input_tokens_by_modality ModalityTokens (ไม่บังคับ)
รายละเอียดการใช้โทเค็นอินพุตตามรูปแบบ
ช่อง
modality ResponseModality (ไม่บังคับ)
รูปแบบที่เชื่อมโยงกับจำนวนโทเค็น
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
text -
image -
audio
จำนวนโทเค็นสำหรับรูปแบบ
จํานวนโทเค็นในส่วนที่แคชของพรอมต์ (เนื้อหาที่แคช)
cached_tokens_by_modality ModalityTokens (ไม่บังคับ)
รายละเอียดการใช้งานโทเค็นที่แคชไว้ตามรูปแบบ
ช่อง
modality ResponseModality (ไม่บังคับ)
รูปแบบที่เชื่อมโยงกับจำนวนโทเค็น
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
text -
image -
audio
จำนวนโทเค็นสำหรับรูปแบบ
จำนวนโทเค็นทั้งหมดในการตอบกลับที่สร้างขึ้นทั้งหมด
output_tokens_by_modality ModalityTokens (ไม่บังคับ)
รายละเอียดการใช้โทเค็นเอาต์พุตตามรูปแบบ
ช่อง
modality ResponseModality (ไม่บังคับ)
รูปแบบที่เชื่อมโยงกับจำนวนโทเค็น
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
text -
image -
audio
จำนวนโทเค็นสำหรับรูปแบบ
จำนวนโทเค็นที่อยู่ในพรอมต์การใช้เครื่องมือ
tool_use_tokens_by_modality ModalityTokens (ไม่บังคับ)
รายละเอียดการใช้โทเค็นเครื่องมือตามรูปแบบ
ช่อง
modality ResponseModality (ไม่บังคับ)
รูปแบบที่เชื่อมโยงกับจำนวนโทเค็น
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
text -
image -
audio
จำนวนโทเค็นสำหรับรูปแบบ
จำนวนโทเค็นของความคิดสำหรับโมเดลการคิด
จำนวนโทเค็นทั้งหมดสำหรับคำขอการโต้ตอบ (พรอมต์ + คำตอบ + โทเค็นภายในอื่นๆ )
รหัสของการโต้ตอบก่อนหน้า (หากมี)
ตัวอย่าง
ตัวอย่าง
{ "created": "2025-12-04T15:01:45Z", "id": "v1_ChdXS0l4YWZXTk9xbk0xZThQczhEcmlROBIXV0tJeGFmV05PcW5NMWU4UHM4RHJpUTg", "model": "gemini-2.5-flash", "object": "interaction", "outputs": [ { "text": "Hello! I'm doing well, functioning as expected. Thank you for asking! How are you doing today?", "type": "text" } ], "role": "model", "status": "completed", "updated": "2025-12-04T15:01:45Z", "usage": { "input_tokens_by_modality": [ { "modality": "text", "tokens": 7 } ], "total_cached_tokens": 0, "total_input_tokens": 7, "total_output_tokens": 23, "total_reasoning_tokens": 49, "total_tokens": 79, "total_tool_use_tokens": 0 } }
โมเดลข้อมูล
เนื้อหา
เนื้อหาของการตอบกลับ
ประเภทที่เป็นไปได้
ตัวแยกประเภทแบบหลายรูปแบบ: type
TextContent
บล็อกเนื้อหาข้อความ
เนื้อหาข้อความ
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "text" เสมอ
annotations Annotation (ไม่บังคับ)
ข้อมูลการอ้างอิงสำหรับเนื้อหาที่โมเดลสร้างขึ้น
ช่อง
จุดเริ่มต้นของกลุ่มการตอบกลับที่มาจากแหล่งที่มานี้ ดัชนีระบุจุดเริ่มต้นของกลุ่ม โดยวัดเป็นไบต์
จุดสิ้นสุดของกลุ่มที่มาของการระบุแหล่งที่มา (ไม่รวมจุดสิ้นสุด)
แหล่งที่มาของข้อความบางส่วน อาจเป็น URL, ชื่อ หรือ ตัวระบุอื่นๆ
ImageContent
บล็อกเนื้อหารูปภาพ
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
mime_type ImageMimeTypeOption (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
image/png -
image/jpeg -
image/webp -
image/heic -
image/heif
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "image" เสมอ
resolution MediaResolution (ไม่บังคับ)
ความละเอียดของสื่อ
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
low -
medium -
high
AudioContent
บล็อกเนื้อหาเสียง
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
mime_type AudioMimeTypeOption (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
audio/wav -
audio/mp3 -
audio/aiff -
audio/aac -
audio/ogg -
audio/flac
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "audio" เสมอ
DocumentContent
บล็อกเนื้อหาของเอกสาร
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "document" เสมอ
VideoContent
บล็อกเนื้อหาวิดีโอ
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
mime_type VideoMimeTypeOption (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
video/mp4 -
video/mpeg -
video/mov -
video/avi -
video/x-flv -
video/mpg -
video/webm -
video/wmv -
video/3gpp
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "video" เสมอ
resolution MediaResolution (ไม่บังคับ)
ความละเอียดของสื่อ
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
low -
medium -
high
ThoughtContent
บล็อกเนื้อหาความคิด
ลายเซ็นที่ตรงกับแหล่งข้อมูลแบ็กเอนด์เพื่อเป็นส่วนหนึ่งของการสร้าง
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "thought" เสมอ
summary ThoughtSummary (ไม่บังคับ)
สรุปความคิด
FunctionCallContent
บล็อกเนื้อหาการเรียกใช้เครื่องมือฟังก์ชัน
ชื่อของเครื่องมือที่จะเรียกใช้
อาร์กิวเมนต์ที่จะส่งไปยังฟังก์ชัน
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "function_call" เสมอ
รหัสที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
FunctionResultContent
บล็อกเนื้อหาผลลัพธ์ของเครื่องมือฟังก์ชัน
ชื่อของเครื่องมือที่เรียกใช้
การเรียกใช้เครื่องมือทำให้เกิดข้อผิดพลาดหรือไม่
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "function_result" เสมอ
ผลลัพธ์ของการเรียกใช้เครื่องมือ
รหัสที่ตรงกับรหัสจากบล็อกการเรียกใช้ฟังก์ชัน
CodeExecutionCallContent
เนื้อหาเกี่ยวกับการรันโค้ด
arguments CodeExecutionCallArguments (ไม่บังคับ)
อาร์กิวเมนต์ที่จะส่งไปยังการเรียกใช้โค้ด
ช่อง
ภาษาโปรแกรมของ `code`
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
python
โค้ดที่จะดำเนินการ
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "code_execution_call" เสมอ
รหัสที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
CodeExecutionResultContent
เนื้อหาผลการรันโค้ด
เอาต์พุตของการเรียกใช้โค้ด
ไม่ว่าการดำเนินการโค้ดจะทำให้เกิดข้อผิดพลาดหรือไม่
แฮชลายเซ็นสำหรับการตรวจสอบฝั่งแบ็กเอนด์
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "code_execution_result" เสมอ
รหัสที่ตรงกับรหัสจากบล็อกการเรียกใช้โค้ด
UrlContextCallContent
เนื้อหาบริบท URL
arguments UrlContextCallArguments (ไม่บังคับ)
อาร์กิวเมนต์ที่จะส่งไปยังบริบท URL
ช่อง
URL ที่จะดึงข้อมูล
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "url_context_call" เสมอ
รหัสที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
UrlContextResultContent
เนื้อหาผลลัพธ์ของบริบท URL
ลายเซ็นของผลลัพธ์บริบท URL
result UrlContextResult (ไม่บังคับ)
ผลลัพธ์ของบริบท URL
ช่อง
URL ที่ดึงข้อมูล
สถานะของการดึงข้อมูล URL
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
success -
error -
paywall -
unsafe
ไม่ว่าบริบท URL จะทำให้เกิดข้อผิดพลาดหรือไม่
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "url_context_result" เสมอ
รหัสที่ตรงกับรหัสจากบล็อกการเรียกบริบท URL
GoogleSearchCallContent
เนื้อหาของ Google Search
arguments GoogleSearchCallArguments (ไม่บังคับ)
อาร์กิวเมนต์ที่จะส่งไปยัง Google Search
ช่อง
คำค้นหาใน Web Search สำหรับการค้นหาเว็บเพิ่มเติม
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "google_search_call" เสมอ
รหัสที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
GoogleSearchResultContent
เนื้อหาผลการค้นหาของ Google
ลายเซ็นของผลการค้นหาของ Google Search
result GoogleSearchResult (ไม่บังคับ)
ผลการค้นหาของ Google Search
ช่อง
การอ้างอิง URI ของผลการค้นหา
ชื่อของผลการค้นหา
ข้อมูลโค้ดเนื้อหาเว็บที่ฝังในหน้าเว็บหรือ WebView ของแอปได้
ไม่ว่า Google Search จะทำให้เกิดข้อผิดพลาดหรือไม่
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "google_search_result" เสมอ
รหัสที่ตรงกับรหัสจากการบล็อกการโทรของ Google Search
McpServerToolCallContent
เนื้อหาการเรียกเครื่องมือ MCPServer
ชื่อของเครื่องมือที่เรียกใช้
ชื่อเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ใช้
ออบเจ็กต์ JSON ของอาร์กิวเมนต์สำหรับฟังก์ชัน
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "mcp_server_tool_call" เสมอ
รหัสที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
McpServerToolResultContent
เนื้อหาผลลัพธ์ของเครื่องมือ MCPServer
ชื่อของเครื่องมือที่เรียกใช้สำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
ชื่อเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ใช้
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "mcp_server_tool_result" เสมอ
ผลลัพธ์ของการเรียกใช้เครื่องมือ
รหัสที่ตรงกับรหัสจากบล็อกการเรียกใช้เครื่องมือเซิร์ฟเวอร์ MCP
FileSearchResultContent
เนื้อหาผลการค้นหาของ File Search
result FileSearchResult (ไม่บังคับ)
ผลการค้นหาไฟล์
ช่อง
ชื่อของผลการค้นหา
ข้อความของผลการค้นหา
ชื่อของที่เก็บข้อมูลการค้นหาไฟล์
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "file_search_result" เสมอ
ตัวอย่าง
ข้อความ
{ "type": "text", "text": "Hello, how are you?" }
รูปภาพ
{ "type": "image", "data": "BASE64_ENCODED_IMAGE", "mime_type": "image/png" }
เสียง
{ "type": "audio", "data": "BASE64_ENCODED_AUDIO", "mime_type": "audio/wav" }
เอกสาร
{ "type": "document", "data": "BASE64_ENCODED_DOCUMENT", "mime_type": "application/pdf" }
วิดีโอ
{ "type": "video", "uri": "https://www.youtube.com/watch?v=9hE5-98ZeCg" }
ความคิด
{ "type": "thought", "summary": [ { "type": "text", "text": "The user is asking about the weather. I should use the get_weather tool." } ], "signature": "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" }
Function Call
{ "type": "function_call", "name": "get_weather", "id": "gth23981", "arguments": { "location": "Boston, MA" } }
ผลลัพธ์ของฟังก์ชัน
{ "type": "function_result", "name": "get_weather", "call_id": "gth23981", "result": { "weather": "sunny" } }
การเรียกใช้โค้ด
{ "type": "code_execution_call", "id": "call_123456", "arguments": { "language": "python", "code": "print('hello world')" } }
ผลการรันโค้ด
{ "type": "code_execution_result", "call_id": "call_123456", "result": "hello world\n" }
การเรียกบริบท URL
{ "type": "url_context_call", "id": "call_123456", "arguments": { "urls": [ "https://www.example.com" ] } }
ผลลัพธ์บริบท URL
{ "type": "url_context_result", "call_id": "call_123456", "result": [ { "url": "https://www.example.com", "status": "SUCCESS" } ] }
การโทรผ่าน Google Search
{ "type": "google_search_call", "id": "call_123456", "arguments": { "queries": [ "weather in Boston" ] } }
ผลการค้นหาของ Google
{ "type": "google_search_result", "call_id": "call_123456", "result": [ { "url": "https://www.google.com/search?q=weather+in+Boston", "title": "Weather in Boston" } ] }
การเรียกใช้เครื่องมือเซิร์ฟเวอร์ MCP
{ "type": "mcp_server_tool_call", "id": "call_123456", "name": "get_forecast", "server_name": "weather_server", "arguments": { "city": "London" } }
ผลลัพธ์ของเครื่องมือเซิร์ฟเวอร์ MCP
{ "type": "mcp_server_tool_result", "name": "get_forecast", "server_name": "weather_server", "call_id": "call_123456", "result": "sunny" }
ผลการค้นหาไฟล์
{ "type": "file_search_result", "result": [ { "text": "search result chunk", "file_search_store": "file_search_store" } ] }
เครื่องมือ
ประเภทที่เป็นไปได้
ตัวแยกประเภทแบบหลายรูปแบบ: type
ฟังก์ชัน
เครื่องมือที่โมเดลใช้ได้
ชื่อฟังก์ชัน
คำอธิบายฟังก์ชัน
สคีมา JSON สำหรับพารามิเตอร์ของฟังก์ชัน
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "function" เสมอ
GoogleSearch
เครื่องมือที่โมเดลใช้ค้นหาใน Google ได้
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "google_search" เสมอ
CodeExecution
เครื่องมือที่โมเดลใช้ดำเนินการกับโค้ดได้
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "code_execution" เสมอ
UrlContext
เครื่องมือที่โมเดลใช้เพื่อดึงบริบท URL ได้
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "url_context" เสมอ
ComputerUse
เครื่องมือที่โมเดลใช้โต้ตอบกับคอมพิวเตอร์ได้
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "computer_use" เสมอ
สภาพแวดล้อมที่ดำเนินการ
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
browser
รายการฟังก์ชันที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งยกเว้นจากการเรียกโมเดล
McpServer
MCPServer คือเซิร์ฟเวอร์ที่โมเดลเรียกใช้เพื่อดำเนินการได้
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "mcp_server" เสมอ
ชื่อของ MCPServer
URL แบบเต็มสำหรับปลายทาง MCPServer ตัวอย่างเช่น "https://api.example.com/mcp"
ไม่บังคับ: ช่องสำหรับส่วนหัวการตรวจสอบสิทธิ์ การหมดเวลา ฯลฯ หากจำเป็น
allowed_tools AllowedTools (ไม่บังคับ)
เครื่องมือที่อนุญาต
ช่อง
mode ToolChoiceType (ไม่บังคับ)
โหมดการเลือกเครื่องมือ
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
auto -
any -
none -
validated
ชื่อของเครื่องมือที่อนุญาต
FileSearch
เครื่องมือที่โมเดลใช้ค้นหาไฟล์ได้
ไฟล์จะจัดเก็บชื่อที่ใช้ค้นหา
จำนวนกลุ่มการดึงข้อมูลเชิงความหมายที่จะดึงข้อมูล
ตัวกรองข้อมูลเมตาที่จะใช้กับเอกสารและการแบ่งกลุ่มการดึงข้อมูลเชิงความหมาย
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "file_search" เสมอ
ตัวอย่าง
ฟังก์ชัน
GoogleSearch
CodeExecution
UrlContext
ComputerUse
McpServer
FileSearch
เปิดหรือปิด
ช่อง
ผู้เริ่มการสนทนานี้ ต้องเป็นผู้ใช้สำหรับอินพุตหรือโมเดลสำหรับ เอาต์พุตของโมเดล
เนื้อหาของผลัด
ตัวอย่าง
เทิร์นของผู้ใช้
{ "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "user turn" } ] }
ผลัดกันพูด
{ "role": "model", "content": [ { "type": "text", "text": "model turn" } ] }
InteractionSseEvent
ประเภทที่เป็นไปได้
ตัวแยกประเภทแบบหลายรูปแบบ: event_type
InteractionEvent
ไม่มีคำอธิบาย
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
interaction.start -
interaction.complete
ไม่มีคำอธิบาย
โทเค็น event_id ที่จะใช้เพื่อดำเนินการต่อในสตรีมการโต้ตอบจากเหตุการณ์นี้
InteractionStatusUpdate
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
in_progress -
requires_action -
completed -
failed -
cancelled
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "interaction.status_update" เสมอ
โทเค็น event_id ที่จะใช้เพื่อดำเนินการต่อในสตรีมการโต้ตอบจากเหตุการณ์นี้
ContentStart
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "content.start" เสมอ
โทเค็น event_id ที่จะใช้เพื่อดำเนินการต่อในสตรีมการโต้ตอบจากเหตุการณ์นี้
ContentDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "content.delta" เสมอ
โทเค็น event_id ที่จะใช้เพื่อดำเนินการต่อในสตรีมการโต้ตอบจากเหตุการณ์นี้
delta object (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ประเภทที่เป็นไปได้
ตัวแยกประเภทแบบหลายรูปแบบ: type
TextDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "text" เสมอ
annotations Annotation (ไม่บังคับ)
ข้อมูลการอ้างอิงสำหรับเนื้อหาที่โมเดลสร้างขึ้น
ช่อง
จุดเริ่มต้นของกลุ่มการตอบกลับที่มาจากแหล่งที่มานี้ ดัชนีระบุจุดเริ่มต้นของกลุ่ม โดยวัดเป็นไบต์
จุดสิ้นสุดของกลุ่มที่มาของการระบุแหล่งที่มา (ไม่รวมจุดสิ้นสุด)
แหล่งที่มาของข้อความบางส่วน อาจเป็น URL, ชื่อ หรือ ตัวระบุอื่นๆ
ImageDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
mime_type ImageMimeTypeOption (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
image/png -
image/jpeg -
image/webp -
image/heic -
image/heif
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "image" เสมอ
resolution MediaResolution (ไม่บังคับ)
ความละเอียดของสื่อ
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
low -
medium -
high
AudioDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
mime_type AudioMimeTypeOption (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
audio/wav -
audio/mp3 -
audio/aiff -
audio/aac -
audio/ogg -
audio/flac
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "audio" เสมอ
DocumentDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "document" เสมอ
VideoDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
mime_type VideoMimeTypeOption (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
video/mp4 -
video/mpeg -
video/mov -
video/avi -
video/x-flv -
video/mpg -
video/webm -
video/wmv -
video/3gpp
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "video" เสมอ
resolution MediaResolution (ไม่บังคับ)
ความละเอียดของสื่อ
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
low -
medium -
high
ThoughtSummaryDelta
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "thought_summary" เสมอ
ไม่มีคำอธิบาย
ThoughtSignatureDelta
ลายเซ็นที่ตรงกับแหล่งข้อมูลแบ็กเอนด์เพื่อเป็นส่วนหนึ่งของการสร้าง
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "thought_signature" เสมอ
FunctionCallDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "function_call" เสมอ
รหัสที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
FunctionResultDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "function_result" เสมอ
เดลต้าผลลัพธ์การเรียกใช้เครื่องมือ
รหัสที่ตรงกับรหัสจากบล็อกการเรียกใช้ฟังก์ชัน
CodeExecutionCallDelta
arguments CodeExecutionCallArguments (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ช่อง
ภาษาโปรแกรมของ `code`
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
python
โค้ดที่จะดำเนินการ
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "code_execution_call" เสมอ
รหัสที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
CodeExecutionResultDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "code_execution_result" เสมอ
รหัสที่ตรงกับรหัสจากบล็อกการเรียกใช้ฟังก์ชัน
UrlContextCallDelta
arguments UrlContextCallArguments (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ช่อง
URL ที่จะดึงข้อมูล
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "url_context_call" เสมอ
รหัสที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
UrlContextResultDelta
ไม่มีคำอธิบาย
result UrlContextResult (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ช่อง
URL ที่ดึงข้อมูล
สถานะของการดึงข้อมูล URL
ค่าที่เป็นไปได้ มีดังนี้
-
success -
error -
paywall -
unsafe
ไม่มีคำอธิบาย
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "url_context_result" เสมอ
รหัสที่ตรงกับรหัสจากบล็อกการเรียกใช้ฟังก์ชัน
GoogleSearchCallDelta
arguments GoogleSearchCallArguments (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ช่อง
คำค้นหาใน Web Search สำหรับการค้นหาเว็บเพิ่มเติม
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "google_search_call" เสมอ
รหัสที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
GoogleSearchResultDelta
ไม่มีคำอธิบาย
result GoogleSearchResult (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ช่อง
การอ้างอิง URI ของผลการค้นหา
ชื่อของผลการค้นหา
ข้อมูลโค้ดเนื้อหาเว็บที่ฝังในหน้าเว็บหรือ WebView ของแอปได้
ไม่มีคำอธิบาย
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "google_search_result" เสมอ
รหัสที่ตรงกับรหัสจากบล็อกการเรียกใช้ฟังก์ชัน
McpServerToolCallDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "mcp_server_tool_call" เสมอ
รหัสที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือนี้โดยเฉพาะ
McpServerToolResultDelta
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "mcp_server_tool_result" เสมอ
เดลต้าผลลัพธ์การเรียกใช้เครื่องมือ
รหัสที่ตรงกับรหัสจากบล็อกการเรียกใช้ฟังก์ชัน
FileSearchResultDelta
result FileSearchResult (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ช่อง
ชื่อของผลการค้นหา
ข้อความของผลการค้นหา
ชื่อของที่เก็บข้อมูลการค้นหาไฟล์
ใช้เป็นตัวแยกประเภท OpenAPI สำหรับเนื้อหา oneof
ตั้งค่าเป็น "file_search_result" เสมอ
ContentStop
ไม่มีคำอธิบาย
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "content.stop" เสมอ
โทเค็น event_id ที่จะใช้เพื่อดำเนินการต่อในสตรีมการโต้ตอบจากเหตุการณ์นี้
ErrorEvent
ไม่มีคำอธิบาย
ตั้งค่าเป็น "error" เสมอ
ข้อผิดพลาด ข้อผิดพลาด (ไม่บังคับ)
ไม่มีคำอธิบาย
ช่อง
URI ที่ระบุประเภทข้อผิดพลาด
ข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่มนุษย์อ่านได้
โทเค็น event_id ที่จะใช้เพื่อดำเนินการต่อในสตรีมการโต้ตอบจากเหตุการณ์นี้
ตัวอย่าง
เริ่มการโต้ตอบ
{ "event_type": "interaction.start", "interaction": { "id": "v1_ChdTMjQ0YWJ5TUF1TzcxZThQdjRpcnFRcxIXUzI0NGFieU1BdU83MWU4UHY0aXJxUXM", "model": "gemini-2.5-flash", "object": "interaction", "status": "in_progress" } }
การโต้ตอบเสร็จสมบูรณ์
{ "event_type": "interaction.complete", "interaction": { "created": "2025-12-09T18:45:40Z", "id": "v1_ChdTMjQ0YWJ5TUF1TzcxZThQdjRpcnFRcxIXUzI0NGFieU1BdU83MWU4UHY0aXJxUXM", "model": "gemini-2.5-flash", "object": "interaction", "outputs": [ { "signature": "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", "type": "thought" }, { "text": "Elara\u2019s life was a symphony of quiet moments. A librarian, she found solace in the hushed aisles, the scent of aged paper, and the predictable rhythm of her days. Her small apartment, meticulously ordered, reflected this internal calm, save", "type": "text" }, { "text": " for one beloved anomaly: a chipped porcelain teacup, inherited from her grandmother, which held her morning Earl Grey.\n\nOne Tuesday, stirring her tea, Elara paused. At the bottom, nestled against the porcelain, was a star.", "type": "text" }, { "text": " Not a star-shaped tea leaf, but a miniature, perfectly formed celestial body, radiating a faint, cool luminescence. Before she could gasp, it dissolved, leaving only the amber swirl of her brew. She dismissed it as a trick of", "type": "text" }, { "text": " tired eyes.\n\nBut the next morning, a gossamer-thin feather, smaller than an eyelash and shimmering with iridescent hues, floated on the surface. It vanished the moment she tried to touch it. A week later, a single,", "type": "text" }, { "text": " impossibly delicate bloom, like spun moonbeam, unfolded in her cup before fading into nothingness.\n\nThese weren't illusions. Each day, Elara\u2019s chipped teacup offered a fleeting, exquisite secret. A tiny, perfect", "type": "text" }, { "text": " crystal, a miniature spiral nebula, a fragment of rainbow caught in liquid form. They never lingered, never accumulated, simply *were* and then *weren't*, leaving behind a residue of quiet wonder.\n\nElara never spoke", "type": "text" }, { "text": " of it. It was her private wellspring, a daily reminder that magic could exist in the smallest, most overlooked corners of the world. Her routine remained unchanged, her external life a picture of calm, but inside, a secret garden blo", "type": "text" }, { "text": "omed. Each dawn brought not just tea, but the silent promise of extraordinary beauty, waiting patiently in a chipped teacup.", "type": "text" } ], "role": "model", "status": "completed", "updated": "2025-12-09T18:45:40Z", "usage": { "input_tokens_by_modality": [ { "modality": "text", "tokens": 11 } ], "total_cached_tokens": 0, "total_input_tokens": 11, "total_output_tokens": 364, "total_reasoning_tokens": 1120, "total_tokens": 1495, "total_tool_use_tokens": 0 } } }
การอัปเดตสถานะการโต้ตอบ
{ "event_type": "interaction.status_update", "interaction_id": "v1_ChdTMjQ0YWJ5TUF1TzcxZThQdjRpcnFRcxIXUzI0NGFieU1BdU83MWU4UHY0aXJxUXM", "status": "in_progress" }
เริ่มเนื้อหา
{ "event_type": "content.start", "content": { "type": "text" }, "index": 1 }
การเปลี่ยนแปลงของเนื้อหา
{ "event_type": "content.delta", "delta": { "type": "text", "text": "Elara\u2019s life was a symphony of quiet moments. A librarian, she found solace in the hushed aisles, the scent of aged paper, and the predictable rhythm of her days. Her small apartment, meticulously ordered, reflected this internal calm, save" }, "index": 1 }
หยุดเนื้อหา
{ "event_type": "content.stop", "index": 1 }
เหตุการณ์ข้อผิดพลาด
{ "event_type": "error", "error": { "message": "Failed to get completed interaction: Result not found.", "code": "not_found" } }