Models

मॉडल एंडपॉइंट की मदद से, प्रोग्राम के हिसाब से उपलब्ध मॉडल की सूची बनाई जा सकती है. साथ ही, ज़्यादा मेटाडेटा भी पाया जा सकता है. जैसे, काम करने वाली सुविधाएँ और कॉन्टेक्स्ट विंडो का साइज़. ज़्यादा जानने के लिए, मॉडल गाइड पढ़ें.

तरीका: models.get

यह किसी खास Model के बारे में जानकारी देता है. जैसे, इसका वर्शन नंबर, टोकन की सीमाएं, पैरामीटर, और अन्य मेटाडेटा. मॉडल के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, Gemini मॉडल गाइड देखें.

एंडपॉइंट

get https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{name=models/*}

पाथ पैरामीटर

name string

ज़रूरी है. मॉडल के संसाधन का नाम.

यह नाम, models.list तरीके से मिले मॉडल के नाम से मेल खाना चाहिए.

फ़ॉर्मैट: models/{model} यह models/{model} के फ़ॉर्म में होता है.

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध का मुख्य हिस्सा खाली होना चाहिए.

अनुरोध का उदाहरण

Python

from google import genai

client = genai.Client()
model_info = client.models.get(model="gemini-3.7-flash")
print(model_info)

ऐप पर जाएं

ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
	APIKey:  os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
	Backend: genai.BackendGeminiAPI,
})
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

modelInfo, err := client.Models.Get(ctx, "gemini-3.7-flash", nil)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

fmt.Println(modelInfo)

शेल

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash?key=$GEMINI_API_KEYpan>.sh

जवाब का मुख्य भाग

कामयाब रहने पर, जवाब के मुख्य हिस्से में Model का एक इंस्टेंस शामिल किया जाता है.

तरीका: models.list

Gemini API के ज़रिए उपलब्ध Models की सूची दिखाता है.

एंडपॉइंट

get https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models

क्वेरी पैरामीटर

pageSize integer

हर पेज पर, Models की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या.

अगर इसे तय नहीं किया गया है, तो हर पेज पर 50 मॉडल दिखेंगे. यह तरीका, हर पेज पर ज़्यादा से ज़्यादा 1,000 मॉडल दिखाता है. भले ही, आपने pageSize की ज़्यादा वैल्यू पास की हो.

pageToken string

यह एक पेज टोकन है, जो पिछली models.list कॉल से मिला था.

अगले पेज को वापस पाने के लिए, एक अनुरोध से मिले pageToken को अगले अनुरोध के लिए तर्क के तौर पर इस्तेमाल करें.

पेज नंबर के हिसाब से डेटा दिखाने के दौरान, models.list को दिए गए अन्य सभी पैरामीटर, पेज टोकन देने वाले कॉल से मेल खाने चाहिए.

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध का मुख्य हिस्सा खाली होना चाहिए.

अनुरोध का उदाहरण

Python

from google import genai

client = genai.Client()

print("List of models that support generateContent:\n")
for m in client.models.list():
    for action in m.supported_actions:
        if action == "generateContent":
            print(m.name)

print("List of models that support embedContent:\n")
for m in client.models.list():
    for action in m.supported_actions:
        if action == "embedContent":
            print(m.name)

ऐप पर जाएं

ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
	APIKey:  os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
	Backend: genai.BackendGeminiAPI,
})
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}


// Retrieve the list of models.
models, err := client.Models.List(ctx, &genai.ListModelsConfig{})
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

fmt.Println("List of models that support generateContent:")
for _, m := range models.Items {
	for _, action := range m.SupportedActions {
		if action == "generateContent" {
			fmt.Println(m.Name)
			break
		}
	}
}

fmt.Println("\nList of models that support embedContent:")
for _, m := range models.Items {
	for _, action := range m.SupportedActions {
		if action == "embedContent" {
			fmt.Println(m.Name)
			break
		}
	}
}

शेल

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models?key=$GEMINI_API_KEYpan>.sh

जवाब का मुख्य भाग

ListModel से मिला जवाब, जिसमें मॉडल की पेज के हिसाब से बांटी गई सूची शामिल है.

अगर एपीआई सही से जुड़ जाता है, ताे जवाब के मुख्य भाग में नीचे दिए गए स्ट्रक्चर शामिल होता है.

Fields
models[] object (Model)

लौटाए गए मॉडल.

nextPageToken string

यह एक टोकन है. इसका इस्तेमाल pageToken के तौर पर किया जा सकता है, ताकि अगला पेज वापस पाया जा सके.

अगर इस फ़ील्ड को शामिल नहीं किया जाता है, तो इसका मतलब है कि कोई और पेज नहीं है.

JSON के काेड में दिखाना 
{
  "models": [
    {
      object (Model)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

REST रिसॉर्स: models

संसाधन: मॉडल

जनरेटिव लैंग्वेज मॉडल के बारे में जानकारी.

Fields
name string

ज़रूरी है. Model के संसाधन का नाम. अनुमति वाली सभी वैल्यू के लिए, मॉडल के वैरिएंट लेख पढ़ें.

फ़ॉर्मैट: models/{model}, जिसमें {model} के नाम रखने का तरीका यह है:

  • "{baseModelId}-{version}"

उदाहरण:

  • models/gemini-1.5-flash-001
baseModelId string

ज़रूरी है. बेस मॉडल का नाम. इसे जनरेट करने के अनुरोध में पास करें.

उदाहरण:

  • gemini-1.5-flash
version string

ज़रूरी है. मॉडल का वर्शन नंबर.

इससे मेजर वर्शन (1.0 या 1.5) का पता चलता है

displayName string

मॉडल का ऐसा नाम जिसे आसानी से पढ़ा जा सकता है. उदाहरण के लिए, "Gemini 1.5 Flash".

नाम में ज़्यादा से ज़्यादा 128 वर्ण हो सकते हैं. इसमें किसी भी UTF-8 वर्ण का इस्तेमाल किया जा सकता है.

description string

मॉडल के बारे में कम शब्दों में जानकारी.

inputTokenLimit integer

इस मॉडल के लिए, ज़्यादा से ज़्यादा इनपुट टोकन इस्तेमाल किए जा सकते हैं.

outputTokenLimit integer

इस मॉडल के लिए, ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन उपलब्ध हैं.

supportedGenerationMethods[] string

मॉडल के साथ काम करने वाले जनरेशन के तरीके.

एपीआई के तरीके के नाम, पास्कल केस स्ट्रिंग के तौर पर तय किए जाते हैं. जैसे, generateMessage और generateContent.

thinking boolean

मॉडल में सोचने की सुविधा है या नहीं.

temperature number

इससे आउटपुट में रैंडमनेस को कंट्रोल किया जाता है.

वैल्यू [0.0,maxTemperature] तक हो सकती हैं. वैल्यू जितनी ज़्यादा होगी, जवाब उतने ही अलग-अलग होंगे. वहीं, वैल्यू 0.0 के आस-पास होने पर, मॉडल से मिलने वाले जवाब आम तौर पर कम चौंकाने वाले होते हैं. यह वैल्यू, मॉडल को कॉल करते समय बैकएंड के लिए डिफ़ॉल्ट वैल्यू तय करती है.

maxTemperature number

यह मॉडल ज़्यादा से ज़्यादा कितने तापमान का इस्तेमाल कर सकता है.

topP number

न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए.

न्यूक्लियस सैंपलिंग में, टोकन के सबसे छोटे सेट को ध्यान में रखा जाता है. इस सेट में शामिल टोकन की संभावना का योग कम से कम topP होना चाहिए. यह वैल्यू, मॉडल को कॉल करते समय बैकएंड के लिए डिफ़ॉल्ट वैल्यू तय करती है.

topK integer

टॉप-k सैंपलिंग के लिए.

टॉप-k सैंपलिंग में, topK सबसे ज़्यादा संभावित टोकन के सेट को ध्यान में रखा जाता है. यह वैल्यू, मॉडल को कॉल करते समय बैकएंड के लिए डिफ़ॉल्ट वैल्यू तय करती है. अगर यह फ़ील्ड खाली है, तो इसका मतलब है कि मॉडल, टॉप-के सैंपलिंग का इस्तेमाल नहीं करता है. साथ ही, topK को जनरेशन पैरामीटर के तौर पर इस्तेमाल करने की अनुमति नहीं है.

JSON के काेड में दिखाना 
{
  "name": string,
  "baseModelId": string,
  "version": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "inputTokenLimit": integer,
  "outputTokenLimit": integer,
  "supportedGenerationMethods": [
    string
  ],
  "thinking": boolean,
  "temperature": number,
  "maxTemperature": number,
  "topP": number,
  "topK": integer
}

तरीका: models.predict

यह कुकी, अनुमान लगाने के लिए अनुरोध करती है.

एंडपॉइंट

post https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{model=models/*}:predict

पाथ पैरामीटर

model string

ज़रूरी है. पूर्वानुमान के लिए मॉडल का नाम. फ़ॉर्मैट: name=models/{model}. यह models/{model} के फ़ॉर्म में होता है.

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध के मुख्य हिस्से में, इस स्ट्रक्चर का डेटा शामिल होता है:

फ़ील्ड
instances[] value (Value format)

ज़रूरी है. ये ऐसे इंस्टेंस होते हैं जिनका इस्तेमाल अनुमान लगाने के लिए किया जाता है.

parameters value (Value format)

ज़रूरी नहीं. ये पैरामीटर, अनुमान लगाने के लिए किए गए कॉल को कंट्रोल करते हैं.

जवाब का मुख्य भाग

[PredictionService.Predict] के लिए जवाब का मैसेज.

अगर एपीआई सही से जुड़ जाता है, ताे जवाब के मुख्य भाग में नीचे दिए गए स्ट्रक्चर शामिल होता है.

Fields
predictions[] value (Value format)

पूर्वानुमान लगाने के लिए किए गए कॉल के आउटपुट.

JSON के काेड में दिखाना 
{
  "predictions": [
    value
  ]
}

तरीका: models.predictLongRunning

यह models.predict की तरह ही है, लेकिन यह एलआरओ दिखाता है.

एंडपॉइंट

post https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning

पाथ पैरामीटर

model string

ज़रूरी है. पूर्वानुमान के लिए मॉडल का नाम. फ़ॉर्मैट: name=models/{model}.

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध के मुख्य हिस्से में, इस स्ट्रक्चर का डेटा शामिल होता है:

फ़ील्ड
instances[] value (Value format)

ज़रूरी है. ये ऐसे इंस्टेंस होते हैं जिनका इस्तेमाल अनुमान लगाने के लिए किया जाता है.

parameters value (Value format)

ज़रूरी नहीं. ये पैरामीटर, अनुमान लगाने के लिए किए गए कॉल को कंट्रोल करते हैं.

webhookConfig.uris[] string

ज़रूरी नहीं. अगर ये यूआरआई सेट किए जाते हैं, तो इनका इस्तेमाल वेबहुक इवेंट के लिए किया जाएगा. इसके बजाय, रजिस्टर किए गए वेबहुक का इस्तेमाल किया जाएगा.

जवाब का मुख्य भाग

कामयाब रहने पर, जवाब के मुख्य हिस्से में Operation का एक इंस्टेंस शामिल किया जाता है.