Models

মডেলস এন্ডপয়েন্টটি আপনাকে প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে উপলব্ধ মডেলগুলির তালিকা তৈরি করতে এবং সমর্থিত কার্যকারিতা ও কনটেক্সট উইন্ডো সাইজিং-এর মতো বর্ধিত মেটাডেটা পুনরুদ্ধার করার একটি উপায় প্রদান করে। মডেলস গাইডে আরও পড়ুন।

পদ্ধতি: মডেলস.গেট

একটি নির্দিষ্ট Model সম্পর্কে তার সংস্করণ নম্বর, টোকেন সীমা, প্যারামিটার এবং অন্যান্য মেটাডেটার মতো তথ্য পাওয়া যায়। মডেলের বিস্তারিত তথ্যের জন্য জেমিনি মডেল গাইডটি দেখুন।

এন্ডপয়েন্ট

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

পথের পরামিতি

name string

আবশ্যক। মডেলটির রিসোর্স নাম।

এই নামটি models.list মেথড দ্বারা প্রাপ্ত মডেল নামের সাথে মিলতে হবে।

ফর্ম্যাট: models/{model} এটি models/{model} আকারে থাকে।

অনুরোধকারী শরীর

অনুরোধের মূল অংশ অবশ্যই খালি হতে হবে।

উদাহরণ অনুরোধ

পাইথন

from google import genai

client = genai.Client()
model_info = client.models.get(model="gemini-3.5-flash")
print(model_info)

যান

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-3.5-flash", nil)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

fmt.Println(modelInfo)

খোলস

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

প্রতিক্রিয়া সংস্থা

সফল হলে, রেসপন্স বডিতে Model এর একটি ইনস্ট্যান্স থাকে।

পদ্ধতি: মডেল.তালিকা

জেমিনি এপিআই-এর মাধ্যমে উপলব্ধ Model তালিকা।

এন্ডপয়েন্ট

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

কোয়েরি প্যারামিটার

pageSize integer

প্রতি পৃষ্ঠায় ফেরতযোগ্য Models সর্বোচ্চ সংখ্যা।

অনির্দিষ্ট থাকলে, প্রতি পৃষ্ঠায় ৫০টি মডেল ফেরত দেওয়া হবে। এই পদ্ধতিটি প্রতি পৃষ্ঠায় সর্বাধিক ১০০০টি মডেল ফেরত দেয়, এমনকি আপনি একটি বৃহত্তর pageSize পাস করলেও।

pageToken string

পূর্ববর্তী models.list কল থেকে প্রাপ্ত একটি পেজ টোকেন।

পরবর্তী পৃষ্ঠাটি পাওয়ার জন্য, একটি অনুরোধ থেকে প্রাপ্ত pageToken টি পরের অনুরোধের আর্গুমেন্ট হিসেবে প্রদান করুন।

পেজিনেশন করার সময়, models.list এ প্রদত্ত অন্য সকল প্যারামিটার অবশ্যই সেই কলের সাথে মিলতে হবে যা পেজ টোকেনটি প্রদান করেছে।

অনুরোধকারী শরীর

অনুরোধের মূল অংশ অবশ্যই খালি হতে হবে।

উদাহরণ অনুরোধ

পাইথন

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)

যান

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
		}
	}
}

খোলস

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models?key=$GEMINI_API_KEY

প্রতিক্রিয়া সংস্থা

ListModel থেকে প্রাপ্ত প্রতিক্রিয়া, যাতে মডেলগুলির একটি পেজিনেটেড তালিকা রয়েছে।

সফল হলে, প্রতিক্রিয়া অংশে নিম্নলিখিত কাঠামোসহ ডেটা থাকে:

ক্ষেত্র
models[] object ( Model )

ফেরত আসা মডেলগুলো।

nextPageToken string

একটি টোকেন, যা পরবর্তী পৃষ্ঠা আনার জন্য pageToken হিসেবে পাঠানো যেতে পারে।

এই ক্ষেত্রটি পূরণ না করা হলে, আর কোনো পৃষ্ঠা থাকবে না।

JSON উপস্থাপনা
{
  "models": [
    {
      object (Model)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

REST রিসোর্স: মডেল

উৎস: মডেল

জেনারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল সম্পর্কিত তথ্য।

ক্ষেত্র
name string

আবশ্যক। Model রিসোর্স নাম। সকল অনুমোদিত মানের জন্য মডেল ভ্যারিয়েন্টসমূহ দেখুন।

ফর্ম্যাট: models/{model} এবং {model} নামকরণের রীতি:

  • "{baseModelId}-{version}"

উদাহরণ:

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

আবশ্যক। বেস মডেলের নামটি জেনারেশন রিকোয়েস্টে প্রদান করুন।

উদাহরণ:

  • gemini-1.5-flash
version string

প্রয়োজনীয়। মডেলটির ভার্সন নম্বর।

এটি প্রধান সংস্করণ ( 1.0 বা 1.5 ) নির্দেশ করে।

displayName string

মডেলটির সহজে পঠনযোগ্য নাম। যেমন, "Gemini 1.5 Flash"।

নামটি সর্বোচ্চ ১২৮ অক্ষরের হতে পারে এবং এতে যেকোনো UTF-8 অক্ষর থাকতে পারে।

description string

মডেলটির একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ।

inputTokenLimit integer

এই মডেলের জন্য অনুমোদিত সর্বোচ্চ সংখ্যক ইনপুট টোকেন।

outputTokenLimit integer

এই মডেলের জন্য উপলব্ধ আউটপুট টোকেনের সর্বোচ্চ সংখ্যা।

supportedGenerationMethods[] string

মডেলটির সমর্থিত উৎপাদন পদ্ধতিসমূহ।

সংশ্লিষ্ট API মেথডের নামগুলো প্যাসকেল কেসের স্ট্রিং হিসেবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, যেমন generateMessage এবং generateContent

boolean thinking

মডেলটি চিন্তাভাবনাকে সমর্থন করে কিনা।

temperature number

আউটপুটের এলোমেলোভাব নিয়ন্ত্রণ করে।

মান [0.0,maxTemperature] √(0.0 থেকে) পর্যন্ত হতে পারে। একটি উচ্চতর মান আরও বৈচিত্র্যময় প্রতিক্রিয়া তৈরি করবে, যেখানে 0.0 এর কাছাকাছি একটি মান সাধারণত মডেল থেকে কম আশ্চর্যজনক প্রতিক্রিয়া দেবে। এই মানটি মডেলকে কল করার সময় ব্যাকএন্ড দ্বারা ব্যবহৃত ডিফল্ট মান নির্দিষ্ট করে।

maxTemperature number

এই মডেলটি সর্বোচ্চ যে তাপমাত্রা ব্যবহার করতে পারে।

topP number

নিউক্লিয়াস স্যাম্পলিং- এর জন্য।

নিউক্লিয়াস স্যাম্পলিং সেইসব টোকেনের ক্ষুদ্রতম সেট বিবেচনা করে, যাদের সম্ভাবনার যোগফল অন্তত topP সমান। মডেলে কল করার সময় ব্যাকএন্ড দ্বারা ব্যবহৃত ডিফল্ট মানটি এই ভ্যালুটি নির্দিষ্ট করে।

topK integer

টপ-কে স্যাম্পলিং-এর জন্য।

টপ-কে স্যাম্পলিং সবচেয়ে সম্ভাব্য topK টোকেনের সেট বিবেচনা করে। এই মানটি মডেলকে কল করার সময় ব্যাকএন্ড দ্বারা ব্যবহৃত ডিফল্ট মান নির্দিষ্ট করে। যদি এটি খালি থাকে, তবে তা নির্দেশ করে যে মডেলটি টপ-কে স্যাম্পলিং ব্যবহার করছে না এবং topK একটি জেনারেশন প্যারামিটার হিসেবে অনুমোদিত নয়।

JSON উপস্থাপনা
{
  "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
}

পদ্ধতি: মডেলস.প্রেডিক্ট

পূর্বাভাসের জন্য অনুরোধ সম্পাদন করে।

এন্ডপয়েন্ট

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

পথের পরামিতি

model string

আবশ্যক। ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য মডেলের নাম। ফরম্যাট: name=models/{model} । এটি models/{model} আকারে হয়ে থাকে।

অনুরোধকারী শরীর

অনুরোধের মূল অংশে নিম্নলিখিত কাঠামোসহ ডেটা থাকে:

ক্ষেত্র
instances[] value ( Value format)

প্রয়োজনীয়। যে ইনস্ট্যান্সগুলো প্রেডিকশন কলের ইনপুট হিসেবে কাজ করে।

parameters value ( Value format)

ঐচ্ছিক। যে প্যারামিটারগুলো প্রেডিকশন কলকে নিয়ন্ত্রণ করে।

প্রতিক্রিয়া সংস্থা

[PredictionService.Predict]-এর জন্য প্রতিক্রিয়া বার্তা।

সফল হলে, প্রতিক্রিয়া অংশে নিম্নলিখিত কাঠামোসহ ডেটা থাকে:

ক্ষেত্র
predictions[] value ( Value format)

প্রেডিকশন কলের আউটপুটসমূহ।

JSON উপস্থাপনা
{
  "predictions": [
    value
  ]
}

পদ্ধতি: models.predictLongRunning

models.predict-এর মতোই, কিন্তু এটি একটি LRO রিটার্ন করে।

এন্ডপয়েন্ট

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

পথের পরামিতি

model string

আবশ্যক। পূর্বাভাসের জন্য মডেলের নাম। ফরম্যাট: name=models/{model}

অনুরোধকারী শরীর

অনুরোধের মূল অংশে নিম্নলিখিত কাঠামোসহ ডেটা থাকে:

ক্ষেত্র
instances[] value ( Value format)

প্রয়োজনীয়। যে ইনস্ট্যান্সগুলো প্রেডিকশন কলের ইনপুট হিসেবে কাজ করে।

parameters value ( Value format)

ঐচ্ছিক। যে প্যারামিটারগুলো প্রেডিকশন কলকে নিয়ন্ত্রণ করে।

webhookConfig.uris[] string

ঐচ্ছিক। সেট করা হলে, নিবন্ধিত ওয়েবহুকগুলোর পরিবর্তে এই ওয়েবহুক ইউআরআইগুলো ওয়েবহুক ইভেন্টের জন্য ব্যবহৃত হবে।

প্রতিক্রিয়া সংস্থা

সফল হলে, রেসপন্স বডিতে Operation এর একটি ইনস্ট্যান্স থাকে।