Models

मॉडल एंडपॉइंट की मदद से, उपलब्ध मॉडल की सूची को प्रोग्राम के हिसाब से बनाया जा सकता है. साथ ही, ज़्यादा मेटाडेटा को वापस पाया जा सकता है. जैसे, काम करने वाली सुविधा और कॉन्टेक्स्ट विंडो का साइज़. मॉडल गाइड में ज़्यादा जानें.

तरीका: models.get

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

एंडपॉइंट

पाएं 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-3.8-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-3.8-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

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

क्वेरी पैरामीटर

pageSize integer

हर पेज पर ज़्यादा से ज़्यादा कितने Models दिखाए जा सकते हैं.

अगर इसे तय न किया गया हो, 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 वैल्यू इससे ज़्यादा सेट की हो.

pageToken string

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

अगला पेज पाने के लिए, एक अनुरोध से मिले pageToken को अगले अनुरोध के लिए आर्ग्युमेंट के तौर पर दें.

पेज पर नंबर डालते समय, models.list को दिए गए अन्य सभी पैरामीटर, पेज टोकन देने वाले कॉल से मैच होने 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.

फ़ील्ड
models[] object (Model)

लौटाए गए मॉडल.

nextPageToken string

एक टोकन, जिसे अगले पेज को वापस पाने के लिए pageToken के तौर पर भेजा जा सकता है.

अगर यह फ़ील्ड मौजूद नहीं 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.

फ़ील्ड
name string

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

फ़ॉर्मैट: models/{model}, जिसमें {model} के नाम का नियम इस तरह 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.

यह मेजर वर्शन (1.0 या 1.5) को दिखाता है

displayName string

मॉडल का ऐसा नाम जिसे कोई व्यक्ति आसानी से पढ़ सके. उदाहरण के लिए, "Gemini 1.5 Flash".

नाम में 128 वर्ण हो सकते हैं. इसमें UTF-8 फ़ॉर्मैट वाला कोई भी वर्ण शामिल किया जा सकता है.

description string

मॉडल के बारे में कम शब्दों में जानकारी.

inputTokenLimit integer

इस मॉडल के लिए, इनपुट टोकन की तय की गई ज़्यादा से ज़्यादा संख्या.

outputTokenLimit integer

इस मॉडल के लिए उपलब्ध आउटपुट टोकन की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या.

supportedGenerationMethods[] string

मॉडल के लिए उपलब्ध जनरेशन मेथड.

एपीआई के तरीके के नामों को पास्कल केस स्ट्रिंग के तौर पर तय किया जाता है. जैसे, generateMessage और generateContent.

thinking boolean

मॉडल में सोचने की सुविधा उपलब्ध है या नहीं.

temperature number

इससे आउटपुट के रैंडम होने की संभावना को कंट्रोल किया जाता है.

वैल्यू, [0.0,maxTemperature] से ज़्यादा हो सकती हैं. ज़्यादा वैल्यू होने पर, अलग-अलग तरह के जवाब मिलेंगे. वहीं, 0.0 के करीब वैल्यू होने पर, आम तौर पर मॉडल से कम हैरान करने वाले जवाब मिलेंगे. यह वैल्यू, मॉडल को कॉल करते समय बैकएंड के इस्तेमाल के लिए डिफ़ॉल्ट वैल्यू तय करती है.

maxTemperature number

यह मॉडल, ज़्यादा से ज़्यादा इस 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. इसकी संभावना का योग कम से कम topP होता है. यह वैल्यू, मॉडल को कॉल करते समय बैकएंड के इस्तेमाल के लिए डिफ़ॉल्ट वैल्यू तय करती है.

topK integer

टॉप-k सैंपलिंग के लिए.

टॉप-k सैंपलिंग, सबसे ज़्यादा संभावित topK टोकन के सेट को ध्यान में रखती है. यह वैल्यू, मॉडल को कॉल करते समय बैकएंड के इस्तेमाल के लिए डिफ़ॉल्ट वैल्यू तय करती है. अगर यह खाली है, तो इसका मतलब है कि मॉडल, टॉप-के सैंपलिंग का इस्तेमाल नहीं करता. 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

अनुमान लगाने का अनुरोध करता है.

एंडपॉइंट

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

पाथ पैरामीटर

model string

ज़रूरी है. अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले 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. वे इंस्टेंस जो अनुमान के लिए किए गए कॉल के इनपुट हैं.

parameters value (Value format)

ज़रूरी नहीं. अनुमान लगाने वाले कॉल को कंट्रोल करने वाले पैरामीटर.

labels map (key: string, value: string)

ज़रूरी नहीं. अनुरोध के लिए, उपयोगकर्ता के तय किए गए मेटाडेटा वाले लेबल.

ज़रूरी नहीं. लेबल, यूनिफ़ाइड क्लाउड लेबल की ज़रूरी शर्तों के मुताबिक होने चाहिए: - लेबल कुंजियों की शुरुआत किसी अक्षर से होनी चाहिए. - लेबल कुंजी और वैल्यू में 63 से ज़्यादा वर्ण (यूनिकोड कोडपॉइंट) नहीं हो सकते. साथ ही, इनमें सिर्फ़ अंग्रेज़ी के छोटे अक्षर, संख्याएं, अंडरस्कोर, और डैश इस्तेमाल किए जा सकते हैं. - इंटरनैशनल कैरेक्टर के इस्तेमाल की अनुमति है.

इस्तेमाल: - एग्रीगेटर से मिले सुरक्षा आइडेंटिफ़ायर: कुंजी safety_identifier का इस्तेमाल करें (उदाहरण के लिए, {"safety_identifier": "user_session_123"})

एक ऑब्जेक्ट, जिसमें "key": value जोड़ों की सूची शामिल हो. उदाहरण: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.

जवाब का मुख्य भाग

[PredictionService.Predict] के लिए जवाब वाला मैसेज.

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

फ़ील्ड
predictions[] value (Value format)

अनुमान लगाने वाले 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

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

पाथ पैरामीटर

model string

ज़रूरी है. अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले 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. वे इंस्टेंस जो अनुमान के लिए किए गए कॉल के इनपुट हैं.

parameters value (Value format)

ज़रूरी नहीं. अनुमान लगाने वाले कॉल को कंट्रोल करने वाले पैरामीटर.

webhookConfig.uris[] string

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

labels map (key: string, value: string)

ज़रूरी नहीं. अनुरोध के लिए, उपयोगकर्ता के तय किए गए मेटाडेटा वाले लेबल.

ज़रूरी नहीं. लेबल, यूनिफ़ाइड क्लाउड लेबल की ज़रूरी शर्तों के मुताबिक होने चाहिए: - लेबल कुंजियों की शुरुआत किसी अक्षर से होनी चाहिए. - लेबल कुंजी और वैल्यू में 63 से ज़्यादा वर्ण (यूनिकोड कोडपॉइंट) नहीं हो सकते. साथ ही, इनमें सिर्फ़ अंग्रेज़ी के छोटे अक्षर, संख्याएं, अंडरस्कोर, और डैश इस्तेमाल किए जा सकते हैं. - इंटरनैशनल कैरेक्टर के इस्तेमाल की अनुमति है.

इस्तेमाल: - एग्रीगेटर से मिले सुरक्षा आइडेंटिफ़ायर: कुंजी safety_identifier का इस्तेमाल करें (उदाहरण के लिए, {"safety_identifier": "user_session_123"})

एक ऑब्जेक्ट, जिसमें "key": value जोड़ों की सूची शामिल हो. उदाहरण: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.

जवाब का मुख्य भाग

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