Models

মডেল এন্ডপয়েন্ট আপনাকে প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে উপলব্ধ মডেলগুলি তালিকাভুক্ত করার এবং সমর্থিত কার্যকারিতা এবং প্রসঙ্গ উইন্ডো আকারের মতো বর্ধিত মেটাডেটা পুনরুদ্ধার করার একটি উপায় প্রদান করে। মডেল নির্দেশিকাতে আরও পড়ুন।

পদ্ধতি: models.get

একটি নির্দিষ্ট Model সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে যেমন এর সংস্করণ নম্বর, টোকেন সীমা, প্যারামিটার এবং অন্যান্য মেটাডেটা। বিস্তারিত মডেল তথ্যের জন্য জেমিনি মডেল নির্দেশিকাটি দেখুন।

শেষবিন্দু

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

পথের পরামিতি

name string

প্রয়োজনীয়। মডেলের রিসোর্সের নাম।

এই নামটি models.list পদ্ধতি দ্বারা প্রদত্ত একটি মডেল নামের সাথে মিলিত হওয়া উচিত।

বিন্যাস: models/{model} এটি models/{model} রূপ নেয়।

অনুরোধের মূল অংশ

অনুরোধের মূল অংশটি অবশ্যই খালি থাকতে হবে।

উদাহরণ অনুরোধ

পাইথন

from google import genai

client = genai.Client()
model_info = client.models.get(model="gemini-2.0-flash")
print(model_info)

যাও

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-2.0-flash", nil)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

fmt.Println(modelInfo)

শেল

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

প্রতিক্রিয়া মূল অংশ

যদি সফল হয়, তাহলে রেসপন্স বডিতে Model এর একটি উদাহরণ থাকবে।

পদ্ধতি: models.list

জেমিনি API এর মাধ্যমে উপলব্ধ Model তালিকাভুক্ত করে।

শেষবিন্দু

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

কোয়েরি প্যারামিটার

pageSize integer

(প্রতি পৃষ্ঠায়) সর্বাধিক কতগুলি Models ফেরত পাঠানো হবে।

যদি নির্দিষ্ট না করা থাকে, তাহলে প্রতি পৃষ্ঠায় ৫০টি মডেল ফেরত দেওয়া হবে। এই পদ্ধতিটি প্রতি পৃষ্ঠায় সর্বাধিক ১০০০ মডেল ফেরত দেবে, এমনকি যদি আপনি একটি বৃহত্তর পৃষ্ঠার আকার পাস করেন।

pageToken string

একটি পৃষ্ঠা টোকেন, পূর্ববর্তী models.list কল থেকে প্রাপ্ত।

পরবর্তী পৃষ্ঠাটি পুনরুদ্ধার করার জন্য পরবর্তী অনুরোধের যুক্তি হিসেবে একটি অনুরোধের মাধ্যমে ফেরত আসা pageToken প্রদান করুন।

পৃষ্ঠাকরণের সময়, models.list এ প্রদত্ত অন্যান্য সমস্ত প্যারামিটার অবশ্যই পৃষ্ঠা টোকেন প্রদানকারী কলের সাথে মিলতে হবে।

অনুরোধের মূল অংশ

অনুরোধের মূল অংশটি অবশ্যই খালি থাকতে 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)

যাও

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
		}
	}
}

শেল

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

প্রতিক্রিয়া মূল অংশ

মডেলগুলির একটি পৃষ্ঠাঙ্কিত তালিকা সম্বলিত ListModel থেকে প্রাপ্ত প্রতিক্রিয়া।

যদি সফল হয়, তাহলে রেসপন্স বডিতে নিম্নলিখিত কাঠামো সহ ডেটা থাকবে:

ক্ষেত্র
models[] object ( Model )

ফিরে আসা মডেলরা।

nextPageToken string

একটি টোকেন, যা পরবর্তী পৃষ্ঠাটি পুনরুদ্ধার করার জন্য pageToken হিসাবে পাঠানো যেতে পারে।

যদি এই ক্ষেত্রটি বাদ দেওয়া হয়, তাহলে আর কোন পৃষ্ঠা থাকবে না।

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

REST রিসোর্স: মডেল

রিসোর্স: মডেল

একটি জেনারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল সম্পর্কে তথ্য।

ক্ষেত্র
name string

প্রয়োজনীয়। Model রিসোর্স নাম। সমস্ত অনুমোদিত মানের জন্য মডেল ভেরিয়েন্টগুলি দেখুন।

বিন্যাস: models/{model} যার একটি {model} নামকরণের রীতি রয়েছে:

  • "{বেসমডেলআইডি}-{সংস্করণ}"

উদাহরণ:

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

প্রয়োজন। বেস মডেলের নাম, এটি জেনারেশন রিকোয়েস্টে পাঠান।

উদাহরণ:

  • gemini-1.5-flash
version string

প্রয়োজনীয়। মডেলের সংস্করণ নম্বর।

এটি প্রধান সংস্করণ ( 1.0 বা 1.5 ) উপস্থাপন করে।

displayName string

মডেলটির নাম মানুষ পঠনযোগ্য। যেমন "জেমিনি ১.৫ ফ্ল্যাশ"।

নামটি সর্বোচ্চ ১২৮ অক্ষর পর্যন্ত লম্বা 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 সর্বাধিক সংখ্যা।

supportedGenerationMethods[] string

মডেলের সমর্থিত প্রজন্মের পদ্ধতি।

সংশ্লিষ্ট API পদ্ধতির নামগুলি Pascal কেস স্ট্রিং হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, যেমন generateMessage এবং generateContent

thinking boolean

মডেলটি চিন্তাভাবনা সমর্থন করে কিনা।

temperature number

আউটপুটের এলোমেলোতা নিয়ন্ত্রণ করে।

মান [0.0,maxTemperature] বেশি হতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে। একটি উচ্চতর মান আরও বৈচিত্র্যময় প্রতিক্রিয়া তৈরি করবে, যেখানে 0.0 এর কাছাকাছি মান সাধারণত মডেল থেকে কম আশ্চর্যজনক প্রতিক্রিয়া তৈরি করবে। এই মানটি মডেলে কল করার সময় ব্যাকএন্ড দ্বারা ব্যবহৃত ডিফল্টটি নির্দিষ্ট করে।

maxTemperature number

এই মডেলটি সর্বোচ্চ যে তাপমাত্রা ব্যবহার করতে পারে।

topP number

নিউক্লিয়াস নমুনার জন্য।

নিউক্লিয়াস স্যাম্পলিং টোকেনের ক্ষুদ্রতম সেট বিবেচনা করে যার সম্ভাব্যতার যোগফল কমপক্ষে topP । এই মানটি মডেলে কল করার সময় ব্যাকএন্ড দ্বারা ব্যবহৃত ডিফল্টটি নির্দিষ্ট করে।

topK integer

টপ-কে স্যাম্পলিং এর জন্য।

টপ-কে স্যাম্পলিং topK এর সেটকে সবচেয়ে সম্ভাব্য টোকেন হিসেবে বিবেচনা করে। এই মানটি মডেলে কল করার সময় ব্যাকএন্ড দ্বারা ব্যবহৃত ডিফল্ট মান নির্দিষ্ট করে। যদি খালি থাকে, তাহলে বোঝায় যে মডেলটি টপ-কে স্যাম্পলিং ব্যবহার করে না এবং topK কে 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: models.predict

একটি পূর্বাভাস অনুরোধ সম্পাদন করে।

শেষবিন্দু

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

পথের পরামিতি

model string

প্রয়োজন। ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য মডেলের নাম। ফর্ম্যাট: name=models/{model} । এটি models/{model} রূপ নেয়।

অনুরোধের মূল অংশ

অনুরোধের মূল অংশে নিম্নলিখিত কাঠামো সহ ডেটা রয়েছে:

ক্ষেত্র
instances[] value ( Value format)

প্রয়োজনীয়। ভবিষ্যদ্বাণী কলের ইনপুট হিসেবে ব্যবহৃত উদাহরণ।

parameters value ( Value format)

ঐচ্ছিক। ভবিষ্যদ্বাণী কল নিয়ন্ত্রণকারী প্যারামিটার।

প্রতিক্রিয়া মূল অংশ

[PredictionService.Predict] এর জন্য প্রতিক্রিয়া বার্তা।

যদি সফল হয়, তাহলে রেসপন্স বডিতে নিম্নলিখিত কাঠামো সহ ডেটা থাকবে:

ক্ষেত্র
predictions[] value ( Value format)

ভবিষ্যদ্বাণী কলের আউটপুট।

JSON উপস্থাপনা
{
  "predictions": [
    value
  ]
}

পদ্ধতি: models.predictLongRunning

models.predict এর মতোই কিন্তু LRO প্রদান করে।

শেষবিন্দু

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

পথের পরামিতি

model string

প্রয়োজন। ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য মডেলের নাম। ফর্ম্যাট: name=models/{model} .

অনুরোধের মূল অংশ

অনুরোধের মূল অংশে নিম্নলিখিত কাঠামো সহ ডেটা রয়েছে:

ক্ষেত্র
instances[] value ( Value format)

প্রয়োজনীয়। ভবিষ্যদ্বাণী কলের ইনপুট হিসেবে ব্যবহৃত উদাহরণ।

parameters value ( Value format)

ঐচ্ছিক। ভবিষ্যদ্বাণী কল নিয়ন্ত্রণকারী প্যারামিটার।

প্রতিক্রিয়া মূল অংশ

যদি সফল হয়, তাহলে রেসপন্স বডিতে Operation এর একটি উদাহরণ থাকবে।