Erste Schritte mit der Gemini API
Die Gemini API und Google AI Studio erleichtern es Ihnen, mit den neuesten Modellen von Google zu arbeiten und Ihre Ideen in skalierbare Anwendungen umzusetzen.
Python
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("Explain how AI works")
print(response.text)
Node.js
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });
const prompt = "Explain how AI works";
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=$YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [{
"parts":[{"text": "Write a story about a magic backpack."}]
}]
}'
Die Modelle
Die API erkunden
Langer Kontext
Geben Sie Millionen von Tokens in Gemini-Modelle ein und gewinnen Sie Erkenntnisse aus unstrukturierten Bildern, Videos und Dokumenten.
Aufgaben durch Abstimmung lösen
Sie können das Verhalten von Gemini-Modellen ändern, um sie an bestimmte Aufgaben anzupassen, Daten zu erkennen und Probleme zu beheben. Modelle mit eigenen Daten optimieren, um Produktionsimplementierungen robuster und zuverlässiger zu machen
Strukturierte Ausgaben generieren
Schränken Sie Gemini ein, mit JSON zu antworten, einem strukturierten Datenformat, das für die automatische Verarbeitung geeignet ist.