Gemini Developer API

取得 Gemini API 金鑰，幾分鐘內就能發出第一個 API 要求。

PythonNode.jsREST
from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="Explain how AI works",
)

print(response.text)

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.0-flash" });

const prompt = "Explain how AI works";

const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "Explain how AI works"}]
    }]
   }'

認識模型

在 Google AI Studio 中使用 Gemini

2.0 Flash

最新的多模態模型，提供新一代功能和強化功能

2.0 Flash-Lite

這是我們最快速且最具成本效益的多模態模型，可為高頻率工作提供出色的效能

2.0 Pro

成效最佳的多模態模型，可用於各種推論工作。

探索 API

探索長脈絡

將數百萬個符號輸入 Gemini 模型，並從非結構化圖片、影片和文件中擷取理解資訊。

透過精細調整解決工作

修改 Gemini 模型的行為，以便因應特定工作、辨識資料及解決問題。使用自己的資料調整模型，讓正式部署作業更穩健可靠。

產生結構化輸出內容

限制 Gemini 以 JSON 回應，這是適合自動處理的結構化資料格式。

開始使用 Gemini API 建構

踏出第一步