Gemini API 시작하기

Gemini API와 Google AI Studio를 사용하면 Google의 최신 모델로 작업을 시작하고 아이디어를 확장 가능한 애플리케이션으로 전환할 수 있습니다.

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."}]
    }]
   }'

모델 소개

Google AI Studio에서 Gemini 사용해 보기

1.5 Flash

대부분의 태스크에서 우수한 성능을 제공하는 가장 균형 잡힌 멀티모달 모델

1.5 Flash-8B

빈도가 높은 작업을 위한 우수한 성능을 제공하는 Google Cloud의 가장 빠르고 비용 효율적인 멀티모달 모델

1.5 Pro

다양한 추론 작업을 위한 기능을 갖춘 최고 성능의 멀티모달 모델

API 살펴보기

긴 컨텍스트 살펴보기

Gemini 모델에 수백만 개의 토큰을 입력하고 구조화되지 않은 이미지, 동영상, 문서에서 정보를 도출하세요.

미세 조정으로 작업 해결

Gemini 모델의 동작을 수정하여 특정 작업에 적응하고, 데이터를 인식하고, 문제를 해결합니다. 자체 데이터로 모델을 조정하여 프로덕션 배포를 더욱 강력하고 안정적으로 만드세요.

구조화된 출력 생성

Gemini가 자동 처리에 적합한 정형 데이터 형식인 JSON으로 응답하도록 제한합니다.

Gemini API로 빌드 시작하기

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