Métodos de entrada de archivos

En esta guía, se explican las diferentes formas en que puedes incluir archivos multimedia, como imágenes, audio, video y documentos, cuando realizas solicitudes a la API de Gemini. Los métodos nuevos son compatibles con todos los extremos de la API de Gemini, incluidas las APIs de Batch, Interactions y Live. La elección del método correcto depende del tamaño del archivo, de dónde se almacenan los datos actualmente y de la frecuencia con la que planeas usar el archivo.

La forma más sencilla de incluir un archivo como entrada es leer un archivo local y agregarlo a una instrucción. En el siguiente ejemplo, se muestra cómo leer un archivo PDF local. Los archivos PDF están limitados a 50 MB para este método. Consulta la tabla de comparación de métodos de entrada para obtener una lista completa de los tipos y límites de entrada de archivos.

from google import genai
from google.genai import types
import pathlib

client = genai.Client()

filepath = pathlib.Path('my_local_file.pdf')

prompt = "Summarize this document"
response = client.models.generate_content(
  model="gemini-3-flash-preview",
  contents=[
      types.Part.from_bytes(
        data=filepath.read_bytes(),
        mime_type='application/pdf',
      ),
      prompt
  ]
)
print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from 'node:fs';

const ai = new GoogleGenAI({});
const prompt = "Summarize this document";

async function main() {
    const filePath = path.join('content', 'my_local_file.pdf'); // Adjust path as needed

    const contents = [
        { text: prompt },
        {
            inlineData: {
                mimeType: 'application/pdf',
                data: fs.readFileSync(filePath).toString("base64")
            }
        }
    ];

    const response = await ai.models.generateContent({
        model: "gemini-3-flash-preview",
        contents: contents
    });
    console.log(response.text);
}

main();

# Encode the local file to base64
B64_CONTENT=$(base64 -w 0 my_local_file.pdf)

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {"text": "Summarize this document"}
        ]
      },
      {
        "parts": [
          {
            "inlineData": {
              "mimeType": "application/pdf",
              "data": "'"${B64_CONTENT}"'"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Comparación de métodos de entrada

En la siguiente tabla, se compara cada método de entrada con los límites de archivos y los casos de uso recomendados. Ten en cuenta que el límite de tamaño de archivo puede variar según el tipo de archivo y el modelo o tokenizador que se use para procesarlo.

Datos intercalados

Para archivos más pequeños (menos de 100 MB o 50 MB para archivos PDF), puedes pasar los datos directamente en la carga útil de la solicitud. Este es el método más sencillo para pruebas rápidas o aplicaciones que manejan datos transitorios en tiempo real. Puedes proporcionar datos como cadenas codificadas en base64 o leyendo archivos locales directamente.

Para ver un ejemplo de lectura desde un archivo local, consulta el ejemplo al comienzo de esta página.

Recupera desde una URL

También puedes recuperar un archivo desde una URL, convertirlo en bytes y agregarlo a la entrada.

from google import genai
from google.genai import types
import httpx

client = genai.Client()

doc_url = "https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10089234/1/343019_3_art_0_py4t4l_convrt.pdf"
doc_data = httpx.get(doc_url).content

prompt = "Summarize this document"

response = client.models.generate_content(
  model="gemini-3-flash-preview",
  contents=[
      types.Part.from_bytes(
        data=doc_data,
        mime_type='application/pdf',
      ),
      prompt
  ]
)
print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});
const docUrl = 'https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10089234/1/343019_3_art_0_py4t4l_convrt.pdf';
const prompt = "Summarize this document";

async function main() {
    const pdfResp = await fetch(docUrl);
      .then((response) => response.arrayBuffer());

    const contents = [
        { text: prompt },
        {
            inlineData: {
                mimeType: 'application/pdf',
                data: Buffer.from(pdfResp).toString("base64")
            }
        }
    ];

    const response = await ai.models.generateContent({
        model: "gemini-3-flash-preview",
        contents: contents
    });
    console.log(response.text);
}

main();

DOC_URL="https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10089234/1/343019_3_art_0_py4t4l_convrt.pdf"
PROMPT="Summarize this document"
DISPLAY_NAME="base64_pdf"

# Download the PDF
wget -O "${DISPLAY_NAME}.pdf" "${DOC_URL}"

# Check for FreeBSD base64 and set flags accordingly
if [[ "$(base64 --version 2>&1)" = *"FreeBSD"* ]]; then
  B64FLAGS="--input"
else
  B64FLAGS="-w0"
fi

# Base64 encode the PDF
ENCODED_PDF=$(base64 $B64FLAGS "${DISPLAY_NAME}.pdf")

# Generate content using the base64 encoded PDF
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
          {"inline_data": {"mime_type": "application/pdf", "data": "'"$ENCODED_PDF"'"}},
          {"text": "'$PROMPT'"}
        ]
      }]
    }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json

API de Gemini Files

La API de Files está diseñada para archivos más grandes (hasta 2 GB) o archivos que deseas usar en varias solicitudes.

Carga de archivos estándar

Sube un archivo local a la API de Gemini. Los archivos que se suben de esta manera se almacenan de forma temporal (48 horas) y se procesan para que el modelo los recupere de manera eficiente.

from google import genai
client = genai.Client()

# Upload the file
audio_file = client.files.upload(file="path/to/your/sample.mp3")
prompt = "Describe this audio clip"

# Use the uploaded file in a prompt
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents=[prompt, audio_file]
)
print(response.text)

import {
  GoogleGenAI,
  createUserContent,
  createPartFromUri,
} from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});
const prompt = "Describe this audio clip";

async function main() {
  const filePath = "path/to/your/sample.mp3"; // Adjust path as needed

  const myfile = await ai.files.upload({
    file: filePath,
    config: { mimeType: "audio/mpeg" },
  });

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: createUserContent([
      prompt,
      createPartFromUri(myfile.uri, myfile.mimeType),
    ]),
  });
  console.log(response.text);

}
await main();

AUDIO_PATH="path/to/sample.mp3"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${AUDIO_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${AUDIO_PATH}")
DISPLAY_NAME=AUDIO

tmp_header_file=upload-header.tmp

# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "${BASE_URL}/upload/v1beta/files" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -D "${tmp_header_file}" \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"

# Upload the actual bytes.
curl "${upload_url}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${AUDIO_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

# Now generate content using that file
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
          {"text": "Describe this audio clip"},
          {"file_data":{"mime_type": "${MIME_TYPE}", "file_uri": '$file_uri'}}]
        }]
      }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json

Registra archivos de Google Cloud Storage

Si tus datos ya están en Google Cloud Storage, no es necesario que los descargues y vuelvas a subirlos. Puedes registrarlos directamente con la API de Files.

1. Otorga acceso al agente de servicio a cada bucket.

   1. Habilita la API de Gemini en tu proyecto de Google Cloud.

   2. Crea el agente de servicio:

      gcloud beta services identity create --service=generativelanguage.googleapis.com --project=<your_project>

   3. Otorga permisos al agente de servicio de la API de Gemini para leer tus buckets de almacenamiento.

      El usuario debe asignar el Storage Object Viewer rol de IAM a este agente de servicio en los buckets de almacenamiento específicos que desea usar.

   Este acceso no vence de forma predeterminada, pero se puede cambiar en cualquier momento. También puedes usar los comandos del SDK de IAM de Google Cloud Storage para otorgar permisos.

2. Autentica tu servicio

   Requisitos previos

   • Habilitar API
   • Crea una cuenta o un agente de servicio con los permisos adecuados.

   Primero, debes autenticarte como el servicio que tiene permisos de visualizador de objetos de almacenamiento. La forma en que esto sucede depende del entorno en el que se ejecutará el código de administración de archivos.

   Fuera de Google Cloud

   Si tu código se ejecuta fuera de Google Cloud, como en tu computadora, descarga las credenciales de la cuenta desde la consola de Google Cloud con los siguientes pasos:

   1. Navega a la consola de cuentas de servicio.
   2. Selecciona la cuenta de servicio pertinente.
   3. Selecciona la pestaña Claves y elige Agregar clave, Crear clave nueva.
   4. Elige el tipo de clave JSON y anota dónde se descargó el archivo en tu máquina.

   Para obtener más detalles, consulta la documentación oficial de Google Cloud sobre la administración de claves de cuentas de servicio.

   Luego, usa los siguientes comandos para autenticarte. Estos comandos suponen que el archivo de tu cuenta de servicio está en el directorio actual y se llama service-account.json.

   Python

   from google.oauth2.service_account import Credentials
   
   GCS_READ_SCOPES = [       
     'https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only',
     'https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform'
   ]
   
   SERVICE_ACCOUNT_FILE = 'service-account.json'
   
   credentials = Credentials.from_service_account_file(
       SERVICE_ACCOUNT_FILE,
       scopes=GCS_READ_SCOPES
   )
   

   JavaScript

   const { GoogleAuth } = require('google-auth-library');
   
   const GCS_READ_SCOPES = [
     'https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only',
     'https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform'
   ];
   
   const SERVICE_ACCOUNT_FILE = 'service-account.json';
   
   const auth = new GoogleAuth({
     keyFile: SERVICE_ACCOUNT_FILE,
     scopes: GCS_READ_SCOPES
   });
   

   CLI

   gcloud auth application-default login \
     --client-id-file=service-account.json \
     --scopes='https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only'
   

   En Google Cloud

   Si ejecutas directamente en Google Cloud, por ejemplo, con funciones de Cloud Run o una instancia de Compute Engine, tendrás credenciales implícitas, pero deberás volver a autenticarte para otorgar los permisos adecuados.

   Python

   Este código espera que el servicio se ejecute en un entorno en el que las credenciales predeterminadas de la aplicación se puedan obtener automáticamente, como Cloud Run o Compute Engine.

   import google.auth
   
   GCS_READ_SCOPES = [       
     'https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only',
     'https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform'
   ]
   
   credentials, project = google.auth.default(scopes=GCS_READ_SCOPES)
   

   JavaScript

   Este código espera que el servicio se ejecute en un entorno en el que las credenciales predeterminadas de la aplicación se puedan obtener automáticamente, como Cloud Run o Compute Engine.

   const { GoogleAuth } = require('google-auth-library');
   
   const auth = new GoogleAuth({
     scopes: [
       'https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only',
       'https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform'
     ]
   });
   

   CLI

   Este es un comando interactivo. Para servicios como Compute Engine, puedes conectar alcances al servicio en ejecución en el nivel de configuración. Consulta los documentos del servicio administrado por el usuario para ver un ejemplo.

   gcloud auth application-default login \
   --scopes="https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_only"
   

3. Registro de archivos (API de Files)

   Usa la API de Files para registrar archivos y generar una ruta de acceso de la API de Files que se pueda usar directamente en la API de Gemini.

   Python

   from google import genai
   from google.genai.types import Part
   
   # Note that you must provide an API key in the GEMINI_API_KEY
   # environment variable, but it is unused for the registration endpoint.
   client = genai.Client()
   
   registered_gcs_files = client.files.register_files(
       uris=["gs://my_bucket/some_object.pdf", "gs://bucket2/object2.txt"],
       # Use the credentials obtained in the previous step.
       auth=credentials
   )
   prompt = "Summarize this file."
   
   # call generateContent for each file
   for f in registered_gcs_files.files:
     print(f.name)
     response = client.models.generate_content(
       model="gemini-3-flash-preview",
       contents=[Part.from_uri(
         file_uri=f.uri,
         mime_type=f.mime_type,
       ),
       prompt],
     )
     print(response.text)
   

   CLI

   access_token=$(gcloud auth application-default print-access-token)
   project_id=$(gcloud config get-value project)
   curl -X POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files:register \
       -H 'Content-Type: application/json' \
       -H "Authorization: Bearer ${access_token}" \
       -H "x-goog-user-project: ${project_id}" \
       -d '{"uris": ["gs://bucket/object1", "gs://bucket/object2"]}'
   

URLs externas de HTTP o firmadas

Puedes pasar URLs HTTPS de acceso público o URLs firmadas previamente (compatibles con URLs firmadas previamente de S3 y SAS de Azure) directamente en tu solicitud de generación. La API de Gemini recuperará el contenido de forma segura durante el procesamiento. Esto es ideal para archivos de hasta 100 MB que no deseas volver a subir.

Puedes usar URLs públicas o firmadas como entrada con las URLs en el campo file_uri.

from google import genai
from google.genai.types import Part

uri = "https://ontheline.trincoll.edu/images/bookdown/sample-local-pdf.pdf"
prompt = "Summarize this file"

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents=[
        Part.from_uri(
            file_uri=uri,
            mime_type="application/pdf",
        ),
        prompt
    ],
)
print(response.text)

import { GoogleGenAI, createPartFromUri } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const uri = "https://ontheline.trincoll.edu/images/bookdown/sample-local-pdf.pdf";

async function main() {
  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    contents: [
      // equivalent to Part.from_uri(file_uri=uri, mime_type="...")
      createPartFromUri(uri, "application/pdf"),
      "summarize this file",
    ],
  });

  console.log(response.text);
}

main();

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent \
      -H 'x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY' \
      -H 'Content-Type: application/json' \
      -d '{
          "contents":[
            {
              "parts":[
                {"text": "Summarize this pdf"},
                {
                  "file_data": {
                    "mime_type":"application/pdf",
                    "file_uri": "https://ontheline.trincoll.edu/images/bookdown/sample-local-pdf.pdf"
                  }
                }
              ]
            }
          ]
        }'

Accesibilidad

Verifica que las URLs que proporcionas no dirijan a páginas que requieran acceso o que estén detrás de un muro de pago. Para las bases de datos privadas, asegúrate de crear una URL firmada con los permisos de acceso y el vencimiento correctos.

Controles de seguridad

El sistema realiza una verificación de moderación de contenido en la URL para confirmar que cumple con los estándares de seguridad y políticas (p.ej., contenido no inhabilitado y con muro de pago). Si la URL que proporcionaste no pasa esta verificación, obtendrás un url_retrieval_status de URL_RETRIEVAL_STATUS_UNSAFE.

Tipos de contenido admitidos

Esta lista de tipos de archivos y limitaciones admitidos se proporciona como guía inicial y no es integral. El conjunto efectivo de tipos admitidos está sujeto a cambios y puede variar según el modelo específico y la versión del tokenizador en uso. Los tipos no admitidos generarán un error. Además, la recuperación de contenido para estos tipos de archivos actualmente solo admite URLs de acceso público.

Prácticas recomendadas

• Elige el método correcto: Usa datos intercalados para archivos pequeños y transitorios. Usa la API de Files para archivos más grandes o que se usan con frecuencia. Usa URLs externas para datos que ya están alojados en línea.
• Especifica tipos de MIME: Siempre proporciona el tipo de MIME correcto para los datos del archivo para garantizar un procesamiento adecuado.
• Maneja errores: Implementa el manejo de errores en tu código para administrar posibles problemas, como fallas de red, problemas de acceso a archivos o errores de API.
• Administra los permisos de GCS: Cuando uses el registro de GCS, otorga al agente de servicio de la API de Gemini solo el rol Storage Object Viewer necesario en los buckets específicos.
• Seguridad de URLs firmadas: Asegúrate de que las URLs firmadas tengan un tiempo de vencimiento adecuado y permisos limitados.

Limitaciones

• Los límites de tamaño de archivo varían según el método (consulta la tabla de comparación) y el tipo de archivo.
• Los datos intercalados aumentan el tamaño de la carga útil de la solicitud.
• Las cargas de archivos con la API de Files son temporales y vencen después de 48 horas.
• La recuperación de URLs externas está limitada a 100 MB por carga útil y admite tipos de contenido específicos.
• El registro de Google Cloud Storage requiere una configuración adecuada de IAM y la administración de tokens de OAuth.

¿Qué sigue?

• Intenta escribir tus propias instrucciones multimodales con Google AI Studio.
• Para obtener información sobre cómo incluir archivos en tus instrucciones, consulta las Vision, Audio y Document.
• Para obtener más orientación sobre el diseño de instrucciones, como el ajuste de los parámetros de muestreo, consulta la guía de estrategias de instrucciones.