Fundierung mit Google Maps

Durch die Fundierung mit Google Maps werden die generativen Funktionen von Gemini mit den umfangreichen, faktenbasierten und aktuellen Daten von Google Maps verbunden. Mit dieser Funktion können Entwickler standortbezogene Funktionen ganz einfach in ihre Anwendungen einbinden. Wenn eine Nutzeranfrage einen Kontext hat, der sich auf Maps-Daten bezieht, nutzt das Gemini-Modell Google Maps, um sachlich korrekte und aktuelle Antworten zu liefern, die für den vom Nutzer angegebenen Ort oder den ungefähren Ort relevant sind.

  • Genaue, standortbezogene Antworten:Nutzen Sie die umfangreichen und aktuellen Daten von Google Maps für geografisch spezifische Anfragen.
  • Erweiterte Personalisierung:Empfehlungen und Informationen basierend auf von Nutzern bereitgestellten Standorten anpassen.

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In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie Fundierung mit Google Maps in Ihre Anwendung einbinden, um genaue, standortbezogene Antworten auf Nutzeranfragen zu geben. Im Prompt wird nach lokalen Empfehlungen gefragt. Der Standort des Nutzers ist optional. So kann das Gemini-Modell Google Maps-Daten verwenden.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "What are the best Italian restaurants within a 15-minute walk from here?"

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.8-flash',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        # Turn on grounding with Google Maps
        tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],
        # Optionally provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
        tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
            lat_lng=types.LatLng(
                latitude=34.050481, longitude=-118.248526))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in grounding.grounding_chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function generateContentWithMapsGrounding() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "What are the best Italian restaurants within a 15-minute walk from here?",
    config: {
      // Turn on grounding with Google Maps
      tools: [{ googleMaps: {} }],
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          // Optionally provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
          latLng: {
            latitude: 34.050481,
            longitude: -118.248526,
          },
        },
      },
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const grounding = response.candidates[0]?.groundingMetadata;
  if (grounding?.groundingChunks) {
    console.log("-".repeat(40));
    console.log("Sources:");
    for (const chunk of grounding.groundingChunks) {
      if (chunk.maps) {
        console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
      }
    }
  }
}

generateContentWithMapsGrounding();

REST

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "What are the best Italian restaurants within a 15-minute walk from here?"
    }]
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {"latitude": 34.050481, "longitude": -118.248526}
    }
  }
}'

So funktioniert die Fundierung mit Google Maps

Bei der Fundierung mit Google Maps wird die Gemini API in das Google Geo-Ökosystem eingebunden, indem die Google Maps-API als Fundierungsquelle verwendet wird. Wenn die Anfrage eines Nutzers geografischen Kontext enthält, kann das Gemini-Modell das Tool „Fundierung mit Google Maps“ aufrufen. Das Modell kann dann Antworten generieren, die auf Google Maps-Daten basieren, die für den angegebenen Standort relevant sind.

Der Prozess umfasst in der Regel Folgendes:

  1. Nutzeranfrage:Ein Nutzer sendet eine Anfrage an Ihre Anwendung, die möglicherweise geografischen Kontext enthält (z.B. „Cafés in meiner Nähe“, „Museen in San Francisco“).
  2. Tool-Aufruf:Das Gemini-Modell erkennt die geografische Intention und ruft das Tool „Fundierung mit Google Maps“ auf. Optional können dem Tool die latitude und longitude des Nutzers zur Verfügung gestellt werden. Das Tool ist ein textbasiertes Suchtool und funktioniert ähnlich wie die Suche in Maps. Bei lokalen Anfragen („in meiner Nähe“) werden die Koordinaten verwendet, während spezifische oder nicht lokale Anfragen wahrscheinlich nicht vom expliziten Standort beeinflusst werden.
  3. Datenabruf:Der Dienst „Fundierung mit Google Maps“ fragt Google Maps nach relevanten Informationen ab, z.B. nach Orten, Rezensionen, Fotos, Adressen und Öffnungszeiten.
  4. Fundierte Generierung:Die abgerufenen Maps-Daten werden verwendet, um die Antwort des Gemini-Modells zu fundieren und so für faktische Richtigkeit und Relevanz zu sorgen.
  5. Antwort:Das Modell gibt eine Textantwort zurück, die Quellenangaben zu Google Maps-Quellen enthält.

Fundierung mit Google Maps – warum und wann

Die Fundierung mit Google Maps ist ideal für Anwendungen, die genaue, aktuelle und standortbezogene Informationen erfordern. Die Nutzererfahrung wird durch relevante und personalisierte Inhalte verbessert, die auf der umfangreichen Google Maps-Datenbank mit über 250 Millionen Orten weltweit basieren.

Sie sollten die Fundierung mit Google Maps verwenden, wenn Ihre Anwendung Folgendes leisten muss:

  • Geben Sie vollständige und korrekte Antworten auf standortbezogene Fragen.
  • Konversationelle Reiseberater und lokale Reiseführer erstellen
  • Empfehlungen für Sehenswürdigkeiten basierend auf Standort und Nutzerpräferenzen wie Restaurants oder Geschäfte.
  • Standortbezogene Funktionen für soziale Netzwerke, Einzelhandel oder Essenslieferdienste entwickeln

Die Fundierung mit Google Maps eignet sich besonders für Anwendungsfälle, in denen Nähe und aktuelle Fakten entscheidend sind, z. B. wenn Sie nach dem „besten Café in meiner Nähe“ suchen oder eine Wegbeschreibung benötigen.

API-Methoden und ‑Parameter

Die Fundierung mit Google Maps wird über die Gemini API als Tool in der Methode generateContent bereitgestellt. Sie aktivieren und konfigurieren Fundierung mit Google Maps, indem Sie ein googleMaps-Objekt in den Parameter tools Ihrer Anfrage einfügen.

JSON

{
  "contents": [{
    "parts": [
      {"text": "Restaurants near Times Square."}
    ]
  }],
  "tools":  { "googleMaps": {} }
}

Außerdem unterstützt das Tool die Übergabe des kontextbezogenen Standorts als toolConfig.

JSON

{
  "contents": [{
    "parts": [
      {"text": "Restaurants near here."}
    ]
  }],
  "tools":  { "googleMaps": {} },
  "toolConfig":  {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {
        "latitude": 40.758896,
        "longitude": -73.985130
      }
    }
  }
}

Antworten mit Quellenangabe verstehen

Wenn eine Antwort erfolgreich mit Google Maps-Daten fundiert wird, enthält sie das Feld groundingMetadata. Diese strukturierten Daten sind unerlässlich, um Behauptungen zu überprüfen, umfassende Zitationen in Ihrer Anwendung zu erstellen und die Nutzungsanforderungen des Dienstes zu erfüllen.

JSON

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "CanteenM is an American restaurant with..."
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "groundingMetadata": {
        "groundingChunks": [
          {
            "maps": {
              "uri": "https://maps.google.com/?cid=13100894621228039586",
              "title": "Heaven on 7th Marketplace",
              "placeId": "places/ChIJ0-zA1vBZwokRon0fGj-6z7U"
            },
            // repeated ...
          }
        ],
        "groundingSupports": [
          {
            "segment": {
              "startIndex": 0,
              "endIndex": 79,
              "text": "CanteenM is an American restaurant with a 4.6-star rating and is open 24 hours."
            },
            "groundingChunkIndices": [0]
          },
          // repeated ...
        ],
        "webSearchQueries": [
          "restaurants near me"
        ]
      }
    }
  ]
}

Die Gemini API gibt die folgenden Informationen mit dem groundingMetadata zurück:

  • groundingChunks: Array von Objekten, die die maps-Quellen (uri, placeId und title) enthalten.
  • groundingSupports: Array von Chunks, um den Antworttext des Modells mit den Quellen in groundingChunks zu verknüpfen. Jeder Chunk verknüpft einen Textbereich (definiert durch startIndex und endIndex) mit einem oder mehreren groundingChunkIndices. Das ist der Schlüssel zum Erstellen von Inline-Zitaten.

Ein Code-Snippet, das zeigt, wie Inline-Quellenangaben im Text gerendert werden, finden Sie in diesem Beispiel in der Dokumentation zur Fundierung mit der Google Suche.

Anwendungsfälle

Die Fundierung mit Google Maps unterstützt eine Vielzahl von standortbezogenen Anwendungsfällen. Die folgenden Beispiele zeigen, wie verschiedene Prompts und Parameter die Fundierung mit Google Maps nutzen können. Die Informationen in den fundierten Google Maps-Ergebnissen können von den tatsächlichen Bedingungen abweichen.

Ortsbezogene Fragen beantworten

Sie können detaillierte Fragen zu einem bestimmten Ort stellen und erhalten Antworten, die auf Google-Nutzerrezensionen und anderen Maps-Daten basieren.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "Is there a cafe near the corner of 1st and Main that has outdoor seating?"

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.8-flash',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        # Turn on the Maps tool
        tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],

        # Provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
        tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
            lat_lng=types.LatLng(
                latitude=34.050481, longitude=-118.248526))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if chunks := grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')
  ```

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const prompt = "Is there a cafe near the corner of 1st and Main that has outdoor seating?";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-3.8-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      // Turn on the Maps tool
      tools: [{googleMaps: {}}],
      // Provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          latLng: {
            latitude: 34.050481,
            longitude: -118.248526
          }
        }
      }
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const chunks = response.candidates[0].groundingMetadata?.groundingChunks;
  if (chunks) {
    console.log('-'.repeat(40));
    console.log("Sources:");
    for (const chunk of chunks) {
      if (chunk.maps) {
        console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
      }
    }
  }
}

run();

REST

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "Is there a cafe near the corner of 1st and Main that has outdoor seating?"
    }]
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {"latitude": 34.050481, "longitude": -118.248526}
    }
  }
}'

Standortbezogene Personalisierung

Empfehlungen erhalten, die auf die Vorlieben eines Nutzers und eine bestimmte geografische Region zugeschnitten sind.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "Which family-friendly restaurants near here have the best playground reviews?"

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.8-flash',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
      tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],
      tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
          # Provide the location as context; this is Austin, TX.
          lat_lng=types.LatLng(
              latitude=30.2672, longitude=-97.7431))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if chunks := grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const prompt = "Which family-friendly restaurants near here have the best playground reviews?";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-3.8-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      tools: [{googleMaps: {}}],
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          // Provide the location as context; this is Austin, TX.
          latLng: {
            latitude: 30.2672,
            longitude: -97.7431
          }
        }
      }
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const chunks = response.candidates[0].groundingMetadata?.groundingChunks;
  if (chunks) {
    console.log('-'.repeat(40));
    console.log("Sources:");
    for (const chunk of chunks) {
      if (chunk.maps) {
        console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
      }
    }
  }
}

run();

REST

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "Which family-friendly restaurants near here have the best playground reviews?"
    }],
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {"latitude": 30.2672, "longitude": -97.7431}
    }
  }
}'

Unterstützung bei der Reiseplanung

Mehrtagespläne mit Wegbeschreibungen und Informationen zu verschiedenen Orten erstellen, ideal für Reise-Apps.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "Plan a day in San Francisco for me. I want to see the Golden Gate Bridge, visit a museum, and have a nice dinner."

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.8-flash',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
      tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],
      tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
          # Provide the location as context, this is in San Francisco.
          lat_lng=types.LatLng(
              latitude=37.78193, longitude=-122.40476))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in grounding.grounding_chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const prompt = "Plan a day in San Francisco for me. I want to see the Golden Gate Bridge, visit a museum, and have a nice dinner.";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-3.8-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      tools: [{googleMaps: {}}],
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          // Provide the location as context, this is in San Francisco.
          latLng: {
            latitude: 37.78193,
            longitude: -122.40476
          }
        }
      }
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const groundingMetadata = response.candidates[0]?.groundingMetadata;
  if (groundingMetadata) {
    if (groundingMetadata.groundingChunks) {
      console.log('-'.repeat(40));
      console.log("Sources:");
      for (const chunk of groundingMetadata.groundingChunks) {
        if (chunk.maps) {
          console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
        }
      }
    }
  }
}

run();

REST

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "Plan a day in San Francisco for me. I want to see the Golden Gate Bridge, visit a museum, and have a nice dinner."
    }]
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
    "latLng": {"latitude": 37.78193, "longitude": -122.40476}
  }
  }
}'

Anforderungen an die Nutzung von Diensten

In diesem Abschnitt werden die Anforderungen für die Nutzung von Grounding mit Google Maps beschrieben.

Nutzer über die Verwendung von Google Maps-Quellen informieren

Bei jedem fundierten Google Maps-Ergebnis erhalten Sie in groundingChunks Quellen, die jede Antwort untermauern. Die folgenden Metadaten werden ebenfalls zurückgegeben:

  • Quell-URI
  • Titel
  • ID

Wenn Sie Ergebnisse aus der Fundierung mit Google Maps präsentieren, müssen Sie die zugehörigen Google Maps-Quellen angeben und Ihre Nutzer über Folgendes informieren:

  • Die Google Maps-Quellen müssen unmittelbar auf die generierten Inhalte folgen, die durch die Quellen belegt werden. Diese generierten Inhalte werden auch als fundierte Google Maps-Ergebnisse bezeichnet.
  • Die Google Maps-Quellen müssen innerhalb einer Nutzerinteraktion sichtbar sein.

Google Maps-Quellen mit Google Maps-Links anzeigen

Für jede Quelle in groundingChunks und in grounding_chunks.maps.placeAnswerSources.reviewSnippets muss eine Linkvorschau gemäß den folgenden Anforderungen generiert werden:

  • Weisen Sie jede Quelle Google Maps gemäß den Richtlinien für die Quellenangabe von Text zu.
  • Zeigen Sie den in der Antwort angegebenen Quellentitel an.
  • Verlinken Sie die Quelle mit uri oder googleMapsUri aus der Antwort.

Auf diesen Bildern sehen Sie die Mindestanforderungen für die Anzeige der Quellen und Google Maps-URLs.

Prompt mit Antwort, in der Quellen angegeben sind

Sie können die Ansicht der Quellen minimieren.

Prompt mit zusammengefasster Antwort und Quellen

Optional: Sie können die Linkvorschau mit zusätzlichen Inhalten wie den folgenden erweitern:

  • Vor der Google Maps-Quellenangabe in Textform wird ein Google Maps-Favicon eingefügt.
  • Ein Foto von der Quell-URL (og:image).

Weitere Informationen zu einigen unserer Google Maps-Datenanbieter und ihren Lizenzbedingungen finden Sie in den rechtlichen Hinweisen zu Google Maps und Google Earth.

Richtlinien für die Quellenangabe als Text in Google Maps

Wenn Sie Quellen in Text Google Maps zuordnen, halten Sie sich an diese Richtlinien:

  • Ändern Sie den Text „Google Maps“ nicht:
    • Ändern Sie die Groß- und Kleinschreibung von „Google Maps“ nicht.
    • Fügen Sie keinen Zeilenumbruch in Google Maps ein.
    • Lokalisieren Sie Google Maps nicht in einer anderen Sprache.
    • Sie können verhindern, dass Browser Google Maps übersetzen, indem Sie das HTML-Attribut „translate='no'“ verwenden.
  • So formatieren Sie Google Maps-Text:
Attribut Stil
Font family Roboto Das Laden der Schriftart ist optional.
Fallback font family Eine beliebige serifenlose Schriftart, die bereits in Ihrem Produkt verwendet wird, oder „Sans-Serif“, um die Standardsystemschriftart aufzurufen
Font style Normal
Font weight 400
Font color Weiß, Schwarz (#1F1F1F) oder Grau (#5E5E5E). Achten Sie auf einen barrierefreien Kontrast von 4,5:1 zum Hintergrund.
Font size
  • Mindestschriftgröße: 12 sp
  • Maximale Schriftgröße: 16 sp
  • Weitere Informationen zu „sp“ finden Sie auf der Material Design-Website unter „Font size units“.
Spacing Normal

Beispiel-CSS

Mit dem folgenden CSS wird Google Maps mit dem entsprechenden typografischen Stil und der entsprechenden Farbe auf einem weißen oder hellen Hintergrund gerendert.

CSS

@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Roboto&display=swap');

.GMP-attribution {

font-family: Roboto, Sans-Serif;
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 1rem;
letter-spacing: normal;
white-space: nowrap;
color: #5e5e5e;
}

Orts-ID und Rezensions-ID

Die Google Maps-Daten enthalten die Orts-ID und die Rezensions-ID. Sie können die folgenden Antwortdaten im Cache speichern, speichern und exportieren:

  • placeId
  • reviewId

Die Einschränkungen für das Caching in den Nutzungsbedingungen für die Fundierung mit Google Maps gelten nicht.

Unzulässige Aktivitäten und Gebiete

Für die Fundierung mit Google Maps gelten zusätzliche Einschränkungen für bestimmte Inhalte und Aktivitäten, um eine sichere und zuverlässige Plattform zu gewährleisten. Zusätzlich zu den Nutzungsbeschränkungen in den Nutzungsbedingungen gilt Folgendes:

  • Sie werden die Fundierung mit Google Maps nicht für Tätigkeiten mit erhöhtem Risikopotenzial, z. B. Notfalldienste, verwenden.
  • Sie dürfen Ihre Anwendung, die Grounding mit Google Maps bietet, nicht in einem verbotenen Gebiet vertreiben oder bewerben. Weitere Informationen finden Sie unter Verbotene Gebiete der Google Maps Platform. Die Liste der verbotenen Gebiete kann gelegentlich aktualisiert werden.

Best Practices

  • Nutzerstandort angeben:Für die relevantesten und personalisierten Antworten sollten Sie immer den user_location (Breiten- und Längengrad) in Ihre googleMapsGrounding-Konfiguration aufnehmen, wenn der Standort des Nutzers bekannt ist.
  • Endnutzer informieren:Informieren Sie Ihre Endnutzer deutlich darüber, dass Google Maps-Daten verwendet werden, um ihre Anfragen zu beantworten, insbesondere wenn das Tool aktiviert ist.
  • Latenz im Blick behalten:Bei konversationellen Anwendungen sollte die P95-Latenz für fundierte Antworten innerhalb akzeptabler Grenzwerte bleiben, um eine reibungslose Nutzerfreundlichkeit zu gewährleisten.
  • Bei Bedarf aktivieren:Die Fundierung mit Google Maps ist standardmäßig deaktiviert. Aktivieren Sie die Option ("tools": [{"googleMaps": {}}]) nur, wenn eine Abfrage einen eindeutigen geografischen Kontext hat, um Leistung und Kosten zu optimieren.

Beschränkungen

  • Geografischer Umfang:Die Fundierung mit Google Maps ist weltweit verfügbar.
  • Modellunterstützung:Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Unterstützte Modelle.
  • Multimodale Ein-/Ausgaben:Die Fundierung mit Google Maps unterstützt derzeit keine multimodalen Ein- oder Ausgaben, die über Text hinausgehen.
  • Standardstatus:Das Tool „Fundierung mit Google Maps“ ist standardmäßig deaktiviert. Sie müssen sie in Ihren API-Anfragen explizit aktivieren.

Preise und Ratenbegrenzungen

Die Preise für die Fundierung mit Google Maps variieren je nach Modellgeneration:

  • Gemini 3 und neuere Modelle:Für Ihr Projekt wird jede Suchanfrage in Rechnung gestellt, die das Modell ausführt. Sie erhalten 5.000 kostenlose Anfragen pro Monat, die für alle Gemini 3-Modelle und neueren Modelle gelten. Danach werden 14 $ pro 1.000 Suchanfragen berechnet. Ein einzelner Such-Prompt (Ihre API-Anfrage an das Modell) kann dazu führen, dass das Modell mehrere Suchanfragen ausführt, um die erforderlichen Informationen zu finden. Jede dieser Anfragen wird als abrechenbare Nutzung des Tools gezählt.
  • Gemini 2.5 und ältere Modelle:Ihr Projekt wird pro Suchanfrage abgerechnet (25 $ pro 1.000 fundierten Prompts). Eine Anfrage wird nur dann abgerechnet, wenn durch den Prompt mindestens ein fundiertes Google Maps-Ergebnis zurückgegeben wird. Dabei spielt es keine Rolle, wie viele einzelne Suchanfragen das Modell intern ausgeführt hat, um dieses Ergebnis zu erhalten.

Das Kontingent für die Fundierung mit Google Maps entspricht in der Regel den Ratenbeschränkungen des zugrunde liegenden Gemini-Modells. Ausführliche Preisinformationen finden Sie auf der Seite „Gemini API-Preise“.

Unterstützte Modelle

Die folgenden Modelle unterstützen Fundierung mit Google Maps:

Modell Fundierung mit Google Maps
Gemini 3.8 Flash ✔️
Gemini 3.6 Flash ✔️
Gemini 3.5 Flash-Lite ✔️
Gemini 3.1 Pro (Vorabversion) ✔️
Gemini 3.1 Flash-Lite ✔️
Gemini 3 Flash (Vorabversion) ✔️
Gemini 2.5 Pro ✔️
Gemini 2.5 Flash ✔️
Gemini 2.5 Flash-Lite ✔️

Unterstützte Tool-Kombinationen

Sie können die Fundierung mit Google Maps mit anderen integrierten Tools wie der Fundierung mit der Google Suche (unterstützt von Gemini 3.5 Flash-Lite und neueren Modellen) kombinieren, um komplexere Anwendungsfälle zu ermöglichen. Gemini 3-Modelle unterstützen auch die Kombination dieser integrierten Tools mit benutzerdefinierten Tools (Funktionsaufruf). Weitere Informationen zu Tool-Kombinationen

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