Создание текста

Gemini API может генерировать текстовый вывод на основе текстовых, графических, видео- и аудиовходных данных.

Вот простой пример:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="How does AI work?"
)
print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "How does AI work?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Проложить маршрут

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-3.8-flash",
      genai.Text("Explain how AI works in a few words"),
      nil,
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class GenerateContentWithTextInput {
  public static void main(String[] args) {

    Client client = new Client();

    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent("gemini-3.8-flash", "How does AI work?", null);

    System.out.println(response.text());
  }
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "How does AI work?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Apps Script

// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');

function main() {
  const payload = {
    contents: [
      {
        parts: [
          { text: 'How AI does work?' },
        ],
      },
    ],
  };

  const url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent';
  const options = {
    method: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    headers: {
      'x-goog-api-key': apiKey,
    },
    payload: JSON.stringify(payload)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const data = JSON.parse(response);
  const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  console.log(content);
}

Как использовать Gemini для размышлений

В моделях Gemini по умолчанию включена функция размышления, которая позволяет модели рассуждать, прежде чем отвечать на запрос.

Каждая модель поддерживает разные конфигурации мышления, что позволяет контролировать стоимость, задержку и интеллект. Дополнительную информацию вы найдете в руководстве по планированию.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="How does AI work?",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="low")
    ),
)
print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "How does AI work?",
    config: {
      thinkingConfig: {
        thinkingLevel: ThinkingLevel.LOW,
      },
    }
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Проложить маршрут

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  thinkingLevelVal := "low"

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-3.8-flash",
      genai.Text("How does AI work?"),
      &genai.GenerateContentConfig{
        ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
            ThinkingLevel: &thinkingLevelVal,
        },
      }
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.ThinkingConfig;
import com.google.genai.types.ThinkingLevel;

public class GenerateContentWithThinkingConfig {
  public static void main(String[] args) {

    Client client = new Client();

    GenerateContentConfig config =
        GenerateContentConfig.builder()
            .thinkingConfig(ThinkingConfig.builder().thinkingLevel(new ThinkingLevel("low")))
            .build();

    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent("gemini-3.8-flash", "How does AI work?", config);

    System.out.println(response.text());
  }
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "How does AI work?"
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "low"
      }
    }
  }'

Apps Script

// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');

function main() {
  const payload = {
    contents: [
      {
        parts: [
          { text: 'How AI does work?' },
        ],
      },
    ],
    generationConfig: {
      thinkingConfig: {
        thinkingLevel: 'low'
      }
    }
  };

  const url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent';
  const options = {
    method: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    headers: {
      'x-goog-api-key': apiKey,
    },
    payload: JSON.stringify(payload)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const data = JSON.parse(response);
  const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  console.log(content);
}

Системные инструкции и другие настройки

Поведение моделей Gemini можно задавать с помощью системных инструкций. Для этого передайте объект GenerateContentConfig.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction="You are a cat. Your name is Neko."),
    contents="Hello there"
)

print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "Hello there",
    config: {
      systemInstruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
    },
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Проложить маршрут

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  config := &genai.GenerateContentConfig{
      SystemInstruction: genai.NewContentFromText("You are a cat. Your name is Neko.", genai.RoleUser),
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-3.8-flash",
      genai.Text("Hello there"),
      config,
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Part;

public class GenerateContentWithSystemInstruction {
  public static void main(String[] args) {

    Client client = new Client();

    GenerateContentConfig config =
        GenerateContentConfig.builder()
            .systemInstruction(
                Content.fromParts(Part.fromText("You are a cat. Your name is Neko.")))
            .build();

    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent("gemini-3.8-flash", "Hello there", config);

    System.out.println(response.text());
  }
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "system_instruction": {
      "parts": [
        {
          "text": "You are a cat. Your name is Neko."
        }
      ]
    },
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Hello there"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Apps Script

// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');

function main() {
  const systemInstruction = {
    parts: [{
      text: 'You are a cat. Your name is Neko.'
    }]
  };

  const payload = {
    systemInstruction,
    contents: [
      {
        parts: [
          { text: 'Hello there' },
        ],
      },
    ],
  };

  const url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent';
  const options = {
    method: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    headers: {
      'x-goog-api-key': apiKey,
    },
    payload: JSON.stringify(payload)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const data = JSON.parse(response);
  const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  console.log(content);
}

Объект GenerateContentConfig также позволяет переопределять параметры генерации по умолчанию, например max_output_tokens.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents=["Explain how AI works"],
    config=types.GenerateContentConfig(
        max_output_tokens=1000
    )
)
print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "Explain how AI works",
    config: {
      maxOutputTokens: 1000,
    },
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Проложить маршрут

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "log"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  config := &genai.GenerateContentConfig{
    MaxOutputTokens:   1000,
    ResponseMIMEType:  "application/json",
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
    ctx,
    "gemini-3.8-flash",
    genai.Text("What is the average size of a swallow?"),
    config,
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class GenerateContentWithConfig {
  public static void main(String[] args) {

    Client client = new Client();

    GenerateContentConfig config = GenerateContentConfig.builder().maxOutputTokens(1000).build();

    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent("gemini-3.8-flash", "Explain how AI works", config);

    System.out.println(response.text());
  }
}

REST

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works"
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "stopSequences": [
        "Title"
      ],
      "maxOutputTokens": 1000
    }
  }'

Apps Script

// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');

function main() {
  const generationConfig = {
    maxOutputTokens: 1000,
    responseFormat: { text: { mimeType: "text/plain" } },
  };

  const payload = {
    generationConfig,
    contents: [
      {
        parts: [
          { text: 'Explain how AI works in a few words' },
        ],
      },
    ],
  };

  const url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent';
  const options = {
    method: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    headers: {
      'x-goog-api-key': apiKey,
    },
    payload: JSON.stringify(payload)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const data = JSON.parse(response);
  const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  console.log(content);
}

Полный список настраиваемых параметров и их описаний приведен в GenerateContentConfig Справочника по API.

Мультимодальные запросы

Gemini API поддерживает мультимодальные запросы, позволяя сочетать текст с медиафайлами. В примере ниже показано, как добавить изображение:

Python

from PIL import Image
from google import genai

client = genai.Client()

image = Image.open("/path/to/organ.png")
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents=[image, "Tell me about this instrument"]
)
print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const image = await ai.files.upload({
    file: "/path/to/organ.png",
  });
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: [
      createUserContent([
        "Tell me about this instrument",
        createPartFromUri(image.uri, image.mimeType),
      ]),
    ],
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Проложить маршрут

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  imagePath := "/path/to/organ.jpg"
  imgData, _ := os.ReadFile(imagePath)

  parts := []*genai.Part{
      genai.NewPartFromText("Tell me about this instrument"),
      &genai.Part{
          InlineData: &genai.Blob{
              MIMEType: "image/jpeg",
              Data:     imgData,
          },
      },
  }

  contents := []*genai.Content{
      genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-3.8-flash",
      contents,
      nil,
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Part;

public class GenerateContentWithMultiModalInputs {
  public static void main(String[] args) {

    Client client = new Client();

    Content content =
      Content.fromParts(
          Part.fromText("Tell me about this instrument"),
          Part.fromUri("/path/to/organ.jpg", "image/jpeg"));

    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent("gemini-3.8-flash", content, null);

    System.out.println(response.text());
  }
}

REST

# Use a temporary file to hold the base64 encoded image data
TEMP_B64=$(mktemp)
trap 'rm -f "$TEMP_B64"' EXIT
base64 $B64FLAGS $IMG_PATH > "$TEMP_B64"

# Use a temporary file to hold the JSON payload
TEMP_JSON=$(mktemp)
trap 'rm -f "$TEMP_JSON"' EXIT

cat > "$TEMP_JSON" << EOF
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Tell me about this instrument"
        },
        {
          "inline_data": {
            "mime_type": "image/jpeg",
            "data": "$(cat "$TEMP_B64")"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
EOF

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d "@$TEMP_JSON"

Apps Script

// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');

function main() {
  const imageUrl = 'https://example.com/image.jpg';
  const image = getImageData(imageUrl);
  const payload = {
    contents: [
      {
        parts: [
          { image },
          { text: 'Tell me about this instrument' },
        ],
      },
    ],
  };

  const url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent';
  const options = {
    method: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    headers: {
      'x-goog-api-key': apiKey,
    },
    payload: JSON.stringify(payload)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const data = JSON.parse(response);
  const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  console.log(content);
}

function getImageData(url) {
  const blob = UrlFetchApp.fetch(url).getBlob();

  return {
    mimeType: blob.getContentType(),
    data: Utilities.base64Encode(blob.getBytes())
  };
}

Другие способы предоставления изображений и более сложные методы обработки описаны в руководстве по распознаванию изображений. Кроме того, API поддерживает документы, видео и аудио.

Стриминг ответов

По умолчанию модель возвращает ответ только после того, как будет сгенерирован весь текст.

Чтобы взаимодействие было более плавным, используйте потоковую передачу для получения экземпляров GenerateContentResponse по мере их создания.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents=["Explain how AI works"]
)
for chunk in response:
    print(chunk.text, end="")

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContentStream({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "Explain how AI works",
  });

  for await (const chunk of response) {
    console.log(chunk.text);
  }
}

await main();

Проложить маршрут

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  stream := client.Models.GenerateContentStream(
      ctx,
      "gemini-3.8-flash",
      genai.Text("Write a story about a magic backpack."),
      nil,
  )

  for chunk, _ := range stream {
      part := chunk.Candidates[0].Content.Parts[0]
      fmt.Print(part.Text)
  }
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.ResponseStream;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class GenerateContentStream {
  public static void main(String[] args) {

    Client client = new Client();

    ResponseStream<GenerateContentResponse> responseStream =
      client.models.generateContentStream(
          "gemini-3.8-flash", "Write a story about a magic backpack.", null);

    for (GenerateContentResponse res : responseStream) {
      System.out.print(res.text());
    }

    // To save resources and avoid connection leaks, it is recommended to close the response
    // stream after consumption (or using try block to get the response stream).
    responseStream.close();
  }
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --no-buffer \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Apps Script

// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');

function main() {
  const payload = {
    contents: [
      {
        parts: [
          { text: 'Explain how AI works' },
        ],
      },
    ],
  };

  const url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent';
  const options = {
    method: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    headers: {
      'x-goog-api-key': apiKey,
    },
    payload: JSON.stringify(payload)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const data = JSON.parse(response);
  const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  console.log(content);
}

Многоходовые диалоги (чат)

Наши пакеты SDK позволяют собирать несколько раундов запросов и ответов в чат, чтобы вам было проще отслеживать историю разговора.

Python

from google import genai

client = genai.Client()
chat = client.chats.create(model="gemini-3.8-flash")

response = chat.send_message("I have 2 dogs in my house.")
print(response.text)

response = chat.send_message("How many paws are in my house?")
print(response.text)

for message in chat.get_history():
    print(f'role - {message.role}',end=": ")
    print(message.parts[0].text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const chat = ai.chats.create({
    model: "gemini-3.8-flash",
    history: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: "Hello" }],
      },
      {
        role: "model",
        parts: [{ text: "Great to meet you. What would you like to know?" }],
      },
    ],
  });

  const response1 = await chat.sendMessage({
    message: "I have 2 dogs in my house.",
  });
  console.log("Chat response 1:", response1.text);

  const response2 = await chat.sendMessage({
    message: "How many paws are in my house?",
  });
  console.log("Chat response 2:", response2.text);
}

await main();

Проложить маршрут

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  history := []*genai.Content{
      genai.NewContentFromText("Hi nice to meet you! I have 2 dogs in my house.", genai.RoleUser),
      genai.NewContentFromText("Great to meet you. What would you like to know?", genai.RoleModel),
  }

  chat, _ := client.Chats.Create(ctx, "gemini-3.8-flash", nil, history)
  res, _ := chat.SendMessage(ctx, genai.Part{Text: "How many paws are in my house?"})

  if len(res.Candidates) > 0 {
      fmt.Println(res.Candidates[0].Content.Parts[0].Text)
  }
}

Java

import com.google.genai.Chat;
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class MultiTurnConversation {
  public static void main(String[] args) {

    Client client = new Client();
    Chat chatSession = client.chats.create("gemini-3.8-flash");

    GenerateContentResponse response =
        chatSession.sendMessage("I have 2 dogs in my house.");
    System.out.println("First response: " + response.text());

    response = chatSession.sendMessage("How many paws are in my house?");
    System.out.println("Second response: " + response.text());

    // Get the history of the chat session.
    // Passing 'true' to getHistory() returns the curated history, which excludes
    // empty or invalid parts.
    // Passing 'false' here would return the comprehensive history, including
    // empty or invalid parts.
    ImmutableList<Content> history = chatSession.getHistory(true);
    System.out.println("History: " + history);
  }
}

REST

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "Hello"
          }
        ]
      },
      {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Great to meet you. What would you like to know?"
          }
        ]
      },
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "I have two dogs in my house. How many paws are in my house?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Apps Script

// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');

function main() {
  const payload = {
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          { text: 'Hello' },
        ],
      },
      {
        role: 'model',
        parts: [
          { text: 'Great to meet you. What would you like to know?' },
        ],
      },
      {
        role: 'user',
        parts: [
          { text: 'I have two dogs in my house. How many paws are in my house?' },
        ],
      },
    ],
  };

  const url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent';
  const options = {
    method: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    headers: {
      'x-goog-api-key': apiKey,
    },
    payload: JSON.stringify(payload)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const data = JSON.parse(response);
  const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  console.log(content);
}

Потоковая передача также может использоваться для многоходовых диалогов.

Python

from google import genai

client = genai.Client()
chat = client.chats.create(model="gemini-3.8-flash")

response = chat.send_message_stream("I have 2 dogs in my house.")
for chunk in response:
    print(chunk.text, end="")

response = chat.send_message_stream("How many paws are in my house?")
for chunk in response:
    print(chunk.text, end="")

for message in chat.get_history():
    print(f'role - {message.role}', end=": ")
    print(message.parts[0].text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const chat = ai.chats.create({
    model: "gemini-3.8-flash",
    history: [
      {
        role: "user",
        parts: [{ text: "Hello" }],
      },
      {
        role: "model",
        parts: [{ text: "Great to meet you. What would you like to know?" }],
      },
    ],
  });

  const stream1 = await chat.sendMessageStream({
    message: "I have 2 dogs in my house.",
  });
  for await (const chunk of stream1) {
    console.log(chunk.text);
    console.log("_".repeat(80));
  }

  const stream2 = await chat.sendMessageStream({
    message: "How many paws are in my house?",
  });
  for await (const chunk of stream2) {
    console.log(chunk.text);
    console.log("_".repeat(80));
  }
}

await main();

Проложить маршрут

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  history := []*genai.Content{
      genai.NewContentFromText("Hi nice to meet you! I have 2 dogs in my house.", genai.RoleUser),
      genai.NewContentFromText("Great to meet you. What would you like to know?", genai.RoleModel),
  }

  chat, _ := client.Chats.Create(ctx, "gemini-3.8-flash", nil, history)
  stream := chat.SendMessageStream(ctx, genai.Part{Text: "How many paws are in my house?"})

  for chunk, _ := range stream {
      part := chunk.Candidates[0].Content.Parts[0]
      fmt.Print(part.Text)
  }
}

Java

import com.google.genai.Chat;
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.ResponseStream;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class MultiTurnConversationWithStreaming {
  public static void main(String[] args) {

    Client client = new Client();
    Chat chatSession = client.chats.create("gemini-3.8-flash");

    ResponseStream<GenerateContentResponse> responseStream =
        chatSession.sendMessageStream("I have 2 dogs in my house.", null);

    for (GenerateContentResponse response : responseStream) {
      System.out.print(response.text());
    }

    responseStream = chatSession.sendMessageStream("How many paws are in my house?", null);

    for (GenerateContentResponse response : responseStream) {
      System.out.print(response.text());
    }

    // Get the history of the chat session. History is added after the stream
    // is consumed and includes the aggregated response from the stream.
    System.out.println("History: " + chatSession.getHistory(false));
  }
}

REST

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent?alt=sse \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "Hello"
          }
        ]
      },
      {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Great to meet you. What would you like to know?"
          }
        ]
      },
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "I have two dogs in my house. How many paws are in my house?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Apps Script

// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');

function main() {
  const payload = {
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          { text: 'Hello' },
        ],
      },
      {
        role: 'model',
        parts: [
          { text: 'Great to meet you. What would you like to know?' },
        ],
      },
      {
        role: 'user',
        parts: [
          { text: 'I have two dogs in my house. How many paws are in my house?' },
        ],
      },
    ],
  };

  const url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent';
  const options = {
    method: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    headers: {
      'x-goog-api-key': apiKey,
    },
    payload: JSON.stringify(payload)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const data = JSON.parse(response);
  const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  console.log(content);
}

Советы по созданию запросов

Чтобы узнать, как использовать Gemini с максимальной эффективностью, ознакомьтесь с нашим руководством по созданию запросов.

Дальнейшие действия

Генерация контента

Это основная конечная точка для отправки запросов модели. Существует два конечных пункта для создания контента. Основное различие между ними заключается в том, как вы получаете ответ:

  • generateContent (REST): Получает запрос и предоставляет один ответ после того, как модель завершит генерацию.
  • streamGenerateContent (SSE): получает тот же запрос, но модель передает фрагменты ответа по мере их создания. Это позволяет улучшить взаимодействие с интерактивными приложениями, поскольку частичные результаты можно показывать сразу.

Структура тела запроса

Тело запроса представляет собой объект JSON, который одинаков для стандартного и потокового режимов и состоит из нескольких основных объектов:

  • Объект Content представляет один ход в разговоре.
  • Объект Part – фрагмент данных в ходе Content (например, текст или изображение).
  • inline_data (Blob) – контейнер для необработанных байтов медиаконтента и их MIME-типа.

На верхнем уровне тело запроса содержит объект contents, представляющий собой список объектов Content, каждый из которых соответствует одному ходу в диалоге. В большинстве случаев для создания текста достаточно одного объекта Content, но если вы хотите сохранить историю разговора, можно использовать несколько объектов Content.

Ниже приведен пример текста запроса generateContent.

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
          "role": "user",
          "parts": [
              // A list of Part objects goes here
          ]
      },
      {
          "role": "model",
          "parts": [
              // A list of Part objects goes here
          ]
      }
    ]
  }'

Структура тела ответа

Тело ответа в обоих режимах похоже, за исключением следующих моментов:

  • Стандартный режим. Тело ответа содержит экземпляр GenerateContentResponse.
  • Режим потоковой передачи. Тело ответа содержит поток экземпляров GenerateContentResponse.

В теле ответа содержится объект candidates, представляющий собой список объектов Candidate. Объект Candidate содержит объект Content с ответом, сгенерированным моделью.

Примеры REST API

Мультимодальный запрос (текст и изображение)

Чтобы в запросе были и текст, и изображение, массив parts должен содержать два объекта Part: один для текста, а другой – для изображения inline_data.

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
    "contents": [{
    "parts":[
        {
            "inline_data": {
            "mime_type":"image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQ... (base64-encoded image)"
            }
        },
        {"text": "What is in this picture?"},
      ]
    }]
  }'

Многоходовые диалоги (чат)

Чтобы создать диалог из нескольких реплик, определите массив contents с несколькими объектами Content. API будет использовать всю эту историю в качестве контекста для следующего ответа. Значения role для каждого объекта Content должны чередоваться между user и model.

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          { "text": "Hello." }
        ]
      },
      {
        "role": "model",
        "parts": [
          { "text": "Hello! How can I help you today?" }
        ]
      },
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          { "text": "Please write a four-line poem about the ocean." }
        ]
      }
    ]
  }'

Основные выводы

  • Content – это конверт, контейнер верхнего уровня для хода диалога, независимо от того, кто его сделал: пользователь или модель.
  • Part позволяет использовать несколько объектов Part в одном объекте Content, чтобы объединять разные типы данных (текст, изображение, URI видео и т. д.).
  • Выберите способ передачи данных:
    • Для небольших встроенных медиафайлов (например, большинства изображений) используйте Part с inline_data.
    • Для больших файлов или файлов, которые вы хотите использовать повторно в разных запросах, загрузите файл с помощью File API и укажите на него ссылку с помощью части file_data.
  • Управление историей чата. Для приложений чата, использующих REST API, создайте массив contents, добавляя объекты Content для каждого хода, чередуя роли "user" и "model". Если вы используете SDK, ознакомьтесь с его документацией, чтобы узнать, как лучше управлять историей чата.

Примеры ответов

В примерах ниже показано, как эти компоненты работают вместе при разных типах запросов.

Ответ только текстом

Ответ по умолчанию состоит из массива candidates с одним или несколькими объектами content, содержащими ответ модели.

Ниже приведен пример стандартного ответа:

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "At its core, Artificial Intelligence works by learning from vast amounts of data ..."
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "finishReason": "STOP",
      "index": 1
    }
  ],
}

Ниже приведены ответы в потоковом режиме. Каждый ответ содержит объект responseId, который связывает все части ответа:

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "The image displays"
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "index": 0
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": ...
  },
  "modelVersion": "gemini-3.8-flash",
  "responseId": "mAitaLmkHPPlz7IPvtfUqQ4"
}

...

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": " the following materials:\n\n*   **Wood:** The accordion and the violin are primarily"
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "index": 0
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": ...
  }
  "modelVersion": "gemini-3.8-flash",
  "responseId": "mAitaLmkHPPlz7IPvtfUqQ4"
}

Live API (BidiGenerateContent) WebSockets API

Live API – это API на основе WebSocket с сохранением состояния для двусторонней потоковой передачи, позволяющий использовать потоковую передачу в реальном времени. Подробную информацию можно найти в руководстве по использованию Live API и справочной документации по Live API.

Специализированные модели

Помимо семейства моделей Gemini, Gemini API предлагает конечные точки для специализированных моделей, таких как Nano Banana, Lyria и embedding. Эти руководства можно найти в разделе "Модели".

API платформы

Остальные конечные точки позволяют использовать дополнительные возможности вместе с основными конечными точками, описанными выше. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с разделами Пакетный режим и File API в руководствах.

Дальнейшие действия

Если вы только начинаете работать с Gemini API, ознакомьтесь со следующими руководствами, которые помогут вам понять модель программирования Gemini API:

Также рекомендуем ознакомиться с руководствами по возможностям, в которых рассказывается о различных функциях Gemini API и приводятся примеры кода: