יצירת טקסט

‫Gemini API יכול ליצור פלט של טקסט מקלט של טקסט, תמונות, סרטונים ואודיו.

דוגמה בסיסית:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-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-3.5-flash",
    contents: "How does AI work?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Go

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-3.5-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-3.5-flash", "How does AI work?", null);

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

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-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-3.5-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);
}

חשיבה עם Gemini

בדרך כלל, האפשרות חשיבה מופעלת כברירת מחדל במודלים של Gemini. האפשרות הזו מאפשרת למודל להסיק מסקנות לפני שהוא משיב לבקשה.

כל מודל תומך בהגדרות שונות של חשיבה, שמאפשרות לכם לשלוט בעלות, בחביון ובאינטליגנציה. מידע נוסף זמין במדריך החשיבה.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-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-3.5-flash",
    contents: "How does AI work?",
    config: {
      thinkingConfig: {
        thinkingLevel: ThinkingLevel.LOW,
      },
    }
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Go

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-3.5-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-3.5-flash", "How does AI work?", config);

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

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-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-3.5-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);
}

הוראות מערכת והגדרות אחרות

אתם יכולים להגדיר את ההתנהגות של מודלים של Gemini באמצעות הוראות מערכת. כדי לעשות את זה, מעבירים אובייקט GenerateContentConfig.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-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-3.5-flash",
    contents: "Hello there",
    config: {
      systemInstruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
    },
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Go

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-3.5-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-3.5-flash", "Hello there", config);

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

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-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-3.5-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);
}

אובייקט GenerateContentConfig מאפשר גם לשנות פרמטרים של יצירה שמוגדרים כברירת מחדל, כמו max_output_tokens.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-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-3.5-flash",
    contents: "Explain how AI works",
    config: {
      maxOutputTokens: 1000,
    },
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Go

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-3.5-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-3.5-flash", "Explain how AI works", config);

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

REST

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-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-3.5-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);
}

רשימה מלאה של הפרמטרים שאפשר להגדיר והתיאורים שלהם מופיעה GenerateContentConfig בהפניית ה-API שלנו.

קלט מרובה מצבים

‫Gemini API תומך בקלט מרובה-אופנים, כך שאפשר לשלב טקסט עם קובצי מדיה. בדוגמה הבאה מוצג איך מספקים תמונה:

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-3.5-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-3.5-flash",
    contents: [
      createUserContent([
        "Tell me about this instrument",
        createPartFromUri(image.uri, image.mimeType),
      ]),
    ],
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Go

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-3.5-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-3.5-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-3.5-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-3.5-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())
  };
}

שיטות חלופיות להוספת תמונות ומידע נוסף על עיבוד תמונות מתקדם זמינים במדריך שלנו להבנת תמונות. ממשק ה-API תומך גם בהזנות ובפענוח של מסמכים, סרטונים ואודיו.

הצגת התשובות באופן שוטף

כברירת מחדל, המודל מחזיר תשובה רק אחרי שתהליך היצירה כולו מסתיים.

כדי לקבל אינטראקציות חלקות יותר, אפשר להשתמש בסטרימינג כדי לקבל מופעים של GenerateContentResponse באופן מצטבר בזמן שהם נוצרים.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content_stream(
    model="gemini-3.5-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-3.5-flash",
    contents: "Explain how AI works",
  });

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

await main();

Go

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-3.5-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-3.5-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-3.5-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-3.5-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);
}

שיחות רב-שלביות (צ'אט)

ערכות ה-SDK שלנו מספקות פונקציונליות לאיסוף של כמה סבבים של הנחיות ותשובות בצ'אט, וכך מאפשרות לכם לעקוב בקלות אחרי היסטוריית השיחות.

Python

from google import genai

client = genai.Client()
chat = client.chats.create(model="gemini-3.5-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-3.5-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();

Go

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-3.5-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-3.5-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-3.5-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-3.5-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);
}

אפשר להשתמש בסטרימינג גם בשיחות רב-שלביות.

Python

from google import genai

client = genai.Client()
chat = client.chats.create(model="gemini-3.5-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-3.5-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();

Go

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-3.5-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-3.5-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-3.5-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-3.5-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);
}

טיפים לכתיבת הנחיות

במדריך שלנו להנדסת הנחיות מופיעות הצעות שיעזרו לכם להפיק את המרב מ-Gemini.

המאמרים הבאים

יצירת תוכן

זוהי נקודת הקצה המרכזית לשליחת הנחיות למודל. יש שני נקודות קצה ליצירת תוכן, וההבדל העיקרי ביניהן הוא האופן שבו מקבלים את התגובה:

  • ‫generateContent (REST): מקבל בקשה ומספק תגובה אחת אחרי שהמודל סיים את כל היצירה.
  • ‫streamGenerateContent (SSE): מקבל את אותה בקשה בדיוק, אבל המודל מעביר בחזרה נתחים של התשובה בזמן שהם נוצרים. כך אפשר לשפר את חוויית המשתמש באפליקציות אינטראקטיביות, כי אפשר להציג תוצאות חלקיות באופן מיידי.

מבנה גוף הבקשה

גוף הבקשה הוא אובייקט JSON שזהה גם במצב רגיל וגם במצב סטרימינג, והוא מורכב מכמה אובייקטים מרכזיים:

  • אובייקט Content: מייצג תור יחיד בשיחה.
  • אובייקט Part: נתון בתוך תור Content (למשל טקסט או תמונה).
  • ‫inline_data (Blob): מאגר של בייטים של מדיה גולמית וסוג ה-MIME שלהם.

ברמה הגבוהה ביותר, גוף הבקשה מכיל אובייקט contents, שהוא רשימה של אובייקטים מסוג Content, שכל אחד מהם מייצג תור בשיחה. ברוב המקרים, ליצירת טקסט בסיסית יהיה לכם אובייקט Content אחד, אבל אם אתם רוצים לשמור את היסטוריית השיחות, אתם יכולים להשתמש בכמה אובייקטים Content.

למטה מוצג גוף בקשה אופייני של generateContent:

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-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
          ]
      }
    ]
  }'

מבנה גוף התשובה

גוף התשובה דומה בשני המצבים – סטרימינג ורגיל – למעט המקרים הבאים:

באופן כללי, גוף התשובה מכיל אובייקט candidates, שהוא רשימה של אובייקטים מסוג Candidate. האובייקט Candidate מכיל אובייקט Content עם התשובה שנוצרה והוחזרה מהמודל.

דוגמאות ל-API בארכיטקטורת REST

הנחיה רב-אופנית (טקסט ותמונה)

כדי לספק גם טקסט וגם תמונה בהנחיה, המערך parts צריך להכיל שני אובייקטים Part: אחד לטקסט ואחד לתמונה inline_data.

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-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?"},
      ]
    }]
  }'

שיחות רב-שלביות (צ'אט)

כדי ליצור שיחה עם כמה תורות, מגדירים את המערך contents עם כמה אובייקטים מסוג Content. ממשק ה-API ישתמש בהיסטוריה הזו כהקשר לתשובה הבאה. הערך של role בכל אובייקט Content צריך להיות user או model לסירוגין.

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.5-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." }
        ]
      }
    ]
  }'

מסקנות עיקריות

  • ‫Content הוא המעטפה: זהו המאגר ברמה העליונה של תור הודעות, בין אם הוא מהמשתמש או מהמודל.
  • ‫Part מאפשר שימוש בכמה סוגי נתונים: אפשר להשתמש בכמה אובייקטים מסוג Part בתוך אובייקט Content אחד כדי לשלב סוגים שונים של נתונים (טקסט, תמונה, URI של סרטון וכו').
  • בוחרים את שיטת הנתונים:
    • למדיה קטנה שמוטמעת ישירות (כמו רוב התמונות), משתמשים ב-Part עם inline_data.
    • כדי להעלות קבצים גדולים יותר או קבצים שרוצים להשתמש בהם שוב ושוב בבקשות שונות, צריך להשתמש ב-File API ולהפנות לקובץ באמצעות חלק file_data.
  • ניהול היסטוריית השיחות: באפליקציות צ'אט שמשתמשות ב-API בארכיטקטורת REST, צריך ליצור את המערך contents על ידי הוספת אובייקטים Content לכל תור, לסירוגין בין התפקידים "user" ו-"model". אם אתם משתמשים ב-SDK, מומלץ לעיין במסמכי התיעוד של ה-SDK כדי להבין איך הכי טוב לנהל את היסטוריית השיחות.

דוגמאות לתגובות

בדוגמאות הבאות אפשר לראות איך הרכיבים האלה פועלים יחד בסוגים שונים של בקשות.

תשובה בהודעת טקסט בלבד

תשובה טקסטואלית שמוגדרת כברירת מחדל מורכבת ממערך candidates עם אובייקט content אחד או יותר שמכילים את התשובה של המודל.

זוהי דוגמה לתגובה רגילה:

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

התשובות הבאות הן תשובות בשידור חי. כל תשובה מכילה את הערך responseId שמקשר את כל התשובה:

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "The image displays"
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "index": 0
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": ...
  },
  "modelVersion": "gemini-3.5-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-3.5-flash",
  "responseId": "mAitaLmkHPPlz7IPvtfUqQ4"
}

‫Live API (BidiGenerateContent) WebSockets API

‫Live API הוא API מבוסס WebSocket עם שמירת מצב, שמאפשר סטרימינג דו-כיווני כדי לתמוך בתרחישי שימוש של סטרימינג בזמן אמת. פרטים נוספים זמינים במדריך לשימוש ב-Live API ובהפניית API ל-Live.

מודלים ייעודיים

בנוסף למשפחת המודלים של Gemini, ‏ Gemini API מציע נקודות קצה (endpoints) למודלים ייעודיים כמו Imagen,‏ Lyria וembedding. אפשר לעיין במדריכים האלה בקטע 'מודלים'.

ממשקי API של פלטפורמות

שאר נקודות הקצה מאפשרות להשתמש ביכולות נוספות עם נקודות הקצה העיקריות שתוארו עד עכשיו. מידע נוסף זמין בנושאים Batch mode ו-File API בקטע Guides.

המאמרים הבאים

אם אתם רק מתחילים, כדאי לעיין במדריכים הבאים שיעזרו לכם להבין את מודל התכנות של Gemini API:

כדאי גם לעיין במדריכים ליכולות, שכוללים הסברים על תכונות שונות של Gemini API ודוגמאות קוד: