Gemini API เป็นเส้นทางที่เร็วที่สุดจากพรอมต์ไปสู่การใช้งานจริงด้วย Gemini, Veo, Nano Banana และอื่นๆ โดยจะช่วยให้คุณผสานรวมโมเดล Generative เหล่านี้เข้ากับแอปพลิเคชันเพื่อสร้างข้อความและรูปภาพ วิเคราะห์อินพุตแบบหลายรูปแบบ และสร้าง Agent ที่สนทนาได้
Python
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.8-flash",
contents="Explain how AI works in a few words",
)
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 in a few words",
});
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)
}
result, err := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-3.8-flash",
genai.Text("Explain how AI works in a few words"),
nil,
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(result.Text())
}
Java
package com.example;
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
public class GenerateTextFromTextInput {
public static void main(String[] args) {
Client client = new Client();
GenerateContentResponse response =
client.models.generateContent(
"gemini-3.8-flash",
"Explain how AI works in a few words",
null);
System.out.println(response.text());
}
}
C#
using System.Threading.Tasks;
using Google.GenAI;
using Google.GenAI.Types;
public class GenerateContentSimpleText {
public static async Task main() {
var client = new Client();
var response = await client.Models.GenerateContentAsync(
model: "gemini-3.8-flash", contents: "Explain how AI works in a few words"
);
Console.WriteLine(response.Candidates[0].Content.Parts[0].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 in a few words"
}
]
}
]
}'
พบกับโมเดล
ดูทั้งหมดGemini 4 Argon ใหม่
โมเดลการให้เหตุผลที่โดดเด่นของเราพร้อมหน้าต่างบริบทขนาด 1 ล้านโทเค็นที่ใช้ร่วมกันและการถอดรหัสแบบยาวสูงสุด 1 ล้านโทเค็น
Gemini 3.6 Flash ใหม่
โมเดลล่าสุดของเราที่ผสานความเร็วเข้ากับความชาญฉลาดเพื่อมอบประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในงานที่ต้องใช้ Agent และงานแบบหลายรูปแบบ
Gemini 3.8 Flash TTS ใหม่
โมเดลการอ่านออกเสียงข้อความระดับสตูดิโอพร้อมการแสดงออกที่สื่ออารมณ์ การออกแบบเสียงที่กำหนดเอง และการจำลองเสียง
Gemini 3.5 Flash-Lite ใหม่
โมเดลที่มีปริมาณงานสูงและคำนึงถึงต้นทุน ซึ่งได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับงานของ Subagent ที่มีเวลาในการตอบสนองต่ำและการส่งข้อความปริมาณมาก
Gemini 3.1 Flash-Lite
โมเดลที่มีปริมาณงานสูงและคำนึงถึงต้นทุนพร้อมประสิทธิภาพและคุณภาพของ Gemini 3 Series
Gemini 3 Flash
ประสิทธิภาพระดับแนวหน้าเทียบเท่าโมเดลขนาดใหญ่กว่าในราคาที่ถูกกว่ามาก
Nano Banana
โมเดลการสร้างและแก้ไขรูปภาพที่ล้ำสมัย
Veo 3.1
โมเดลการสร้างวิดีโอที่ล้ำสมัยของเราพร้อมเสียงในตัว
Gemini Robotics
โมเดลวิสัยทัศน์และภาษา (VLM) ที่นำความสามารถด้าน Agentic AI ของ Gemini มาใช้กับหุ่นยนต์และช่วยให้สามารถให้เหตุผลขั้นสูงในโลกทางกายภาพได้
สำรวจความสามารถ
การสร้างรูปภาพในตัว (Nano Banana)
สร้างและแก้ไขรูปภาพที่มีบริบทสูงในตัวด้วย Gemini 2.5 Flash Image
บริบทแบบยาว
ป้อนโทเค็นหลายล้านรายการลงในโมเดล Gemini และรับข้อมูลเชิงลึกจากรูปภาพ วิดีโอ และเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง
เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง
จำกัดให้ Gemini ตอบกลับด้วย JSON ซึ่งเป็นรูปแบบข้อมูลที่มีโครงสร้างที่เหมาะสำหรับการประมวลผลอัตโนมัติ
การเรียกใช้ฟังก์ชัน
สร้างเวิร์กโฟลว์ที่ต้องใช้ Agent โดยเชื่อมต่อ Gemini กับ API และเครื่องมือภายนอก
การสร้างวิดีโอด้วย Veo 3.1
สร้างเนื้อหาวิดีโอคุณภาพสูงจากพรอมต์ข้อความหรือรูปภาพด้วยโมเดลที่ล้ำสมัยของเรา
Agent เสียงพร้อม Live API
สร้างแอปพลิเคชันและ Agent เสียงแบบเรียลไทม์ด้วย Live API
เครื่องมือ
เชื่อมต่อ Gemini กับโลกภายนอกผ่านเครื่องมือในตัว เช่น Google Search, บริบท URL, Google Maps, การดำเนินการโค้ด และการใช้คอมพิวเตอร์
การทำความเข้าใจเอกสาร
ประมวลผลไฟล์ PDF ได้สูงสุด 1,000 หน้าด้วยความเข้าใจข้อมูลหลายรูปแบบเต็มรูปแบบหรือประเภทไฟล์อื่นๆ ที่อิงตามข้อความ
กำลังคิด
สำรวจวิธีที่ความสามารถในการคิดช่วยปรับปรุงการให้เหตุผลสำหรับงานและ Agent ที่ซับซ้อน