इस गाइड में, Interactions API का इस्तेमाल करके, Gemini API को शुरू करने के बारे में बताया गया है. इसमें एक मिनट से भी कम समय में, पहला एपीआई कॉल किया जा सकेगा. साथ ही, टेक्स्ट जनरेट करने, मल्टीमॉडल को समझने, इमेज जनरेट करने, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, टूल, फ़ंक्शन कॉलिंग, एजेंट, और बैकग्राउंड में प्रोसेस करने की सुविधा के बारे में जाना जा सकेगा.
Interactions API, Python और JavaScript SDK के साथ-साथ REST के ज़रिए उपलब्ध है.
1. एपीआई पासकोड पाना
Gemini API का इस्तेमाल करने के लिए, आपके पास एपीआई पासकोड होना चाहिए. शुरू करने के लिए, बिना किसी शुल्क के एक खाता बनाएं:
इसके बाद, इसे एनवायरमेंट वैरिएबल के तौर पर सेट करें:
export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2. एसडीके टूल इंस्टॉल करना और पहली कॉल करना
एसडीके इंस्टॉल करें और एक एपीआई कॉल से टेक्स्ट जनरेट करें.
Python
एसडीके टूल इंस्टॉल करें:
pip install -U google-genai
क्लाइंट शुरू करें और अनुरोध करें:
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
input="Explain how AI works in a few words"
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
एसडीके टूल इंस्टॉल करें:
npm install @google/genai
क्लाइंट शुरू करें और अनुरोध करें:
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
input: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(interaction.output_text);
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"input": "Explain how AI works in a few words"
}'
जवाब:
{
"id": "v1_ChdpQUFvYXI...",
"status": "completed",
"usage": {
"total_tokens": 197,
"total_input_tokens": 8,
"total_output_tokens": 12
},
"created": "2026-06-09T12:01:25Z",
"steps": [
{
"type": "thought",
"signature": "EvEFCu4FAQw..."
},
{
"type": "model_output",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "AI learns patterns from data, then uses those patterns to make predictions or decisions on new data."
}
]
}
],
"object": "interaction",
"model": "gemini-3.5-flash",
}
REST का इस्तेमाल करने पर, एपीआई पूरा Interaction रिसॉर्स दिखाता है. इसमें मेटाडेटा, इस्तेमाल के आंकड़े, और बातचीत के हर चरण का इतिहास शामिल होता है.
एसडीके, पूरा जवाब दिखाते हैं. साथ ही, ये सीधे तौर पर फ़ाइनल आउटपुट को ऐक्सेस करने के लिए, interaction.output_text और interaction.output_image जैसी सुविधाजनक प्रॉपर्टी भी उपलब्ध कराते हैं. इंटरैक्शन की खास जानकारी में, रिस्पॉन्स के स्ट्रक्चर के बारे में ज़्यादा जानें. इसके अलावा, सिस्टम के निर्देशों और जनरेशन कॉन्फ़िगरेशन के बारे में जानकारी पाने के लिए, टेक्स्ट जनरेट करने से जुड़ी गाइड पढ़ें.
3. जवाब को स्ट्रीम करना
बेहतर इंटरैक्शन के लिए, जवाब जनरेट होते ही उसे स्ट्रीम करें. हर step.delta इवेंट, टेक्स्ट का एक हिस्सा डिलीवर करता है. इसे तुरंत दिखाया जा सकता है.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
stream = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
input="Explain how AI works",
stream=True
)
for event in stream:
print(event)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const stream = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
input: "Explain how AI works",
stream: true,
});
for await (const event of stream) {
console.log(event);
}
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
--no-buffer \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"input": "Explain how AI works",
"stream": true
}'
स्ट्रीमिंग के दौरान, सर्वर, सर्वर-सेंट इवेंट (एसएसई) की स्ट्रीम के साथ जवाब देता है. हर इवेंट में एक टाइप और JSON डेटा शामिल होता है.
जवाब:
event: interaction.created
data: {"interaction":{"id":"v1_Chd...","status":"in_progress","model":"gemini-3.5-flash"},"event_type":"interaction.created"}
event: step.start
data: {"index":0,"step":{"type":"thought"},"event_type":"step.start"}
event: step.delta
data: {"index":0,"delta":{"signature":"EvEFCu4F...","type":"thought_signature"},"event_type":"step.delta"}
event: step.stop
data: {"index":0,"event_type":"step.stop"}
event: step.start
data: {"index":1,"step":{"type":"model_output"},"event_type":"step.start"}
event: step.delta
data: {"index":1,"delta":{"text":"AI ","type":"text"},"event_type":"step.delta"}
event: step.delta
data: {"index":1,"delta":{"text":"works ","type":"text"},"event_type":"step.delta"}
event: step.stop
data: {"index":1,"event_type":"step.stop"}
event: interaction.completed
data: {"interaction":{"id":"v1_Chd...","status":"completed","usage":{"total_tokens":197}},"event_type":"interaction.completed"}
स्ट्रीमिंग इवेंट और डेल्टा टाइप को मैनेज करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, स्ट्रीमिंग इंटरैक्शन गाइड देखें.
4. सिलसिलेवार बातचीत
Interactions API, बातचीत को कई चरणों में पूरा करने की सुविधा देता है. इसके लिए, ये दो तरीके इस्तेमाल किए जाते हैं:
- स्टेटफ़ुल (सुझाया गया):
previous_interaction_idका इस्तेमाल करके, सर्वर पर बातचीत जारी रखें. यह ज़्यादातर चैट और एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए सबसे सही है. इनमें आपको सर्वर से इतिहास को मैनेज करने और कैश मेमोरी को ऑप्टिमाइज़ करने की ज़रूरत होती है. स्टेटलेस: क्लाइंट पर बातचीत के इतिहास को मैनेज करें. इसके लिए, हर अनुरोध में पिछले सभी टर्न (इसमें इंटरमीडिएट मॉडल थॉट और टूल के चरण शामिल हैं) पास करें.
स्टेटफ़ुल (सुझाया गया)
previous_interaction_id पास करके, इंटरैक्शन को एक-दूसरे से जोड़ें. सर्वर, आपकी पूरी बातचीत के इतिहास को मैनेज करता है.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
# Server-side state (recommended)
interaction1 = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
input="I have 2 dogs in my house.",
)
print("Response 1:", interaction1.output_text)
interaction2 = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
input="How many paws are in my house?",
previous_interaction_id=interaction1.id,
)
print("Response 2:", interaction2.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
// Server-side state (recommended)
const interaction1 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
input: "I have 2 dogs in my house.",
});
console.log("Response 1:", interaction1.output_text);
const interaction2 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
input: "How many paws are in my house?",
previous_interaction_id: interaction1.id,
});
console.log("Response 2:", interaction2.output_text);
REST
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"input": "I have 2 dogs in my house."
}')
INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.id')
echo "Interaction 1 ID: $INTERACTION_ID"
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"input": "How many paws are in my house?",
"previous_interaction_id": "'$INTERACTION_ID'"
}'
स्टेटलेस
क्लाइंट-साइड पर store=false सेट अप करें और बातचीत के इतिहास को मैनेज करें. आपको मॉडल से जनरेट किए गए सभी चरणों (thought और function_call चरणों सहित) को उसी तरह से सेव करके फिर से भेजना होगा जिस तरह से वे आपको मिले थे.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
history = [
{
"type": "user_input",
"content": [{"type": "text", "text": "I have 2 dogs in my house."}]
}
]
interaction1 = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
store=False,
input=history
)
print("Response 1:", interaction1.steps[-1].content[0].text)
for step in interaction1.steps:
history.append(step.model_dump())
history.append({
"type": "user_input",
"content": [{"type": "text", "text": "How many paws are in my house?"}]
})
interaction2 = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
store=False,
input=history
)
print("Response 2:", interaction2.steps[-1].content[0].text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const history = [
{
type: "user_input",
content: [{ type: "text", text: "I have 2 dogs in my house." }]
}
];
const interaction1 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
store: false,
input: history
});
console.log("Response 1:", interaction1.steps.at(-1).content[0].text);
history.push(...interaction1.steps);
history.push({
type: "user_input",
content: [{ type: "text", text: "How many paws are in my house?" }]
});
const interaction2 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
store: false,
input: history
});
console.log("Response 2:", interaction2.steps.at(-1).content[0].text);
REST
# Turn 1: Send with store: false
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"store": false,
"input": [
{
"type": "user_input",
"content": "I have 2 dogs in my house."
}
]
}')
MODEL_STEPS=$(echo "$RESPONSE1" | jq '.steps')
# Turn 2: Build full history
HISTORY=$(jq -n \
--argjson first_input '[{"type": "user_input", "content": "I have 2 dogs in my house."}]' \
--argjson model_steps "$MODEL_STEPS" \
--argjson second_input '[{"type": "user_input", "content": "How many paws are in my house?"}]' \
'$first_input + $model_steps + $second_input')
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d "{
\"model\": \"gemini-3.5-flash\",
\"store\": false,
\"input\": $HISTORY
}"
जवाब:
{
"id": "v2_Chd...",
"status": "completed",
"usage": {
"total_tokens": 240,
"total_input_tokens": 60,
"total_output_tokens": 20
},
"steps": [
{
"type": "model_output",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "There are 8 paws in your house. 2 dogs \u00d7 4 paws = 8 paws."
}
]
}
],
"object": "interaction",
"model": "gemini-3.5-flash"
}
दूसरे इंटरैक्शन में, जवाब के तौर पर पूरा ऑब्जेक्ट मिलता है. इसमें सिर्फ़ नए चरण शामिल होते हैं. हालांकि, यह पिछले टर्न के कॉन्टेक्स्ट पर आधारित होता है. सिलसिलेवार बातचीत से जुड़ी गाइड में, स्टेट बनाए रखने के बारे में ज़्यादा जानें. इसके अलावा, क्लाइंट-साइड पर इतिहास को मैनेज करने के लिए, स्टेटलेस मोड के बारे में जानें.
5. अलग-अलग सोर्स से जानकारी समझने की क्षमता
Gemini मॉडल, इमेज, ऑडियो, वीडियो, और दस्तावेज़ों को आसानी से समझ सकते हैं. एक ही अनुरोध में टेक्स्ट के साथ-साथ मीडिया भी पास करें.
Python
import base64
from google import genai
client = genai.Client()
# Load a local image
with open("sample.jpg", "rb") as f:
image_bytes = f.read()
image_b64 = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8")
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
input=[
{"type": "text", "text": "Compare this local image and this remote audio file."},
{
"type": "image",
"data": image_b64,
"mime_type": "image/jpeg"
},
{
"type": "audio",
"uri": "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/sample.mp3",
"mime_type": "audio/mp3"
}
]
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import fs from "fs";
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
// Load a local image
const imageBytes = fs.readFileSync("sample.jpg");
const imageB64 = imageBytes.toString("base64");
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
input: [
{ type: "text", text: "Compare this local image and this remote audio file." },
{
type: "image",
data: imageB64,
mime_type: "image/jpeg"
},
{
type: "audio",
uri: "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/sample.mp3",
mime_type: "audio/mp3"
}
],
});
console.log(interaction.output_text);
REST
# Base64-encode local image
BASE64_IMAGE=$(base64 -w 0 sample.jpg)
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' -H "Api-Revision: 2026-05-20" -d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"input": [
{
"type": "text",
"text": "Compare this local image and this remote audio file."
},
{
"type": "image",
"data": "'$BASE64_IMAGE'",
"mime_type": "image/jpeg"
},
{
"type": "audio",
"uri": "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/sample.mp3",
"mime_type": "audio/mp3"
}
]
}'
जवाब:
{
"id": "v1_Chd...",
"status": "completed",
"usage": {
"total_tokens": 300
},
"steps": [
{
"type": "model_output",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "The local image displays a pipe organ while the remote audio file is a sample MP3 clip..."
}
]
}
],
"object": "interaction",
"model": "gemini-3.5-flash",
}
इमेज समझने से जुड़ी गाइड में जाकर, इमेज, वीडियो, और ऑडियो फ़ाइलें पास करने का तरीका जानें.
ऑडियो को समझना
ऑडियो फ़ाइलों को टेक्स्ट में बदलें, उनकी खास जानकारी पाएं या उनसे जुड़े सवालों के जवाब पाएं.
वीडियो को समझना
वीडियो कॉन्टेंट का विश्लेषण करना, इवेंट का पता लगाना, और कार्रवाइयों के बारे में बताना.
दस्तावेज़ों को प्रोसेस करना
PDF और अन्य दस्तावेज़ फ़ॉर्मैट से जानकारी निकालें.
6. मल्टीमॉडल जनरेशन
Gemini, Nano Banana इमेज मॉडल का इस्तेमाल करके, इमेज जनरेट कर सकता है.
Python
import base64
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.1-flash-image",
input="Generate an image of a futuristic city skyline at sunset",
)
with open("generated_image.png", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";
const ai = new GoogleGenAI({});
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.1-flash-image",
input: "Generate an image of a futuristic city skyline at sunset",
});
const generatedImage = interaction.output_image;
if (generatedImage) {
const buffer = Buffer.from(generatedImage.data, "base64");
fs.writeFileSync("generated_image.png", buffer);
}
REST
curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.1-flash-image",
"input": [
{"type": "text", "text": "Generate an image of a futuristic city skyline at sunset"}
]
}'
जवाब:
{
"id": "v1_Chd...",
"status": "completed",
"steps": [
{
"type": "model_output",
"content": [
{
"type": "image",
"data": "BASE64_ENCODED_IMAGE",
"mime_type": "image/png"
}
]
}
],
"object": "interaction",
"model": "gemini-3.1-flash-image",
}
जब मॉडल कोई इमेज जनरेट करता है, तो वह steps ऐरे में मौजूद किसी चरण में, base64-encoded इमेज डेटा दिखाता है. साथ ही, output_image प्रॉपर्टी के ज़रिए भी यह डेटा दिखाता है. आसपेक्ट रेशियो, इमेज में बदलाव करने, और रेफ़रंस के बारे में जानने के लिए, इमेज जनरेट करने से जुड़ी गाइड देखें.
लिखे गए शब्दों को बोली में बदलने की सुविधा
Gemini 3.1 Flash TTS की मदद से, अलग-अलग आवाज़ों में बोलकर जानकारी जनरेट करें.
संगीत जनरेट करने की सुविधा
Lyria 3 की मदद से, क्लिप और पूरी अवधि के गाने बनाएँ.
7. स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का इस्तेमाल करना
मॉडल को इस तरह कॉन्फ़िगर करें कि वह आपके तय किए गए स्कीमा से मेल खाने वाला JSON फ़ॉर्मैट में जवाब दे. स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, Pydantic (Python) और Zod (JavaScript) के साथ काम करता है.
Python
from google import genai
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional
class Recipe(BaseModel):
recipe_name: str = Field(description="Name of the recipe.")
ingredients: List[str] = Field(description="List of ingredients.")
prep_time_minutes: Optional[int] = Field(description="Prep time in minutes.")
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
input="Give me a recipe for banana bread",
response_format={
"type": "text",
"mime_type": "application/json",
"schema": Recipe.model_json_schema()
},
)
recipe = Recipe.model_validate_json(interaction.output_text)
print(recipe)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as z from "zod";
const ai = new GoogleGenAI({});
const recipeJsonSchema = {
type: "object",
properties: {
recipe_name: { type: "string", description: "Name of the recipe." },
ingredients: {
type: "array",
items: { type: "string" },
description: "List of ingredients."
},
prep_time_minutes: {
type: "integer",
description: "Prep time in minutes."
}
},
required: ["recipe_name", "ingredients"]
};
const recipeSchema = z.fromJSONSchema(recipeJsonSchema);
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
input: "Give me a recipe for banana bread",
response_format: {
type: "text",
mime_type: "application/json",
schema: recipeJsonSchema
},
});
const recipe = recipeSchema.parse(JSON.parse(interaction.output_text));
console.log(recipe);
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"input": "Give me a recipe for banana bread",
"response_format": {
"type": "text",
"mime_type": "application/json",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"recipe_name": { "type": "string", "description": "Name of the recipe." },
"ingredients": {
"type": "array",
"items": { "type": "string" },
"description": "List of ingredients."
},
"prep_time_minutes": {
"type": "integer",
"description": "Prep time in minutes."
}
},
"required": ["recipe_name", "ingredients"]
}
}
}'
जवाब:
{
"id": "v1_Chd...",
"status": "completed",
"steps": [
{
"type": "model_output",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "{\n \"recipe_name\": \"Classic Banana Bread\",\n \"ingredients\": [\n \"3 ripe bananas, mashed\",\n \"1/3 cup melted butter\",\n \"3/4 cup sugar\",\n \"1 egg, beaten\",\n \"1 teaspoon vanilla extract\",\n \"1 teaspoon baking soda\",\n \"Pinch of salt\",\n \"1.5 cups all-purpose flour\"\n ],\n \"prep_time_minutes\": 15\n}"
}
]
}
],
"object": "interaction",
"model": "gemini-3.5-flash",
}
आउटपुट टेक्स्ट ब्लॉक में, मान्य JSON स्ट्रिंग मौजूद है. यह स्ट्रिंग, अनुरोध किए गए स्कीमा के मुताबिक है. ज़्यादा जटिल स्ट्रक्चर और रिकर्सिव स्कीमा तय करने का तरीका जानने के लिए, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट गाइड देखें.
8. टूल इस्तेमाल करना
Google Search की मदद से, मॉडल के जवाब में रीयल-टाइम की जानकारी शामिल करना. यह एपीआई, अपने-आप खोज करता है, नतीजों को प्रोसेस करता है, और उद्धरण दिखाता है.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
input="Who won the euro 2024?",
tools=[{"type": "google_search"}]
)
print(interaction.output_text)
# Print citations
for step in interaction.steps:
if step.type == "model_output":
for content_block in step.content:
if content_block.type == "text" and content_block.annotations:
print("\nCitations:")
for annotation in content_block.annotations:
if annotation.type == "url_citation":
print(f" [{annotation.title}]({annotation.url})")
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
input: "Who won the euro 2024?",
tools: [{ type: "google_search" }]
});
console.log(interaction.output_text);
// Print citations
for (const step of interaction.steps) {
if (step.type === "model_output") {
for (const contentBlock of step.content) {
if (contentBlock.type === "text" && contentBlock.annotations) {
console.log("\nCitations:");
for (const annotation of contentBlock.annotations) {
if (annotation.type === "url_citation") {
console.log(` [${annotation.title}](${annotation.url})`);
}
}
}
}
}
}
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"input": "Who won the euro 2024?",
"tools": [{"type": "google_search"}]
}'
जवाब:
{
"id": "v1_Chd...",
"status": "completed",
"steps": [
{
"type": "thought",
"signature": "EvEFCu4F..."
},
{
"type": "google_search_call",
"arguments": {
"queries": ["UEFA Euro 2024 winner"]
}
},
{
"type": "google_search_result",
"call_id": "search_001",
"result": [
{
"search_suggestions": "<!-- HTML and CSS search widget -->"
}
]
},
{
"type": "model_output",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Spain won Euro 2024, defeating England 2-1 in the final.",
"annotations": [
{
"type": "url_citation",
"url": "https://www.uefa.com/euro2024",
"title": "uefa.com",
"start_index": 0,
"end_index": 56
}
]
}
]
}
],
"object": "interaction",
"model": "gemini-3.5-flash",
}
खोज के चरणों के बारे में, इंटरैक्शन के इतिहास में पूरी जानकारी दी गई है. साथ ही, फ़ाइनल आउटपुट में वेब सोर्स की ओर इशारा करने वाले इनलाइन उद्धरण शामिल हैं.
Google Search के जवाब में शामिल उद्धरणों को निकालने के तरीके के बारे में जानने के लिए, Google Search के जवाब में शामिल उद्धरणों के बारे में जानकारी देने वाली गाइड पढ़ें. इसके अलावा, एक से ज़्यादा टूल को एक साथ इस्तेमाल करने के तरीके के बारे में जानकारी देने वाली गाइड पढ़ें.
कोड एक्ज़ीक्यूट करना
सुरक्षित सैंडबॉक्स वाले Borg एनवायरमेंट में Python कोड चलाएं.
यूआरएल का कॉन्टेक्स्ट
वेबपेज के कॉन्टेंट में जवाबों को आधार देने के लिए, सार्वजनिक वेब यूआरएल सीधे तौर पर पास करें.
फ़ाइल खोजना
अपलोड किए गए दस्तावेज़ों और मीडिया फ़ाइलों को इंडेक्स करना और उनमें खोजना.
Google Maps
जवाबों में, असल दुनिया के जियोस्पेशल और जगह की जानकारी का डेटा शामिल करें.
कंप्यूटर का इस्तेमाल
ब्राउज़र ऑटोमेशन और स्क्रीन इंटरैक्शन.
9. अपने फ़ंक्शन कॉल करना
फ़ंक्शन कॉलिंग की सुविधा की मदद से, मॉडल को अपने कोड से कनेक्ट किया जा सकता है. आपको फ़ंक्शन का नाम और पैरामीटर तय करने होते हैं. मॉडल यह तय करता है कि इसे कब कॉल करना है और स्ट्रक्चर्ड आर्ग्युमेंट दिखाता है. इसके बाद, आपको इसे स्थानीय तौर पर लागू करना होता है और नतीजे वापस भेजने होते हैं.
स्टेटफ़ुल (सुझाया गया)
Python
import json
from google import genai
client = genai.Client()
weather_tool = {
"type": "function",
"name": "get_current_temperature",
"description": "Gets the current temperature for a given location.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city name, e.g. San Francisco",
},
},
"required": ["location"],
},
}
available_functions = {
"get_current_temperature": lambda location: {
"location": location, "temperature": "22", "unit": "celsius"
},
}
user_input = "What is the temperature in London?"
previous_id = None
while True:
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
input=user_input,
tools=[weather_tool],
previous_interaction_id=previous_id,
)
function_results = []
for step in interaction.steps:
if step.type == "function_call":
result = available_functions[step.name](**step.arguments)
print(f"Called {step.name}({step.arguments}) → {result}")
function_results.append({
"type": "function_result",
"name": step.name,
"call_id": step.id,
"result": [{"type": "text", "text": json.dumps(result)}],
})
if not function_results:
break
user_input = function_results
previous_id = interaction.id
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const weatherTool = {
type: "function",
name: "get_current_temperature",
description: "Gets the current temperature for a given location.",
parameters: {
type: "object",
properties: {
location: {
type: "string",
description: "The city name, e.g. San Francisco",
},
},
required: ["location"],
},
};
const availableFunctions = {
get_current_temperature: ({ location }) => ({
location, temperature: "22", unit: "celsius"
}),
};
let input = "What is the temperature in London?";
let previousId = null;
let interaction;
while (true) {
interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
input,
tools: [weatherTool],
previous_interaction_id: previousId,
});
const functionResults = [];
for (const step of interaction.steps) {
if (step.type === "function_call") {
const result = availableFunctions[step.name](step.arguments);
console.log(`Called ${step.name}(${JSON.stringify(step.arguments)}) →`, result);
functionResults.push({
type: "function_result",
name: step.name,
call_id: step.id,
result: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result) }],
});
}
}
if (functionResults.length === 0) break;
input = functionResults;
previousId = interaction.id;
}
console.log(interaction.output_text);
REST
# Turn 1: Send prompt with function declaration
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"input": "What is the temperature in London?",
"tools": [{
"type": "function",
"name": "get_current_temperature",
"description": "Gets the current temperature for a given location.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "The city name"}
},
"required": ["location"]
}
}]
}')
INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.id')
FC_NAME=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .name')
FC_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .id')
echo "Function: $FC_NAME, Call ID: $FC_ID"
# Turn 2: Send function result back
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"previous_interaction_id": "'$INTERACTION_ID'",
"input": [{
"type": "function_result",
"name": "'$FC_NAME'",
"call_id": "'$FC_ID'",
"result": [{"type": "text", "text": "{\"location\": \"London\", \"temperature\": \"22\", \"unit\": \"celsius\"}"}]
}],
"tools": [{
"type": "function",
"name": "get_current_temperature",
"description": "Gets the current temperature for a given location.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "The city name"}
},
"required": ["location"]
}
}]
}'
स्टेटलेस
स्टेटलेस मोड में फ़ंक्शन कॉलिंग का इस्तेमाल भी किया जा सकता है. इसके लिए, क्लाइंट साइड पर बातचीत के इतिहास को मैनेज करें और store=false सेट करें. स्टेटलेस मोड में, आपको हर अनुरोध के input फ़ील्ड में बातचीत का पूरा इतिहास पास करना होगा. इस इतिहास में यह जानकारी शामिल होनी चाहिए:
- शुरुआती
user_inputचरण. - पहले राउंड में मॉडल से जनरेट किए गए सभी चरणों को, ठीक उसी तरह दिखाया गया है जिस तरह से वे मिले थे. इनमें
thoughtऔरfunction_callचरण भी शामिल हैं. function_resultचरण में, आपके लागू किए गए फ़ंक्शन का आउटपुट शामिल होता है.
Python
import json
from google import genai
client = genai.Client()
weather_tool = {
"type": "function",
"name": "get_current_temperature",
"description": "Gets the current temperature for a given location.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city name, e.g. San Francisco",
},
},
"required": ["location"],
},
}
available_functions = {
"get_current_temperature": lambda location: {
"location": location, "temperature": "22", "unit": "celsius"
},
}
history = [
{
"type": "user_input",
"content": [{"type": "text", "text": "What is the temperature in London?"}]
}
]
while True:
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
store=False,
input=history,
tools=[weather_tool],
)
function_results = []
for step in interaction.steps:
history.append(step.model_dump())
if step.type == "function_call":
result = available_functions[step.name](**step.arguments)
print(f"Called {step.name}({step.arguments}) → {result}")
fn_result = {
"type": "function_result",
"name": step.name,
"call_id": step.id,
"result": [{"type": "text", "text": json.dumps(result)}],
}
function_results.append(fn_result)
history.append(fn_result)
if not function_results:
break
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const weatherTool = {
type: "function",
name: "get_current_temperature",
description: "Gets the current temperature for a given location.",
parameters: {
type: "object",
properties: {
location: {
type: "string",
description: "The city name, e.g. San Francisco",
},
},
required: ["location"],
},
};
const availableFunctions = {
get_current_temperature: ({ location }) => ({
location, temperature: "22", unit: "celsius"
}),
};
const history = [
{
type: "user_input",
content: [{ type: "text", text: "What is the temperature in London?" }]
}
];
let interaction;
while (true) {
interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
store: false,
input: history,
tools: [weatherTool],
});
const functionResults = [];
for (const step of interaction.steps) {
history.push(step);
if (step.type === "function_call") {
const result = availableFunctions[step.name](step.arguments);
console.log(`Called ${step.name}(${JSON.stringify(step.arguments)}) →`, result);
const fnResult = {
type: "function_result",
name: step.name,
call_id: step.id,
result: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result) }],
};
functionResults.push(fnResult);
history.push(fnResult);
}
}
if (functionResults.length === 0) break;
}
console.log(interaction.output_text);
REST
# Turn 1: Send request with tools and store: false
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"store": false,
"input": [
{
"type": "user_input",
"content": "What is the temperature in London?"
}
],
"tools": [{
"type": "function",
"name": "get_current_temperature",
"description": "Gets the current temperature for a given location.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "The city name"}
},
"required": ["location"]
}
}]
}')
# Extract model steps (thought, function_call)
MODEL_STEPS=$(echo "$RESPONSE1" | jq '.steps')
FC_NAME=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .name')
FC_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .id')
echo "Function: $FC_NAME, Call ID: $FC_ID"
# Assume local execution returns:
RESULT="{\"location\": \"London\", \"temperature\": \"22\", \"unit\": \"celsius\"}"
# Reconstruct history for Turn 2
HISTORY=$(jq -n \
--argjson first_input '[{"type": "user_input", "content": "What is the temperature in London?"}]' \
--argjson model_steps "$MODEL_STEPS" \
--arg fc_name "$FC_NAME" \
--arg fc_id "$FC_ID" \
--arg result "$RESULT" \
'$first_input + $model_steps + [{"type": "function_result", "name": $fc_name, "call_id": $fc_id, "result": [{"type": "text", "text": $result}]}]')
# Turn 2: Send the full history
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d "{
\"model\": \"gemini-3.5-flash\",
\"store\": false,
\"input\": $HISTORY,
\"tools\": [{
\"type\": \"function\",
\"name\": \"get_current_temperature\",
\"description\": \"Gets the current temperature for a given location.\",
\"parameters\": {
\"type\": \"object\",
\"properties\": {
\"location\": {\"type\": \"string\", \"description\": \"The city name\"}
},
\"required\": [\"location\"]
}
}]
}"
जवाब:
पहले टर्न के दौरान, मॉडल requires_action स्टेटस और function_call चरण के साथ जवाब देता है:
{
"id": "v1_Chd...",
"status": "requires_action",
"steps": [
{
"type": "function_call",
"id": "call_abc123",
"name": "get_current_temperature",
"arguments": {
"location": "London"
}
}
],
"object": "interaction",
"model": "gemini-3.5-flash"
}
फ़ंक्शन को स्थानीय तौर पर चलाने और नतीजे सबमिट करने (दूसरा टर्न) के बाद, पूरी हुई बातचीत का फ़ाइनल जवाब यह मिलता है:
{
"id": "v1_Chd...",
"status": "completed",
"steps": [
{
"type": "function_call",
"id": "call_abc123",
"name": "get_current_temperature",
"arguments": {
"location": "London"
}
},
{
"type": "model_output",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "The temperature in London is currently 22°C."
}
]
}
],
"object": "interaction",
"model": "gemini-3.5-flash",
}
पैरलल फ़ंक्शन कॉलिंग या फ़ंक्शन चुनने के मोड जैसी ऐडवांस सुविधाओं के बारे में जानने के लिए, फ़ंक्शन कॉलिंग गाइड देखें.
10. मैनेज किए जा रहे एजेंट को चलाना
मैनेज किए गए एजेंट, रिमोट सैंडबॉक्स में चलते हैं. इनके पास कोड एक्ज़ीक्यूशन और फ़ाइल मैनेजमेंट जैसे टूल का ऐक्सेस होता है. model के बजाय agent पास करें और environment="remote" सेट करें.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
agent="antigravity-preview-05-2026",
input="Write a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt. Then read the file and print its contents.",
environment="remote",
)
print(f"Environment: {interaction.environment_id}")
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const interaction = await ai.interactions.create({
agent: "antigravity-preview-05-2026",
input: "Write a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt. Then read the file and print its contents.",
environment: "remote",
});
console.log(`Environment: ${interaction.environment_id}`);
console.log(interaction.output_text);
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"agent": "antigravity-preview-05-2026",
"input": "Write a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt. Then read the file and print its contents.",
"environment": "remote"
}'
आपके पास अपने निर्देशों, कौशल, और डेटा सोर्स के साथ कस्टम एजेंट को तय करने और सेव करने का विकल्प भी होता है.
क्विकस्टार्ट
पहला एजेंट कॉल करें, जवाब स्ट्रीम करें, और कस्टम एजेंट बनाएं.
Antigravity एजेंट
डिफ़ॉल्ट एजेंट के लिए केपबिलिटी, टूल, मल्टीमॉडल इनपुट, और कीमत.
AI Studio में एजेंट
बिना कोड लिखे एजेंट के प्रोटोटाइप बनाने के लिए विज़ुअल प्लेग्राउंड.
11. बैकग्राउंड में टास्क चलाने की अनुमति
लंबे समय तक चलने वाले टास्क को एसिंक्रोनस तरीके से चलाने के लिए, background=True को सेट करें. interactions.get() के साथ नतीजों के लिए पोल.
Python
import time
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.5-flash",
input="Write a detailed analysis of the impact of artificial intelligence on modern healthcare.",
background=True,
)
print(f"Started background task: {interaction.id}")
print(f"Status: {interaction.status}")
# Poll for completion
while True:
result = client.interactions.get(interaction.id)
print(f"Status: {result.status}")
if result.status == "completed":
print(f"\nResult:\n{result.output_text}")
break
elif result.status == "failed":
print(f"Failed: {result.error}")
break
time.sleep(5)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.5-flash",
input: "Write a detailed analysis of the impact of artificial intelligence on modern healthcare.",
background: true,
});
console.log(`Started background task: ${interaction.id}`);
console.log(`Status: ${interaction.status}`);
// Poll for completion
while (true) {
const result = await ai.interactions.get(interaction.id);
console.log(`Status: ${result.status}`);
if (result.status === "completed") {
console.log(`\nResult:\n${result.output_text}`);
break;
} else if (result.status === "failed") {
console.log(`Failed: ${result.error}`);
break;
}
await new Promise(r => setTimeout(r, 5000));
}
REST
# Start a background task
RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"input": "Write a detailed analysis of the impact of artificial intelligence on modern healthcare.",
"background": true
}')
INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.id')
echo "Started background task: $INTERACTION_ID"
# Poll for completion
while true; do
RESULT=$(curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/$INTERACTION_ID" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20")
STATUS=$(echo "$RESULT" | jq -r '.status')
echo "Status: $STATUS"
if [ "$STATUS" = "completed" ]; then
echo "$RESULT" | jq -r '.steps[] | select(.type=="model_output") | .content[] | select(.type=="text") | .text'
break
elif [ "$STATUS" = "failed" ]; then
echo "Failed"
break
fi
sleep 5
done
जवाब:
शुरुआती रिस्पॉन्स, in_progress स्टेटस के साथ तुरंत दिखता है:
{
"id": "v1_abc123",
"status": "in_progress",
"object": "interaction",
"model": "gemini-3.5-flash"
}
बैकग्राउंड टास्क पूरी तरह से लागू होने के बाद, इंटरैक्शन की स्थिति की जांच करने पर यह दिखता है:
{
"id": "v1_abc123",
"status": "completed",
"steps": [
{
"type": "model_output",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Artificial intelligence has transformed modern healthcare in several..."
}
]
}
],
"object": "interaction",
"model": "gemini-3.5-flash",
}
बैकग्राउंड में प्रोसेस करने से जुड़ी गाइड में, मॉडल और एजेंट को एसिंक्रोनस तरीके से चलाने के बारे में पढ़ें.
आगे क्या करना है
- टेक्स्ट जनरेट करना: सिस्टम के निर्देश, जनरेशन कॉन्फ़िगरेशन, और टेक्स्ट के अडवांस पैटर्न.
- इमेज जनरेट करना: आसपेक्ट रेशियो (लंबाई-चौड़ाई का अनुपात), इमेज में बदलाव करना, और स्टाइल के रेफ़रंस.
- इमेज को समझना: इमेज को कैटगरी में बांटना, ऑब्जेक्ट का पता लगाना, और इमेज के बारे में सवाल-जवाब.
- सोचना: मुश्किल टास्क के लिए, सोच-समझकर एक-एक करके जवाब देना.
- फ़ंक्शन कॉलिंग: पैरलल, कंपोज़िशनल, और कंस्ट्रेंट फ़ंक्शन मोड.
- Google Search: जवाब में भरोसेमंद सोर्स से जानकारी लेना, जवाब में उद्धरण जोड़ना, और खोज सुझाव.
- मैनेज किए गए एजेंट: ये पहले से बनाए गए एजेंट होते हैं. इनमें कोड एक्ज़ीक्यूट करने और फ़ाइल मैनेज करने की सुविधा होती है.
- Deep Research: यह सुविधा, कई चरणों में अपने-आप रिसर्च करती है. साथ ही, रिसर्च के लिए प्लान बनाती है और जानकारी को व्यवस्थित करती है.
- स्ट्रक्चर्ड आउटपुट: JSON स्कीमा, enum, और रिकर्सिव टाइप की परिभाषाएं.