การเริ่มต้นใช้งาน

คู่มือนี้จะช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งาน Gemini API โดยใช้ Interactions API คุณจะทำการเรียก API ครั้งแรกได้ภายในไม่ถึง 1 นาที และสำรวจการสร้างข้อความ การทำความเข้าใจแบบหลายรูปแบบ การสร้างรูปภาพ เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง เครื่องมือ การเรียกใช้ฟังก์ชัน เอเจนต์ และการดำเนินการเบื้องหลัง

Interactions API พร้อมใช้งานผ่าน Python และ JavaScript SDK รวมถึงผ่าน REST

1. รับคีย์ API

หากต้องการใช้ Gemini API คุณต้องมีคีย์ API สร้างคีย์ API ฟรีเพื่อเริ่มต้นใช้งานโดยทำดังนี้

สร้างคีย์ Gemini API

จากนั้นตั้งค่าเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อมโดยทำดังนี้

export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

2. ติดตั้ง SDK และทำการเรียกใช้ครั้งแรก

ติดตั้ง SDK และสร้างข้อความด้วยการเรียก API ครั้งเดียว

Python

ติดตั้ง SDK โดยทำดังนี้

pip install -U google-genai

เริ่มต้นไคลเอ็นต์และส่งคำขอโดยทำดังนี้

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

ติดตั้ง SDK โดยทำดังนี้

npm install @google/genai

เริ่มต้นไคลเอ็นต์และส่งคำขอโดยทำดังนี้

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"
  }'

คำตอบ:

{
  "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",
}

เมื่อใช้ REST, API จะแสดงทรัพยากร Interaction ทั้งหมดที่มีข้อมูลเมตา สถิติการใช้งาน และประวัติแบบทีละขั้นตอนของรอบ

แม้ว่า SDK จะแสดงการตอบสนองทั้งหมด แต่ SDK ยังมีพร็อพเพอร์ตี้ที่สะดวก เช่น interaction.output_text และ interaction.output_image เพื่อเข้าถึงเอาต์พุตสุดท้ายได้โดยตรง ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงสร้างการตอบสนองได้ในภาพรวมของ Interactions หรืออ่านคู่มือการสร้างข้อความเพื่อดูรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการของระบบและการกำหนดค่าการสร้าง

3. สตรีมการตอบสนอง

หากต้องการการโต้ตอบที่ราบรื่นยิ่งขึ้น ให้สตรีมการตอบสนองเมื่อมีการสร้าง เหตุการณ์ step.delta แต่ละรายการจะส่งข้อความที่คุณแสดงได้ทันที

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
  }'

เมื่อสตรีม เซิร์ฟเวอร์จะตอบสนองด้วยสตรีมของเหตุการณ์ที่เซิร์ฟเวอร์ส่ง (Server-Sent Events หรือ SSE) เหตุการณ์แต่ละรายการจะมีประเภทและข้อมูล JSON

คำตอบ:

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"}

ดูรายละเอียดเกี่ยวกับการจัดการเหตุการณ์การสตรีมและประเภทเดลต้าได้ในคู่มือการโต้ตอบแบบสตรีม

4. การสนทนาไปมา

Interactions API รองรับการสนทนาไปมาด้วย 2 วิธีดังนี้

  • เก็บสถานะ (แนะนำ): สนทนาต่อในเซิร์ฟเวอร์โดยใช้ previous_interaction_id เหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์การแชทและเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ส่วนใหญ่ที่คุณต้องการให้เซิร์ฟเวอร์จัดการประวัติและเพิ่มประสิทธิภาพการแคช
  • ไม่เก็บสถานะ: จัดการประวัติการสนทนาในไคลเอ็นต์โดยส่งรอบก่อนหน้าทั้งหมด (รวมถึงความคิดของโมเดลระดับกลางและขั้นตอนของเครื่องมือ) ในคำขอแต่ละรายการ

เชื่อมโยงการโต้ตอบโดยส่ง previous_interaction_id เซิร์ฟเวอร์จะจัดการประวัติการสนทนาทั้งหมดให้คุณ

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'"
  }'

ไม่เก็บสถานะ

ตั้งค่า store=false และจัดการประวัติการสนทนาในฝั่งไคลเอ็นต์ คุณต้องเก็บรักษาและส่งขั้นตอนทั้งหมดที่โมเดลสร้างขึ้น (รวมถึงขั้นตอน thought และ function_call) อีกครั้งตามที่ได้รับ

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
  }"

คำตอบ:

{
  "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"
}

การโต้ตอบครั้งที่ 2 จะแสดงออบเจ็กต์คำตอบที่ครบถ้วนสมบูรณ์ซึ่งมีเฉพาะขั้นตอนใหม่ แต่จะอิงตามบริบทของรอบก่อนหน้า ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเก็บสถานะได้ในคู่มือการสนทนาไปมา หรือสำรวจโหมดไม่เก็บสถานะสำหรับการจัดการประวัติในฝั่งไคลเอ็นต์

5. การทำความเข้าใจแบบ Multimodal

โมเดล Gemini เข้าใจรูปภาพ เสียง วิดีโอ และเอกสารได้โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือเพิ่มเติม ส่งสื่อพร้อมกับข้อความในคำขอเดียว

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"
      }
    ]
  }'

คำตอบ:

{
  "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",
}

ดูวิธีส่งรูปภาพ วิดีโอ และไฟล์เสียงได้ในคู่มือการทำความเข้าใจรูปภาพ

6. การสร้างแบบ Multimodal

Gemini สามารถสร้างรูปภาพได้โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือเพิ่มเติมโดยใช้โมเดลรูปภาพ Nano Banana

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"}
    ]
  }'

คำตอบ:

{
  "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",
}

เมื่อโมเดลสร้างรูปภาพ โมเดลจะแสดงข้อมูลรูปภาพที่เข้ารหัส Base64 ในขั้นตอนภายในอาร์เรย์ steps รวมถึงผ่านพร็อพเพอร์ตี้ที่สะดวก output_image ดูคู่มือการสร้างรูปภาพเพื่อดูข้อมูลเกี่ยวกับสัดส่วนภาพ การแก้ไขรูปภาพ และข้อมูลอ้างอิง

7. ใช้เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง

กำหนดค่าโมเดลให้แสดง JSON ที่ตรงกับสคีมาที่คุณกำหนด เอาต์พุตที่มีโครงสร้างทำงานร่วมกับ Pydantic (Python) และ Zod (JavaScript)

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"]
      }
    }
  }'

คำตอบ:

{
  "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",
}

บล็อกข้อความเอาต์พุตมีสตริง JSON ที่ถูกต้องซึ่งเป็นไปตามสคีมาที่ขอทุกประการ ดูวิธีกำหนดโครงสร้างที่ซับซ้อนมากขึ้นและสคีมาแบบเรียกซ้ำได้ในคู่มือเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง

8. ใช้เครื่องมือ

อิงการตอบสนองของโมเดลตามข้อมูลแบบเรียลไทม์ด้วย Google Search API จะค้นหา ประมวลผลผลลัพธ์ และแสดงข้อมูลอ้างอิงโดยอัตโนมัติ

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"}]
  }'

คำตอบ:

{
  "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",
}

ขั้นตอนการค้นหามีรายละเอียดอยู่ในประวัติการโต้ตอบ และเอาต์พุตสุดท้ายจะมีข้อมูลอ้างอิงแบบอินไลน์ที่ชี้ไปยังแหล่งที่มาบนเว็บ

ดูวิธีแยกข้อมูลอ้างอิงการค้นหาได้ในคู่มือการอิงตาม Google Search หรือดูวิธีรวมเครื่องมือหลายรายการได้ในคู่มือการรวมเครื่องมือ

9. เรียกใช้ฟังก์ชันของคุณเอง

การเรียกใช้ฟังก์ชันช่วยให้คุณเชื่อมต่อโมเดลกับโค้ดได้ คุณประกาศชื่อและพารามิเตอร์ของฟังก์ชัน โมเดลจะตัดสินใจว่าจะเรียกใช้เมื่อใดและแสดงอาร์กิวเมนต์ที่มีโครงสร้าง จากนั้นคุณจะเรียกใช้ฟังก์ชันในเครื่องและส่งผลลัพธ์กลับ

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"]
      }
    }]
  }'

ไม่เก็บสถานะ

นอกจากนี้ คุณยังใช้การเรียกใช้ฟังก์ชันในโหมดไม่เก็บสถานะได้ด้วยการจัดการประวัติการสนทนาในฝั่งไคลเอ็นต์และการตั้งค่า store=false ในโหมดไม่เก็บสถานะ คุณต้องส่งประวัติการสนทนาทั้งหมดในช่อง input ของคำขอที่ตามมาแต่ละรายการ ประวัติการสนทนานี้ต้องมีข้อมูลต่อไปนี้

  1. ขั้นตอน user_input เริ่มต้น
  2. ขั้นตอนทั้งหมดที่โมเดลสร้างขึ้นและแสดงในรอบที่ 1 (รวมถึงขั้นตอน thought และ function_call) ตามที่ได้รับ
  3. ขั้นตอน function_result ที่มีเอาต์พุตของฟังก์ชันที่คุณเรียกใช้

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\"]
      }
    }]
  }"

คำตอบ:

ในรอบที่ 1 โมเดลจะแสดงการตอบสนองที่มีสถานะ requires_action และขั้นตอน function_call ดังนี้

{
  "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"
}

หลังจากเรียกใช้ฟังก์ชันในเครื่องและส่งผลลัพธ์ (รอบที่ 2) การโต้ตอบที่เสร็จสมบูรณ์แล้วจะแสดงผลลัพธ์ดังนี้

{
  "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",
}

ดูฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น การเรียกใช้ฟังก์ชันแบบขนานหรือโหมดการเลือกฟังก์ชันได้ในคู่มือการเรียกใช้ฟังก์ชัน

10. เรียกใช้เอเจนต์ที่มีการจัดการ

เอเจนต์ที่มีการจัดการจะทำงานในแซนด์บ็อกซ์ระยะไกลที่มีสิทธิ์เข้าถึงเครื่องมือต่างๆ เช่น การเรียกใช้โค้ดและการจัดการไฟล์ ส่ง agent แทน model และตั้งค่า environment="remote"

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"
  }'

นอกจากนี้ คุณยังกำหนดและบันทึกเอเจนต์ที่กำหนดเองด้วยวิธีการ Skill และแหล่งข้อมูลของคุณเองได้ด้วย

11. เรียกใช้งานในเบื้องหลัง

ตั้งค่า background=True เพื่อเรียกใช้งานที่ใช้เวลานานแบบไม่พร้อมกัน สำรวจหาผลลัพธ์ด้วย interactions.get()

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

คำตอบ:

การตอบสนองเริ่มต้นจะแสดงทันทีโดยมีสถานะ in_progress ดังนี้

{
  "id": "v1_abc123",
  "status": "in_progress",
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.5-flash"
}

เมื่อเรียกใช้งานเบื้องหลังเสร็จสมบูรณ์แล้ว การตรวจสอบสถานะการโต้ตอบจะแสดงผลลัพธ์ดังนี้

{
  "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",
}

อ่านเกี่ยวกับการเรียกใช้โมเดลและเอเจนต์แบบไม่พร้อมกันได้ในคู่มือการดำเนินการเบื้องหลัง

ขั้นตอนถัดไป