Google Arama ile Temellendirme, Gemini modelini gerçek zamanlı web içeriğine bağlar ve tüm dillerde kullanılabilir. Bu sayede Gemini, son güncel bilgi tarihinin ötesinde daha doğru yanıtlar verebilir ve doğrulanabilir kaynaklardan alıntı yapabilir.
Temellendirme, aşağıdaki işlemleri yapabilen uygulamalar oluşturmanıza yardımcı olur:
- Doğruluğu artırma: Yanıtları gerçek dünyadaki bilgilere dayandırarak model halüsinasyonlarını azaltın.
- Anlık bilgilere erişme: Yakın zamandaki etkinlikler ve konularla ilgili soruları yanıtlama.
Alıntı ekleyin: Modelin iddialarının kaynaklarını göstererek kullanıcıların güvenini kazanın.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="Who won the euro 2024?",
tools=[{"type": "google_search"}]
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const client = new GoogleGenAI({});
const interaction = await client.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "Who won the euro 2024?",
tools: [{ type: "google_search" }]
});
console.log(interaction.output_text);
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.GoogleSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("Who won the euro 2024?"))
.tools(Arrays.asList(GoogleSearch.builder().build()))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
resp, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(
interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Who won the euro 2024?"),
Tools: []interactions.Tool{
interactions.NewTool(interactions.GoogleSearch{}),
},
},
),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(resp.Interaction.GetOutputText())
}
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-3.8-flash",
"input": "Who won the euro 2024?",
"tools": [{"type": "google_search"}]
}'
Google Arama ile temellendirme nasıl çalışır?
google_search aracını etkinleştirdiğinizde model, bilgi arama, işleme ve alıntı yapma gibi tüm iş akışını otomatik olarak yönetir.
- Kullanıcı istemi: Uygulamanız, kullanıcının istemini
google_searcharacı etkinleştirilmiş şekilde Gemini API'ye gönderiyor. - İstem Analizi: Model, istemi analiz eder ve Google Arama'nın yanıtı iyileştirip iyileştiremeyeceğini belirler.
- Google Arama: Model, gerekirse otomatik olarak bir veya daha fazla arama sorgusu oluşturup bunları yürütür.
- Arama Sonuçlarını İşleme: Model, arama sonuçlarını işler, bilgileri sentezler ve bir yanıt oluşturur.
- Temellendirilmiş Yanıt: API, arama sonuçlarına dayalı, son ve kullanıcı dostu bir yanıt döndürür. Bu yanıtta, alıntıları içeren satır içi
annotationsile modelin metin yanıtı, arama sorgularını ve arama önerilerini içerengoogle_search_callvegoogle_search_resultadımları yer alır.
Temellendirme yanıtını anlama
Bir yanıt başarıyla temellendirildiğinde modelin metin çıkışı, metin içeriği bloğunda doğrudan satır içi annotations içerir. Bu ek açıklamalar, yanıtın bölümlerini kaynaklarına bağlayan alıntı bilgileri sağlar.
{
"steps": [
{
"type": "thought",
"summary": [
{
"type": "text",
"text": "The user is asking for the winner of Euro 2024. I need to search for the result of the Euro 2024 final."
}
],
"signature": "CoMDAXLI2nynRYojJIy6B1Jh9os2crpWLfB0..."
},
{
"type": "google_search_call",
"arguments": {
"queries": ["UEFA Euro 2024 winner"]
}
},
{
"type": "google_search_result",
"call_id": "search_001",
"result": [
{
"search_suggestions": "<!-- HTML and CSS for the search widget -->"
}
]
},
{
"type": "model_output",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Spain won Euro 2024, defeating England 2-1 in the final. This victory marks Spain's record fourth European Championship title.",
"annotations": [
{
"type": "url_citation",
"url": "https://www.aljazeera.com/sports/euro-2024-final",
"title": "aljazeera.com",
"start_index": 0,
"end_index": 56
},
{
"type": "url_citation",
"url": "https://www.uefa.com/euro2024/news/spain-wins-euro-2024",
"title": "uefa.com",
"start_index": 57,
"end_index": 124
}
]
}
]
}
]
}
Yanıtın temel alanları:
google_search_call: Modelin yürüttüğüqueriesaramayı içerir.google_search_result: Arama önerilerini kullanıcı arayüzünüzde oluşturmak için kullanılan bir HTML snippet'i olansearch_suggestionsiçerir. Kullanımla ilgili tüm şartlar Hizmet Şartları'nda ayrıntılı olarak açıklanmıştır.textileannotations: Modelin, satır içi alıntılarla sentezlenmiş yanıtı. Herurl_citationek açıklaması, bir metin segmentini (start_indexveend_indexile tanımlanır) bir kaynak URL'ye bağlar. Bu, satır içi alıntı oluşturmanın anahtarıdır.
Google Arama ile temellendirme, yanıtları hem herkese açık web verileri hem de sağladığınız belirli URL'lerle temellendirmek için URL bağlam aracı ile birlikte de kullanılabilir.
Kaynakları satır içi alıntılarla ilişkilendirme
API, metin içeriği bloğunda satır içi url_citation ek açıklamalar döndürerek kaynakları kullanıcı arayüzünüzde nasıl göstereceğiniz konusunda size tam kontrol sağlar.
Her ek açıklama, metnin hangi bölümüne atıfta bulunduğunu belirlemek için start_index ve end_index içerir. Bunları nasıl ayıklayıp görüntüleyeceğinizi öğrenin.
Python
for step in interaction.steps:
if step.type == "model_output":
for content_block in step.content:
if content_block.type == "text":
print(content_block.text)
if content_block.annotations:
print("\nCitations:")
for annotation in content_block.annotations:
if annotation.type == "url_citation":
cited_text = content_block.text[annotation.start_index:annotation.end_index]
print(f" [{annotation.title}]({annotation.url})")
print(f" Cited text: \"{cited_text}\"")
JavaScript
for (const step of interaction.steps) {
if (step.type === 'model_output') {
for (const contentBlock of step.content) {
if (contentBlock.type === 'text') {
console.log(contentBlock.text);
if (contentBlock.annotations) {
console.log("\nCitations:");
for (const annotation of contentBlock.annotations) {
if (annotation.type === 'url_citation') {
const citedText = contentBlock.text.slice(annotation.startIndex, annotation.endIndex);
console.log(` [${annotation.title}](${annotation.url})`);
console.log(` Cited text: "${citedText}"`);
}
}
}
}
}
}
}
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Annotation;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.GoogleSearch;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.URLCitation;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("Who won the euro 2024?"))
.tools(Arrays.asList(GoogleSearch.builder().build()))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
if (interaction.steps().isPresent()) {
for (Step step : interaction.steps().get()) {
if (step instanceof ModelOutputStep) {
ModelOutputStep outputStep = (ModelOutputStep) step;
if (outputStep.content().isPresent()) {
for (Content contentBlock : outputStep.content().get()) {
if (contentBlock instanceof TextContent) {
TextContent textContent = (TextContent) contentBlock;
String text = textContent.text().orElse("");
System.out.println(text);
if (textContent.annotations().isPresent()
&& !textContent.annotations().get().isEmpty()) {
System.out.println("\nCitations:");
for (Annotation annotation : textContent.annotations().get()) {
if (annotation instanceof URLCitation) {
URLCitation citation = (URLCitation) annotation;
int start = citation.startIndex().orElse(0);
int end = citation.endIndex().orElse(0);
String citedText =
(start >= 0 && end <= text.length() && start <= end)
? text.substring(start, end)
: "";
System.out.printf(
" [%s](%s)%n", citation.title().orElse(""), citation.url().orElse(""));
System.out.printf(" Cited text: \"%s\"%n", citedText);
}
}
}
}
}
}
}
}
}
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
resp, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(
interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Who won the euro 2024?"),
Tools: []interactions.Tool{
interactions.NewTool(interactions.GoogleSearch{}),
},
},
),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
for _, step := range resp.Interaction.Steps {
if step.ModelOutputStep != nil {
for _, content := range step.ModelOutputStep.Content {
if content.TextContent != nil {
text := content.TextContent.Text
fmt.Println(text)
if len(content.TextContent.Annotations) > 0 {
fmt.Println("\nCitations:")
for _, annotation := range content.TextContent.Annotations {
if annotation.URLCitation != nil {
c := annotation.URLCitation
start := 0
if c.StartIndex != nil {
start = *c.StartIndex
}
end := 0
if c.EndIndex != nil {
end = *c.EndIndex
}
citedText := ""
if start >= 0 && end <= len(text) && start <= end {
citedText = text[start:end]
}
title := ""
if c.Title != nil {
title = *c.Title
}
url := ""
if c.URL != nil {
url = *c.URL
}
fmt.Printf(" [%s](%s)\n", title, url)
fmt.Printf(" Cited text: %q\n", citedText)
}
}
}
}
}
}
}
}
Çıkışta metin ve alıntıları gösterilir:
Spain won Euro 2024, defeating England 2-1 in the final. This victory marks Spain's record fourth European Championship title.
Citations:
[aljazeera.com](https://www.aljazeera.com/sports/euro-2024-final)
Cited text: "Spain won Euro 2024, defeating England 2-1 in the final."
[uefa.com](https://www.uefa.com/euro2024/news/spain-wins-euro-2024)
Cited text: "This victory marks Spain's record fourth European Championship title."
Fiyatlandırma
Gemini 3 ve daha yeni modellerle Google Arama ile Temellendirme'yi kullandığınızda, modelin yürütmeye karar verdiği her arama sorgusu için projeniz faturalandırılır. Sorgu başına faturalandırma modelinde, tüm Gemini 3 ve daha yeni modellerde paylaşılan aylık 5.000 ücretsiz arama isteği bulunur. Bu sınır aşıldığında 1.000 arama isteği başına 14 ABD doları ücret alınır.
Örneğin, model tek bir isteme yanıt vermek için birden fazla arama sorgusu yürütmeye karar verirse (ör. aynı API çağrısında "UEFA Euro 2024 winner" ve "Spain vs
England Euro 2024 final score" için arama yapma), bu, söz konusu istek için aracın iki faturalandırılabilir kullanımı olarak kabul edilir. Faturalandırma amacıyla, benzersiz sorguları sayarken boş web arama sorgularını yoksayarız.
Gemini 2.5 veya daha eski modellerle arama temellendirmesini kullandığınızda projeniz istem başına faturalandırılır.
Ayrıntılı fiyatlandırma bilgileri için Gemini API fiyatlandırma sayfasını inceleyin.
Desteklenen modeller
Tüm özellikleri modele genel bakış sayfasında bulabilirsiniz.
| Model | Google Arama ile Temellendirme |
|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | ✔️ |
| Gemini 3.6 Flash | ✔️ |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | ✔️ |
| Gemini 3.1 Flash Image Preview | ✔️ |
| Gemini 3.1 Pro Önizlemesi | ✔️ |
| Gemini 3 Pro Görüntü Önizlemesi | ✔️ |
| Gemini 3 Flash Önizlemesi | ✔️ |
| Gemini 2.5 Pro | ✔️ |
| Gemini 2.5 Flash | ✔️ |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | ✔️ |
| Gemini 2.0 Flash | ✔️ |
Desteklenen araç kombinasyonları
Daha karmaşık kullanım alanlarını desteklemek için Google Arama ile Temellendirme'yi kod yürütme, URL bağlamı ve Google Haritalar ile Temellendirme (Gemini 3.5 Flash-Lite ve sonraki modellerde desteklenir) gibi diğer araçlarla birlikte kullanabilirsiniz. Gemini 3 modelleri, bu yerleşik araçların özel araçlarla (işlev çağrısı) birlikte kullanılmasını da destekler. Araç kombinasyonları sayfasından daha fazla bilgi edinin.
Sırada ne var?
- İşlev Çağırma gibi diğer araçlar hakkında bilgi edinin.
- URL bağlamı aracını kullanarak istemleri belirli URL'lerle nasıl zenginleştireceğinizi öğrenin.