Guida rapida dell'API Gemini

Questa guida rapida mostra come installare le nostre librerie ed effettuare la prima richiesta dell'API Gemini utilizzando l'API Interactions.

Prima di iniziare

Per utilizzare l'API Gemini, devi avere una chiave API per autenticare le richieste, applicare i limiti di sicurezza e monitorare l'utilizzo del tuo account.

Creane una su AI Studio senza costi per iniziare:

Crea una chiave API Gemini

Installa l'SDK Google GenAI

pip install -q -U google-genai

npm install @google/genai

Effettua la prima richiesta

Esistono due modi per inviare una richiesta all'API Gemini:

• (Consigliato) L'API Interactions è una nuova primitiva con supporto nativo per l'utilizzo di strumenti in più passaggi, l'orchestrazione e flussi di ragionamento complessi tramite passaggi di esecuzione tipizzati. In futuro, i nuovi modelli oltre alla famiglia principale, insieme a nuove capacità agentiche e strumenti, verranno lanciati esclusivamente sull'API Interactions.
• generateContent fornisce un modo per generare una risposta semplice e senza stato da un modello. Sebbene consigliamo di utilizzare l'API Interactions, generateContent è completamente supportata.

Questo esempio utilizza l'API Interactions per inviare una richiesta all'API Gemini utilizzando il modello Gemini 3 Flash.

Se imposti la chiave API come variabile di ambiente GEMINI_API_KEY, il client la rileverà automaticamente quando utilizzi le librerie dell'API Gemini. In caso contrario, dovrai passare la chiave API come argomento durante l'inizializzazione del client.

Tieni presente che tutti gli esempi di codice nella documentazione dell'API Gemini presuppongono che tu abbia impostato la variabile di ambiente GEMINI_API_KEY.

from google import genai

# The client gets the API key from the environment variable `GEMINI_API_KEY`.
client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview", 
    input="Explain how AI works in a few words"
)

# Print the model's text response
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)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

// The client gets the API key from the environment variable `GEMINI_API_KEY`.
const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    input: "Explain how AI works in a few words",
  });

  const modelStep = interaction.steps.find(s => s.type === 'model_output');
  if (modelStep) {
    for (const contentBlock of modelStep.content) {
      if (contentBlock.type === 'text') console.log(contentBlock.text);
    }
  }
}

main();

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-flash-preview",
    "input": "Explain how AI works in a few words"
  }'

Passaggi successivi

Ora che hai effettuato la prima richiesta API, potresti voler esplorare le seguenti guide che mostrano Gemini in azione:

• Generazione di testo
• Generazione di immagini
• Comprensione delle immagini
• Ragionamento
• Chiamata di funzione
• Contesto lungo
• Incorporamenti