Gemini API hızlı başlangıç kılavuzu

Bu hızlı başlangıç kılavuzunda, kitaplıklarımızı nasıl yükleyeceğiniz, ilk isteğinizi nasıl yapacağınız, yanıtları nasıl yayınlayacağınız, çok turlu sohbetleri nasıl oluşturacağınız ve araçları nasıl kullanacağınız gösterilmektedir.

Gemini API'ye istek göndermek için kullanabileceğiniz iki yöntem vardır:

  • (Önerilir) Interactions API, çok adımlı araç kullanımı, düzenleme ve türü belirlenmiş yürütme adımları aracılığıyla karmaşık muhakeme akışları için yerleşik destek sunan yeni bir temeldir. Bundan sonra, ana mainline ailesinin ötesindeki yeni modeller, yeni ajan tabanlı yetenekler ve araçlarla birlikte yalnızca Interactions API'de kullanıma sunulacak.
  • generateContent, modelden durum bilgisi içermeyen bir yanıt oluşturmanın bir yolunu sunar. Etkileşimler API'sini kullanmanızı önersek de generateContent tamamen desteklenir.

Hızlı başlangıcın bu sürümünde, Gemini API'ye istek göndermek için Interactions API kullanılır.

Başlamadan önce

Gemini API'yi kullanmak için isteklerinizin kimliğini doğrulayacak, güvenlik sınırlarını uygulayacak ve hesabınızdaki kullanımı izleyecek bir API anahtarına sahip olmanız gerekir.

Başlamak için AI Studio'da ücretsiz olarak bir tane oluşturun:

Gemini API anahtarı oluşturma

Google GenAI SDK'yı yükleme

Python

Python 3.9+ kullanarak aşağıdaki pip komutunu kullanarak google-genai paketini yükleyin:

pip install -q -U google-genai

JavaScript

Node.js v18+'ı kullanarak aşağıdaki npm komutunu kullanarak TypeScript ve JavaScript için Google Gen AI SDK'yı yükleyin:

npm install @google/genai

Metin oluşturun

interactions.create yöntemini kullanarak metin yanıtı oluşturun.

Python

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

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  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);
}

main();

REST

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": "Explain how AI works in a few words"
  }'

Yanıtları akış şeklinde göster

Varsayılan olarak, model yalnızca tüm oluşturma işlemi tamamlandıktan sonra yanıt verir. Daha hızlı ve etkileşimli bir deneyim için yanıt parçalarını oluşturuldukça yayınlayabilirsiniz.

Python

stream = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input="Explain how AI works in detail",
    stream=True
)

for event in stream:
    if event.event_type == "step.delta":
        if event.delta.type == "text":
            print(event.delta.text, end="", flush=True)

JavaScript

async function main() {
  const stream = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.5-flash",
    input: "Explain how AI works in detail",
    stream: true,
  });

  for await (const event of stream) {
    if (event.event_type === "step.delta") {
      if (event.delta.type === "text") {
        process.stdout.write(event.delta.text);
      }
    }
  }
}

main();

REST

# Use alt=sse for streaming
curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  --no-buffer \
  -d '{
    "model": "gemini-3.5-flash",
    "input": "Explain how AI works in detail",
    "stream": true
  }'

Çok adımlı görüşmeler

Gemini API, çok adımlı sohbetler oluşturmak için yerleşik destek sunar. Önceki etkileşimden döndürülen id değerini previous_interaction_id parametresi olarak iletmeniz yeterlidir. Sunucu, etkileşim geçmişini otomatik olarak yönetir.

Python


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

async function main() {
  const interaction1 = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    input: "I have 2 dogs in my house.",
  });
  console.log("Response 1:", interaction1.output_text);

  const interaction2 = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    input: "How many paws are in my house?",
    previous_interaction_id: interaction1.id,
  });
  console.log("Response 2:", interaction2.output_text);
}

main();

REST

# Turn 1: Start the conversation
RESPONSE1=$(curl -s -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "I have 2 dogs in my house."
  }')

# Extract the interaction ID
INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.id')

# Turn 2: Continue the conversation
curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "{
    \"model\": \"gemini-3-flash-preview\",
    \"input\": \"How many paws are in my house?\",
    \"previous_interaction_id\": \"$INTERACTION_ID\"
  }"

Araçları kullanma

Gerçek zamanlı web içeriğine erişmek için yanıtları Google Arama ile temellendirerek modelin özelliklerini genişletin. Model, ne zaman arama yapacağına otomatik olarak karar verir, sorguları yürütür ve alıntılarla bir yanıt sentezler.

Aşağıdaki örnekte Google Arama'nın nasıl etkinleştirileceği gösterilmektedir:

Python

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Who won the euro 2024?",
    tools=[{"type": "google_search"}]
)

print(interaction.output_text)

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

async function main() {
  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    input: "Who won the euro 2024?",
    tools: [{ type: "google_search" }]
  });

  console.log(interaction.output_text);

  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})`);
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

main();

REST

curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "Who won the euro 2024?",
    "tools": [{"type": "google_search"}]
  }'

Gemini API, diğer yerleşik araçları da destekler:

  • Kod yürütme: Modelin karmaşık matematik problemlerini çözmek için Python kodu yazıp çalıştırmasına olanak tanır.
  • URL bağlamı: Yanıtları, sağladığınız belirli web sayfası URL'lerine dayandırmanıza olanak tanır.
  • Dosya arama: Dosya yüklemenize ve semantik aramayı kullanarak yanıtları içeriklerine dayandırmanıza olanak tanır.
  • Google Haritalar: Yanıtları konum verileriyle temellendirmenize ve yerleri, yol tariflerini ve haritaları aramanıza olanak tanır.
  • Bilgisayar kullanımı: Modelin görevleri yerine getirmek için sanal bir bilgisayar ekranı, klavye ve fare ile etkileşime girmesine olanak tanır.

Özel işlevleri çağırma

Modelleri özel araçlarınıza ve API'lerinize bağlamak için işlev çağrısı özelliğini kullanın. Model, işlevinizin ne zaman çağrılacağını belirler ve uygulamanızın yürütmesi için bağımsız değişkenlerle birlikte bir function_call adımı döndürür.

Bu örnekte, sahte bir sıcaklık işlevi tanımlanır ve modelin bu işlevi çağırmak isteyip istemediği kontrol edilir.

Python

import json

weather_function = {
    "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"],
    },
}

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="What's the temperature in London?",
    tools=[weather_function],
)

fc_step = None
for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        fc_step = step
        break

if fc_step:
    print(f"Model requested function: {fc_step.name} with args {fc_step.arguments}")

    mock_result = {"temperature": "15C", "condition": "Cloudy"}

    final_interaction = client.interactions.create(
        model="gemini-3-flash-preview",
        input=[
            {
                "type": "function_result",
                "name": fc_step.name,
                "call_id": fc_step.id,
                "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(mock_result)}],
            }
        ],
        tools=[weather_function],
        previous_interaction_id=interaction.id,
    )
    print("Final Response:", final_interaction.output_text)

JavaScript

async function main() {
  const weatherFunction = {
    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 interaction = await ai.interactions.create({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    input: "What's the temperature in London?",
    tools: [weatherFunction],
  });

  const fcStep = interaction.steps.find(s => s.type === 'function_call');
  if (fcStep) {
    console.log(`Model requested function: ${fcStep.name}`);

    const mockResult = { temperature: "15C", condition: "Cloudy" };

    const finalInteraction = await ai.interactions.create({
      model: 'gemini-3-flash-preview',
      input: [{
        type: 'function_result',
        name: fcStep.name,
        call_id: fcStep.id,
        result: [{ type: 'text', text: JSON.stringify(mockResult) }]
      }],
      tools: [weatherFunction],
      previous_interaction_id: interaction.id,
    });

    console.log("Final Response:", finalInteraction.output_text);
  }
}

main();

REST

curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "What'\''s 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"]
      }
    }]
  }'

Sırada ne var?

Gemini API'yi kullanmaya başladığınıza göre daha gelişmiş uygulamalar oluşturmak için aşağıdaki kılavuzları inceleyin: