Guía de inicio rápido de la API de Gemini

En esta guía de inicio rápido, se muestra cómo instalar nuestras bibliotecas y realizar tu primera solicitud a la API de Gemini con la API de Interactions.

Antes de comenzar

Para usar la API de Gemini, necesitas una clave de API para autenticar tus solicitudes, aplicar límites de seguridad y hacer un seguimiento del uso de tu cuenta.

Crea uno en AI Studio de forma gratuita para comenzar:

Crea una clave de la API de Gemini

Instala el SDK de IA generativa de Google

pip install -q -U google-genai

npm install @google/genai

Realiza tu primera solicitud

Existen dos formas de enviar una solicitud a la API de Gemini:

• (Recomendado) La API de Interactions es un nuevo elemento primitivo con compatibilidad nativa para el uso de herramientas de varios pasos, la orquestación y los flujos de razonamiento complejos a través de pasos de ejecución escritos. En el futuro, los nuevos modelos que no pertenezcan a la familia principal, junto con las nuevas capacidades de agente y herramientas, se lanzarán exclusivamente en la API de Interactions.
• generateContent proporciona una forma de generar una respuesta simple y sin estado a partir de un modelo. Si bien recomendamos usar la API de Interactions, generateContent es totalmente compatible.

En este ejemplo, se usa la API de Interactions para enviar una solicitud a la API de Gemini con el modelo Gemini 3 Flash.

Si configuras tu clave de API como la variable de entorno GEMINI_API_KEY, el cliente la detectará automáticamente cuando uses las bibliotecas de la API de Gemini. De lo contrario, deberás pasar tu clave de API como un argumento cuando inicialices el cliente.

Ten en cuenta que todas las muestras de código en la documentación de la API de Gemini suponen que estableciste la variable de entorno GEMINI_API_KEY.

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
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)

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
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();

# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
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-flash-preview",
    "input": "Explain how AI works in a few words"
  }'

Modo sin estado

De forma predeterminada, la API de Interactions administra el estado de la conversación del servidor cuando usas previous_interaction_id. Si prefieres administrar el historial de conversaciones por tu cuenta en el cliente, puedes habilitar el modo sin estado configurando store=false y pasando los pasos acumulados en el campo input de las solicitudes posteriores.

Para obtener detalles y ejemplos completos sin estado de varios turnos, consulta la guía de generación de texto.

¿Qué sigue?

Ahora que realizaste tu primera solicitud a la API, te recomendamos que explores las siguientes guías que muestran Gemini en acción:

• Generación de texto
• Generación de imágenes
• Comprensión de imágenes
• Pensamiento
• Llamada a función
• Contexto largo
• Embeddings