إنشاء النص
يمكن لواجهة برمجة التطبيقات Gemini API إنشاء نصوص استنادًا إلى النصوص والصور والفيديوهات والمحتوى الصوتي.
في ما يلي مثال أساسي:
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="How does AI work?"
)
print(interaction.steps[-1].content[0].text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "How does AI work?",
});
console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);
}
await main();
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-flash-preview",
"input": "How does AI work?"
}'
التفكير مع Gemini
تكون ميزة "التفكير" مفعّلة تلقائيًا في نماذج Gemini، ما يتيح للنموذج الاستدلال قبل الرد على الطلب.
يتوافق كل نموذج مع إعدادات مختلفة للتفكير، ما يمنحك التحكّم في التكلفة ووقت الاستجابة والذكاء. لمزيد من التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على دليل التفكير.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="How does AI work?",
generation_config={
"thinking_level": "low"
}
)
print(interaction.steps[-1].content[0].text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "How does AI work?",
generation_config: {
thinking_level: "low",
},
});
console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);
}
await main();
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-flash-preview",
"input": "How does AI work?",
"generation_config": {
"thinking_level": "low"
}
}'
تعليمات النظام والإعدادات الأخرى
يمكنك توجيه سلوك نماذج Gemini باستخدام تعليمات النظام. مرِّر المَعلمة system_instruction لضبط سلوك النموذج.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
system_instruction="You are a cat. Your name is Neko.",
input="Hello there"
)
print(interaction.steps[-1].content[0].text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "Hello there",
system_instruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
});
console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);
}
await main();
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-flash-preview",
"system_instruction": "You are a cat. Your name is Neko.",
"input": "Hello there"
}'
يمكنك أيضًا تجاوز مَعلمات الإنشاء التلقائية، مثل درجة العشوائية، باستخدام المَعلمة generation_config.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="Explain how AI works",
generation_config={
"temperature": 0.1
}
)
print(interaction.steps[-1].content[0].text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "Explain how AI works",
generation_config: {
temperature: 0.1,
},
});
console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);
}
await main();
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-flash-preview",
"input": "Explain how AI works",
"generation_config": {
"temperature": 0.1
}
}'
راجِع مرجع واجهة برمجة التطبيقات Interactions للحصول على قائمة كاملة بالمَعلمات القابلة للإعداد وأوصافها.
إدخالات متعددة الوسائط
تتيح Gemini API إدخال بيانات متعددة الوسائط، ما يسمح لك بدمج النص مع ملفات الوسائط. يوضّح المثال التالي كيفية تقديم صورة:
Python
from google import genai
client = genai.Client()
uploaded_file = client.files.upload(file="path/to/organ.jpg")
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input=[
{"type": "text", "text": "Tell me about this instrument"},
{
"type": "image",
"uri": uploaded_file.uri,
"mime_type": uploaded_file.mime_type
}
]
)
print(interaction.steps[-1].content[0].text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const uploadedFile = await ai.files.upload({
file: "path/to/organ.jpg",
config: { mimeType: "image/jpeg" }
});
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: [
{type: "text", text: "Tell me about this instrument"},
{
type: "image",
uri: uploadedFile.uri,
mimeType: uploadedFile.mimeType
}
],
});
console.log(interaction.steps.at(-1).content[0].text);
}
await main();
REST
# First upload the file using the Files API, then use the URI:
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": [
{"type": "text", "text": "Tell me about this instrument"},
{
"type": "image",
"uri": "YOUR_FILE_URI",
"mime_type": "image/jpeg"
}
]
}'
للاطّلاع على طرق بديلة لتوفير الصور ومعالجة أكثر تقدّمًا للصور، يُرجى الاطّلاع على دليل فهم الصور. تتيح واجهة برمجة التطبيقات أيضًا إدخال المستندات والفيديوهات والملفات الصوتية وفهمها.
عرض الردود تدريجيًا
تعرض النماذج تلقائيًا ردًا بعد اكتمال عملية الإنشاء بأكملها.
للحصول على تفاعلات أكثر سلاسة، استخدِم البث للتعامل مع أجزاء الردود أثناء إنشائها.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
stream = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="Explain how AI works",
stream=True
)
for event in stream:
if event.event_type == "step.delta":
if event.delta.type == "text":
print(event.delta.text, end="")
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const stream = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "Explain how AI works",
stream: true,
});
for await (const event of stream) {
if (event.type === "step.delta") {
if (event.delta.type === "text") {
process.stdout.write(event.delta.text);
}
}
}
}
await main();
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
--no-buffer \
-d '{
"model": "gemini-3-flash-preview",
"input": "Explain how AI works",
"stream": true
}'
محادثات متعدّدة الجولات
تتيح Interactions API المحادثات المتعددة الجولات من خلال ربط التفاعلات معًا باستخدام previous_interaction_id. كل دورة هي تفاعل منفصل، وتدير واجهة برمجة التطبيقات سجلّ المحادثات تلقائيًا.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction1 = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="I have 2 dogs in my house.",
)
print(interaction1.steps[-1].content[0].text)
interaction2 = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="How many paws are in my house?",
previous_interaction_id=interaction1.id,
)
print(interaction2.steps[-1].content[0].text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction1 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "I have 2 dogs in my house.",
});
console.log("Response 1:", interaction1.steps.at(-1).content[0].text);
const interaction2 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "How many paws are in my house?",
previousInteractionId: interaction1.id,
});
console.log("Response 2:", interaction2.steps.at(-1).content[0].text);
}
await main();
REST
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3-flash-preview",
"input": "I have 2 dogs in my house."
}')
INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.name')
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3-flash-preview",
"input": "I have two dogs in my house. How many paws are in my house?",
"previous_interaction_id": "'$INTERACTION_ID'"
}'
يمكن أيضًا استخدام البث المباشر للمحادثات المتعددة الجولات من خلال الجمع بين previous_interaction_id وطُرق البث المباشر.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction1 = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="I have 2 dogs in my house.",
)
print(interaction1.steps[-1].content[0].text)
stream = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="How many paws are in my house?",
previous_interaction_id=interaction1.id,
stream=True
)
for event in stream:
if event.event_type == "step.delta":
if event.delta.type == "text":
print(event.delta.text, end="")
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
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.steps.at(-1).content[0].text);
const stream = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "How many paws are in my house?",
previousInteractionId: interaction1.id,
stream: true,
});
for await (const event of stream) {
if (event.type === "step.delta") {
if (event.delta.type === "text") {
process.stdout.write(event.delta.text);
}
}
}
}
await main();
REST
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3-flash-preview",
"input": "I have 2 dogs in my house."
}')
INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.name')
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
--no-buffer \
-d '{
"model": "gemini-3-flash-preview",
"input": "How many paws are in my house?",
"previous_interaction_id": "'$INTERACTION_ID'",
"stream": true
}'
نصائح حول الطلبات
يمكنك الرجوع إلى دليل هندسة الطلبات للحصول على اقتراحات حول كيفية الاستفادة إلى أقصى حدّ من Gemini.
الخطوات التالية
- جرِّب Gemini في Google AI Studio.
- جرِّب استخدام المخرجات المنظَّمة للحصول على ردود شبيهة بتنسيق JSON.
- استكشِف إمكانات Gemini في فهم الصور والفيديوهات والملفات الصوتية والمستندات.
- مزيد من المعلومات حول استراتيجيات طلب الملفات