تولید متن
رابط برنامهنویسی نرمافزار Gemini میتواند از ورودیهای متن، تصویر، ویدئو و صدا، خروجی متن تولید کند.
در اینجا یک مثال اساسی آورده شده است:
پایتون
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)
جاوا اسکریپت
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();
استراحت
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?"
}'
تفکر با جوزا
مدلهای Gemini اغلب به طور پیشفرض قابلیت «تفکر» را فعال دارند که به مدل اجازه میدهد قبل از پاسخ به یک درخواست، استدلال کند.
هر مدل از پیکربندیهای تفکر متفاوتی پشتیبانی میکند که به شما امکان کنترل هزینه، تأخیر و هوش را میدهد. برای جزئیات بیشتر، به راهنمای تفکر مراجعه کنید.
پایتون
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)
جاوا اسکریپت
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();
استراحت
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"
}
}'
دستورالعملهای سیستم و سایر تنظیمات
شما میتوانید رفتار مدلهای Gemini را با دستورالعملهای سیستمی هدایت کنید. برای پیکربندی رفتار مدل، یک پارامتر system_instruction به آن ارسال کنید.
پایتون
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)
جاوا اسکریپت
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();
استراحت
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"
}'
همچنین میتوانید پارامترهای پیشفرض تولید، مانند دما، را با استفاده از پارامتر generation_config لغو کنید.
پایتون
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)
جاوا اسکریپت
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();
استراحت
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
}
}'
برای فهرست کاملی از پارامترهای قابل تنظیم و توضیحات آنها، به مرجع Interactions API مراجعه کنید.
ورودیهای چندوجهی
رابط برنامهنویسی کاربردی Gemini از ورودیهای چندوجهی پشتیبانی میکند و به شما امکان میدهد متن را با فایلهای رسانهای ترکیب کنید. مثال زیر نحوهی ارائه یک تصویر را نشان میدهد:
پایتون
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)
جاوا اسکریپت
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();
استراحت
# 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"
}
]
}'
برای روشهای جایگزین ارائه تصاویر و پردازش تصویر پیشرفتهتر، به راهنمای درک تصویر ما مراجعه کنید. این API همچنین از ورودیها و درک سند ، ویدئو و صدا پشتیبانی میکند.
پاسخهای استریمینگ
به طور پیشفرض، مدل فقط پس از اتمام کل فرآیند تولید، پاسخی را برمیگرداند.
برای تعاملات روانتر، از استریمینگ برای مدیریت بخشهای پاسخ هنگام تولید آنها استفاده کنید.
پایتون
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="")
جاوا اسکریپت
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();
استراحت
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
--no-buffer \
-d '{
"model": "gemini-3-flash-preview",
"input": "Explain how AI works",
"stream": true
}'
مکالمات چند نوبتی
API تعاملات (Interactions API) با زنجیرهسازی تعاملات با استفاده از previous_interaction_id از مکالمات چند نوبتی پشتیبانی میکند. هر نوبت یک تعامل جداگانه است و API به طور خودکار تاریخچه مکالمات را مدیریت میکند.
پایتون
from google import genai
client = genai.Client()
interaction1 = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="I have 2 dogs in my house.",
)
print(interaction1.steps[-1].content[0].text)
interaction2 = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="How many paws are in my house?",
previous_interaction_id=interaction1.id,
)
print(interaction2.steps[-1].content[0].text)
جاوا اسکریپت
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction1 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "I have 2 dogs in my house.",
});
console.log("Response 1:", interaction1.steps.at(-1).content[0].text);
const interaction2 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "How many paws are in my house?",
previousInteractionId: interaction1.id,
});
console.log("Response 2:", interaction2.steps.at(-1).content[0].text);
}
await main();
استراحت
RESPONSE1=$(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'"
}'
همچنین میتوان با ترکیب previous_interaction_id با متدهای streaming، از streaming برای مکالمات چند نوبتی استفاده کرد.
پایتون
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="")
جاوا اسکریپت
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();
استراحت
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
}'
نکات انگیزشی
برای دریافت پیشنهاداتی در مورد استفادهی حداکثری از Gemini ، با راهنمای مهندسی سریع ما مشورت کنید.
قدم بعدی چیست؟
- Gemini را در استودیوی هوش مصنوعی گوگل امتحان کنید.
- خروجیهای ساختاریافته برای پاسخهای شبیه JSON را آزمایش کنید.
- قابلیتهای درک تصویر ، ویدئو ، صدا و سند جمینی را بررسی کنید.
- درباره استراتژیهای فراخوانی فایل چندوجهی اطلاعات کسب کنید.