יצירת טקסט

‫Gemini API יכול ליצור פלט של טקסט מקלט של טקסט, תמונות, סרטונים ואודיו.

דוגמה בסיסית:

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?"
  }'

חשיבה עם Gemini

בדרך כלל, מודלים של Gemini מגיעים עם 'חשיבה' מופעלת כברירת מחדל, מה שמאפשר למודל להסיק מסקנות לפני שהוא מגיב לבקשה.

כל מודל תומך בהגדרות שונות של חשיבה, שמאפשרות לכם לשלוט בעלות, בחביון ובאינטליגנציה. מידע נוסף זמין במדריך החשיבה.

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"
    }
  }'

הוראות מערכת והגדרות אחרות

אתם יכולים להנחות את ההתנהגות של מודלים של Gemini באמצעות הוראות מערכת. מעבירים פרמטר system_instruction כדי להגדיר את אופן הפעולה של המודל.

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"
  }'

אפשר גם לשנות את פרמטרי ברירת המחדל של יצירת התוכן, כמו רמת אקראיות, באמצעות הפרמטר 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
    }
  }'

רשימה מלאה של הפרמטרים שאפשר להגדיר והתיאורים שלהם מופיעה בהפניית Interactions API.

קלט מרובה מצבים

‫Gemini API תומך בקלט מולטי-מודאלי, ומאפשר לכם לשלב טקסט עם קובצי מדיה. בדוגמה הבאה מוצג איך מספקים תמונה:

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"
      }
    ]
  }'

שיטות חלופיות להוספת תמונות ומידע נוסף על עיבוד תמונות מתקדם זמינים במדריך שלנו להבנת תמונות. ממשק ה-API תומך גם בהבנה של קלט מסוג מסמך, וידאו ואודיו.

הצגת התשובות באופן שוטף

כברירת מחדל, המודל מחזיר תשובה רק אחרי שתהליך היצירה כולו מסתיים.

כדי שהאינטראקציות יהיו חלקות יותר, אפשר להשתמש בסטרימינג כדי לטפל בחלקים של התשובה בזמן שהם נוצרים.

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
  }'

שיחות עם זיכרון

‫Interactions API תומך בשיחות בכמה שלבים על ידי שרשור אינטראקציות באמצעות previous_interaction_id. כל תור הוא אינטראקציה נפרדת, וממשק ה-API מנהל אוטומטית את היסטוריית השיחות.

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'"
  }'

אפשר גם להשתמש בסטרימינג לשיחות מרובות תפניות על ידי שילוב של previous_interaction_id עם שיטות הסטרימינג.

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
  }'

טיפים לכתיבת הנחיות

במדריך שלנו להנדסת הנחיות מופיעות הצעות שיעזרו לכם להפיק את המרב מ-Gemini.

המאמרים הבאים