L'API Gemini Live consente un'interazione bidirezionale in tempo reale con i modelli Gemini, supportando input audio, video e di testo e output audio nativi. Questa guida spiega come eseguire l'integrazione con l'API utilizzando l'SDK Google GenAI sul server.
Panoramica
L'API Gemini Live utilizza i WebSocket per la comunicazione in tempo reale. L'SDK google-genai fornisce un'interfaccia asincrona di alto livello per la gestione di queste connessioni.
Concetti chiave:
- Sessione: una connessione persistente al modello.
- Configurazione: configurazione di modalità (audio/testo), voce e istruzioni di sistema.
- Input in tempo reale: invio di frame audio e video come blob.
Connessione all'API Live
Avvia una sessione dell'API Live con una chiave API:
Python
import asyncio
from google import genai
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
model = "gemini-3.1-flash-live-preview"
config = {"response_modalities": ["AUDIO"]}
async def main():
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
print("Session started")
# Send content...
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
JavaScript
import { GoogleGenAI, Modality } from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY"});
const model = 'gemini-3.1-flash-live-preview';
const config = { responseModalities: [Modality.AUDIO] };
async function main() {
const session = await ai.live.connect({
model: model,
callbacks: {
onopen: function () {
console.debug('Opened');
},
onmessage: function (message) {
console.debug(message);
},
onerror: function (e) {
console.debug('Error:', e.message);
},
onclose: function (e) {
console.debug('Close:', e.reason);
},
},
config: config,
});
console.debug("Session started");
// Send content...
session.close();
}
main();
Invio di testo
Il testo può essere inviato utilizzando send_realtime_input (Python) o sendRealtimeInput (JavaScript).
Python
await session.send_realtime_input(text="Hello, how are you?")
JavaScript
session.sendRealtimeInput({
text: 'Hello, how are you?'
});
Invio di audio
L'audio deve essere inviato come dati PCM non elaborati (audio PCM a 16 bit non elaborato, 16 kHz, little-endian).
Python
# Assuming 'chunk' is your raw PCM audio bytes
await session.send_realtime_input(
audio=types.Blob(
data=chunk,
mime_type="audio/pcm;rate=16000"
)
)
JavaScript
// Assuming 'chunk' is a Buffer of raw PCM audio
session.sendRealtimeInput({
audio: {
data: chunk.toString('base64'),
mimeType: 'audio/pcm;rate=16000'
}
});
Per un esempio di come ottenere l'audio dal dispositivo client (ad es. il browser) consulta l'esempio end-to-end su GitHub.
Invio di video
I frame video vengono inviati come singole immagini (ad es. JPEG o PNG) a una frequenza fotogrammi specifica (max 1 frame al secondo).
Python
# Assuming 'frame' is your JPEG-encoded image bytes
await session.send_realtime_input(
video=types.Blob(
data=frame,
mime_type="image/jpeg"
)
)
JavaScript
// Assuming 'frame' is a Buffer of JPEG-encoded image data
session.sendRealtimeInput({
video: {
data: frame.toString('base64'),
mimeType: 'image/jpeg'
}
});
Per un esempio di come ottenere il video dal dispositivo client (ad es. il browser) consulta l'esempio end-to-end su GitHub.
Ricezione di audio
Le risposte audio del modello vengono ricevute come blocchi di dati.
Python
async for response in session.receive():
if response.server_content and response.server_content.model_turn:
for part in response.server_content.model_turn.parts:
if part.inline_data:
audio_data = part.inline_data.data
# Process or play the audio data
JavaScript
// Inside the onmessage callback
const content = response.serverContent;
if (content?.modelTurn?.parts) {
for (const part of content.modelTurn.parts) {
if (part.inlineData) {
const audioData = part.inlineData.data;
// Process or play audioData (base64 encoded string)
}
}
}
Consulta l'app di esempio su GitHub per scoprire come ricevere l'audio sul server e riprodurlo nel browser.
Ricezione di testo
Le trascrizioni sia dell'input dell'utente sia dell'output del modello sono disponibili nei contenuti del server.
Python
async for response in session.receive():
content = response.server_content
if content:
if content.input_transcription:
print(f"User: {content.input_transcription.text}")
if content.output_transcription:
print(f"Gemini: {content.output_transcription.text}")
JavaScript
// Inside the onmessage callback
const content = response.serverContent;
if (content?.inputTranscription) {
console.log('User:', content.inputTranscription.text);
}
if (content?.outputTranscription) {
console.log('Gemini:', content.outputTranscription.text);
}
Gestione delle chiamate allo strumento
L'API supporta la chiamata allo strumento (chiamata di funzioni). Quando il modello richiede una chiamata allo strumento, devi eseguire la funzione e inviare la risposta.
Python
async for response in session.receive():
if response.tool_call:
function_responses = []
for fc in response.tool_call.function_calls:
# 1. Execute the function locally
result = my_tool_function(**fc.args)
# 2. Prepare the response
function_responses.append(types.FunctionResponse(
name=fc.name,
id=fc.id,
response={"result": result}
))
# 3. Send the tool response back to the session
await session.send_tool_response(function_responses=function_responses)
JavaScript
// Inside the onmessage callback
if (response.toolCall) {
const functionResponses = [];
for (const fc of response.toolCall.functionCalls) {
const result = myToolFunction(fc.args);
functionResponses.push({
name: fc.name,
id: fc.id,
response: { result }
});
}
session.sendToolResponse({ functionResponses });
}
Passaggi successivi
- Leggi la guida completa alle funzionalità dell'API Live per le funzionalità e le configurazioni chiave, tra cui il rilevamento dell'attività vocale e le funzionalità audio native.
- Leggi la guida all'utilizzo degli strumenti per scoprire come integrare l'API Live con gli strumenti e la chiamata di funzioni.
- Leggi la guida alla gestione delle sessioni per gestire le conversazioni a lunga esecuzione.
- Leggi la guida ai token effimeri per l'autenticazione sicura nelle applicazioni client-server.
- Per ulteriori informazioni sull'API WebSocket sottostante, consulta la documentazione di riferimento dell'API WebSocket.