Get started with Live API

L'API Live consente interazioni vocali e video in tempo reale a bassa latenza con Gemini. Elabora flussi continui di audio, video o testo per fornire risposte immediate e simili a quelle umane, creando un'esperienza conversazionale naturale per i tuoi utenti.

Panoramica dell'API Live

L'API Live offre un insieme completo di funzionalità come il rilevamento dell'attività vocale, l'utilizzo degli strumenti e le chiamate di funzione, la gestione delle sessioni (per la gestione di conversazioni di lunga durata) e i token effimeri (per l'autenticazione sicura lato client).

Questa pagina ti consente di iniziare a utilizzare esempi e campioni di codice di base.

Applicazioni di esempio

Dai un'occhiata alle seguenti applicazioni di esempio che illustrano come utilizzare l'API Live per casi d'uso end-to-end:

  • App iniziale per l'audio live su AI Studio, che utilizza librerie JavaScript per connettersi all'API Live e trasmettere audio bidirezionale tramite microfono e altoparlanti.
  • Ricettario Python dell'API Live che utilizza Pyaudio per connettersi all'API Live.

Integrazioni con i partner

Se preferisci una procedura di sviluppo più semplice, puoi utilizzare Daily, LiveKit o Voximplant. Si tratta di piattaforme partner di terze parti che hanno già integrato l'API Gemini Live tramite il protocollo WebRTC per semplificare lo sviluppo di applicazioni audio e video in tempo reale.

Prima di iniziare a creare

Prima di iniziare a creare con l'API Live, devi prendere due decisioni importanti: scegliere un modello e scegliere un approccio di implementazione.

Scegliere un'architettura di generazione audio

Se stai creando un caso d'uso basato sull'audio, la tua scelta del modello determina l'architettura di generazione audio utilizzata per creare la risposta audio:

  • Audio nativo: questa opzione offre una sintesi vocale più naturale e realistica e un migliore rendimento multilingue. Consente inoltre funzionalità avanzate come il dialogo affettivo (consapevole delle emozioni), l'audio proattivo (in cui il modello può decidere di ignorare o rispondere a determinati input) e il "pensiero". L'audio nativo è supportato dai seguenti modelli audio nativi:
    • gemini-2.5-flash-preview-native-audio-dialog
    • gemini-2.5-flash-exp-native-audio-thinking-dialog
  • Audio a cascata parziale: questa opzione utilizza un'architettura di modello a cascata (input audio nativo e output di sintesi vocale). Offre prestazioni e affidabilità migliori negli ambienti di produzione, soprattutto con l'utilizzo degli strumenti. L'audio a cascata parziale è supportato dai seguenti modelli:
    • gemini-live-2.5-flash-preview
    • gemini-2.0-flash-live-001

Scegliere un approccio di implementazione

Quando esegui l'integrazione con l'API Live, devi scegliere uno dei seguenti approcci di implementazione:

  • Da server a server: il backend si connette all'API Live utilizzando WebSockets. In genere, il client invia i dati dello stream (audio, video, testo) al server, che a sua volta li inoltra all'API Live.
  • Da client a server: il codice frontend si connette direttamente all'API Live utilizzando WebSockets per trasmettere i dati in streaming, bypassando il backend.

Inizia

Questo esempio legge un file WAV, lo invia nel formato corretto e salva i dati ricevuti come file WAV.

Puoi inviare audio convertendolo in formato PCM a 16 bit, 16 kHz, mono e puoi ricevere audio impostando AUDIO come modalità di risposta. L'output utilizza una frequenza di campionamento di 24 kHz.

Python

# Test file: https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/16000.wav
# Install helpers for converting files: pip install librosa soundfile
import asyncio
import io
from pathlib import Path
import wave
from google import genai
from google.genai import types
import soundfile as sf
import librosa

client = genai.Client()

# Half cascade model:
# model = "gemini-live-2.5-flash-preview"

# Native audio output model:
model = "gemini-2.5-flash-preview-native-audio-dialog"

config = {
  "response_modalities": ["AUDIO"],
  "system_instruction": "You are a helpful assistant and answer in a friendly tone.",
}

async def main():
    async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:

        buffer = io.BytesIO()
        y, sr = librosa.load("sample.wav", sr=16000)
        sf.write(buffer, y, sr, format='RAW', subtype='PCM_16')
        buffer.seek(0)
        audio_bytes = buffer.read()

        # If already in correct format, you can use this:
        # audio_bytes = Path("sample.pcm").read_bytes()

        await session.send_realtime_input(
            audio=types.Blob(data=audio_bytes, mime_type="audio/pcm;rate=16000")
        )

        wf = wave.open("audio.wav", "wb")
        wf.setnchannels(1)
        wf.setsampwidth(2)
        wf.setframerate(24000)  # Output is 24kHz

        async for response in session.receive():
            if response.data is not None:
                wf.writeframes(response.data)

            # Un-comment this code to print audio data info
            # if response.server_content.model_turn is not None:
            #      print(response.server_content.model_turn.parts[0].inline_data.mime_type)

        wf.close()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

JavaScript

// Test file: https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/16000.wav
import { GoogleGenAI, Modality } from '@google/genai';
import * as fs from "node:fs";
import pkg from 'wavefile';  // npm install wavefile
const { WaveFile } = pkg;

const ai = new GoogleGenAI({});
// WARNING: Do not use API keys in client-side (browser based) applications
// Consider using Ephemeral Tokens instead
// More information at: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/ephemeral-tokens

// Half cascade model:
// const model = "gemini-live-2.5-flash-preview"

// Native audio output model:
const model = "gemini-2.5-flash-preview-native-audio-dialog"

const config = {
  responseModalities: [Modality.AUDIO], 
  systemInstruction: "You are a helpful assistant and answer in a friendly tone."
};

async function live() {
    const responseQueue = [];

    async function waitMessage() {
        let done = false;
        let message = undefined;
        while (!done) {
            message = responseQueue.shift();
            if (message) {
                done = true;
            } else {
                await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));
            }
        }
        return message;
    }

    async function handleTurn() {
        const turns = [];
        let done = false;
        while (!done) {
            const message = await waitMessage();
            turns.push(message);
            if (message.serverContent && message.serverContent.turnComplete) {
                done = true;
            }
        }
        return turns;
    }

    const session = await ai.live.connect({
        model: model,
        callbacks: {
            onopen: function () {
                console.debug('Opened');
            },
            onmessage: function (message) {
                responseQueue.push(message);
            },
            onerror: function (e) {
                console.debug('Error:', e.message);
            },
            onclose: function (e) {
                console.debug('Close:', e.reason);
            },
        },
        config: config,
    });

    // Send Audio Chunk
    const fileBuffer = fs.readFileSync("sample.wav");

    // Ensure audio conforms to API requirements (16-bit PCM, 16kHz, mono)
    const wav = new WaveFile();
    wav.fromBuffer(fileBuffer);
    wav.toSampleRate(16000);
    wav.toBitDepth("16");
    const base64Audio = wav.toBase64();

    // If already in correct format, you can use this:
    // const fileBuffer = fs.readFileSync("sample.pcm");
    // const base64Audio = Buffer.from(fileBuffer).toString('base64');

    session.sendRealtimeInput(
        {
            audio: {
                data: base64Audio,
                mimeType: "audio/pcm;rate=16000"
            }
        }

    );

    const turns = await handleTurn();

    // Combine audio data strings and save as wave file
    const combinedAudio = turns.reduce((acc, turn) => {
        if (turn.data) {
            const buffer = Buffer.from(turn.data, 'base64');
            const intArray = new Int16Array(buffer.buffer, buffer.byteOffset, buffer.byteLength / Int16Array.BYTES_PER_ELEMENT);
            return acc.concat(Array.from(intArray));
        }
        return acc;
    }, []);

    const audioBuffer = new Int16Array(combinedAudio);

    const wf = new WaveFile();
    wf.fromScratch(1, 24000, '16', audioBuffer);  // output is 24kHz
    fs.writeFileSync('audio.wav', wf.toBuffer());

    session.close();
}

async function main() {
    await live().catch((e) => console.error('got error', e));
}

main();

Passaggi successivi