Günlükler ve veri kümeleri

Bu kılavuzda, model davranışını ve kullanıcıların uygulamalarınızla nasıl etkileşim kurabileceğini daha iyi anlamak için Google AI Studio kontrol panelinde Gemini API kullanımından gelen günlükleri nasıl görüntüleyeceğinizi öğreneceksiniz. Günlük kaydını kullanarak kullanım geri bildirimlerini isteğe bağlı olarak Google ile paylaşabilir, geliştiricilerin kullanım alanlarında Gemini'ın iyileştirilmesine yardımcı olabilir, hata ayıklayabilir ve gözlemleyebilirsiniz.^*

Yönetilen aracılar hariç tüm GenerateContent, BatchGenerateContent, StreamGenerateContent API çağrıları ve Etkileşimler API çağrıları desteklenir. OpenAI uyumluluğu uç noktaları üzerinden yapılan aramalar da buna dahildir.

Proje günlük kaydını yapılandırma

API, sunucu tarafı durum yönetimi özelliklerinin kullanımını basitleştirmek için varsayılan olarak tüm etkileşim nesnelerini (store=true) depolar. Buna karşılık, Generate Content API varsayılan olarak istekleri depolamaz ve isteklerin depolanması için AI Studio'dan istek başına veya proje düzeyinde depolamanın etkinleştirilmesi gerekir.

Google AI Studio'da tüm projeler veya belirli projeler için günlük kaydını etkinleştirebilir ya da devre dışı bırakabilirsiniz. Ayrıca Günlükler ve Veri Kümeleri sayfasındaki Ayarlar panelinden bu tercihleri istediğiniz zaman değiştirebilirsiniz. Bir projenin varsayılan depolama davranışını değiştirmek için generateContent API ve Interactions API'de günlük kaydı bağımsız olarak etkinleştirilebilir veya devre dışı bırakılabilir.

İstek düzeyinde günlük kaydı

Depolama ve günlük kaydı davranışı API'ye göre değişir:

• Interactions API: Sunucu tarafı durum yönetimini basitleştirmek için istekleri varsayılan olarak depolar (store=true).
• Generate Content API (generateContent): İstekleri varsayılan olarak depolamaz (store=false).

store özelliğini şu şekilde ayarlayabilirsiniz:

GenerateContent API

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.8-flash',
    contents='Explain quantum entanglement in simple terms.',
    config={'store': False} # Set to True to enable logging of this request
)

print(response.text)

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-3.8-flash',
    contents: 'Explain quantum entanglement in simple terms.',
    config: {
        store: false // Set to true to enable logging of this request
    }
});

console.log(response.text);

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

Client client = new Client();

// The GenerateContent API does not store requests by default
GenerateContentResponse response =
    client.models.generateContent(
        "gemini-3.8-flash",
        "Explain quantum entanglement in simple terms.",
        GenerateContentConfig.builder().build());

System.out.println(response.text());

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // The GenerateContent API does not store requests by default
    response, err := client.Models.GenerateContent(
        ctx,
        "gemini-3.8-flash",
        genai.Text("Explain quantum entanglement in simple terms."),
        &genai.GenerateContentConfig{},
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println(response.Text())
}

Interactions API

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Explain quantum entanglement in simple terms.",
    store=True # Set to False to disable logging of this request
)

print(interaction.outputs[-1].text)

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: 'gemini-3.8-flash',
    input: 'Explain quantum entanglement in simple terms.',
    store: true // Set to false to disable logging of this request
});

console.log(interaction.outputs[interaction.outputs.length - 1].text);

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Explain quantum entanglement in simple terms."))
        .store(true) // Set to false to disable logging of this request
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Explain quantum entanglement in simple terms."),
            Store: genai.Ptr(true), // Set to false to disable logging of this request
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

AI Studio'da proje günlüklerini görüntüleme

1. AI Studio'da Günlükler sayfasına gidin.
2. Açılır listeden bir proje seçin.
3. Varsa Interactions API'si için günlükler tabloda ters kronolojik sırada gösterilir.
4. Generate Content API'si için proje günlüklerini gözlemlemek istiyorsanız önce ayarlar panelinde bu özelliği etkinleştirin.

Yükün önizlemesi için bir girişi tıklayın. Gemini'dan gelen istemin ve yanıtın tamamını, ayrıca önceki aşamalardaki bağlamı inceleyebilirsiniz. Etkileşimler API istekleri için günlüklerde previous_interaction_id'ye doğrudan bağlantı da bulunur.

Proje depolama alanı saklama süresini yapılandırma

Günlükler, varsayılan 55 günlük saklama süresinin ardından sona erer ve silinmek üzere işaretlenir (veri kümesine kaydedilmediği sürece; veri kümelerine kaydedilen günlüklerin süresi sona ermez). Bir projenin günlüklerinin saklama aralığını en fazla 7, 14, 28 veya 55 gün olarak yapılandırabilirsiniz.

Veri kümeleri oluşturma ve paylaşma

Günlükleri, daha etkili bir şekilde düzenlemek ve dışa aktarmak için veri kümelerine kaydedebilirsiniz.

• Filtreleme ölçütü olarak kullanılacak bir özellik seçmek için Günlükler sayfasında üst kısımdaki filtre çubuğunu bulun.
• Filtrelenmiş görünümünüzde, tüm günlükleri veya tek tek günlükleri seçmek için onay kutularını kullanın.
• Listenin en üstünde görünen Veri kümesi oluştur düğmesini tıklayın.
• Yeni veri kümenize bir ad ve isteğe bağlı bir açıklama girin.
• Yeni oluşturduğunuz veri kümesini, seçilmiş günlükler grubuyla birlikte görürsünüz.
• Veri kümenizi daha ayrıntılı analiz için CSV, JSONL dosyaları olarak veya Google E-Tablolar'a aktarın.

Veri kümeleri, çeşitli kullanım alanlarında faydalı olabilir.

• Hazır soru setleri oluşturun: Yapay zekanızın gelişmesini istediğiniz alanlara yönelik iyileştirmeler yapın.
• Örnek kümeleri düzenleme: Örneğin, başka bir modelden yanıt oluşturmak için gerçek kullanımdan alınan bir örnek veya dağıtımdan önce rutin kontroller için bir dizi uç durum.
• Değerlendirme kümeleri: Diğer modeller veya sistem talimatı yinelemeleri arasında karşılaştırma yapmak için önemli özelliklerdeki gerçek kullanımı temsil eden kümeler.

Veri kümelerinizi Google ile paylaşarak Gemini'ın araştırma ve geliştirme sürecine katkıda bulunabilirsiniz.

Sınırlamalar

Günlüğe kaydetme özelliği şu anda aşağıdakiler için desteklenmemektedir:

• Imagen ve Veo modelleri
• Gemini yerleştirme modelleri
• Gemini Robotics modeli
• Video, GIF veya PDF içeren girişler
• Gemini API'de Genel Önizleme Ajanları

Sırada ne var?

• Oturum geçmişiyle prototip oluşturma: AI Studio Build'u kullanarak uygulamalara Vibe Code ekleyin ve yapay zeka özelliklerinde Gemini API günlüklerinin geçmişini etkinleştirmek için API anahtarınızı ekleyin.
• Günlükleri Gemini Batch API ile yeniden çalıştırma: Gemini Batch API ile günlükleri yeniden çalıştırarak yanıt örnekleme ve model ya da uygulama mantığı değerlendirmesi için veri kümelerini kullanın.