Neste guia, você vai aprender a ver registros do uso da API Gemini no painel do Google AI Studio para entender melhor o comportamento do modelo e como os usuários interagem com seus aplicativos. Use o registro em registros para observar, depurar e compartilhar feedback de uso com o Google para ajudar a melhorar o Gemini em casos de uso de desenvolvedores.*
Todas as chamadas de API GenerateContent, BatchGenerateContent, StreamGenerateContent e Interactions, exceto as de agentes gerenciados, são compatíveis. Isso inclui chamadas feitas pelos endpoints de
compatibilidade com a OpenAI.
Configurar o registro do projeto
Por padrão, a API armazena todos os objetos de interação (store=true) para simplificar o uso dos recursos de gerenciamento de estado do lado do servidor. Por outro lado, a API Generate Content não armazena solicitações por padrão e exige que o armazenamento seja ativado por solicitação ou no nível do projeto no AI Studio.
No AI Studio do Google, é possível ativar ou desativar o registro em todos os projetos ou em projetos específicos e mudar essas preferências a qualquer momento no painel Configurações da página Registros e conjuntos de dados. É possível ativar ou desativar o registro em log
de forma independente para a API generateContent e a API
Interactions
para mudar o comportamento de armazenamento padrão de um projeto.
Geração de registros no nível da solicitação
O comportamento de armazenamento e geração de registros varia de acordo com a API:
- API Interactions:armazena solicitações por padrão (
store=true) para simplificar o gerenciamento de estado do lado do servidor. - API Generate Content (
generateContent): não armazena solicitações por padrão (store=false).
Veja como definir a propriedade store:
API GenerateContent
Python
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model='gemini-3.6-flash',
contents='Explain quantum entanglement in simple terms.',
config={'store': False} # Set to True to enable logging of this request
)
print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const client = new GoogleGenAI({});
const response = await client.models.generateContent({
model: 'gemini-3.6-flash',
contents: 'Explain quantum entanglement in simple terms.',
config: {
store: false // Set to true to enable logging of this request
}
});
console.log(response.text);
API Interactions
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.6-flash",
input="Explain quantum entanglement in simple terms.",
store=True # Set to False to disable logging of this request
)
print(interaction.outputs[-1].text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const client = new GoogleGenAI({});
const interaction = await client.interactions.create({
model: 'gemini-3.6-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);
Ver registros do projeto no AI Studio
- Acesse a página "Registros" no AI Studio.
- Selecione um projeto no menu suspenso.
- Os registros vão aparecer na tabela em ordem cronológica inversa para a API Interactions, se existirem.
- Para observar os registros do projeto da API Content, primeiro ative essa opção no painel de configurações.
Clique em uma entrada para ver uma prévia do payload. Você pode inspecionar o comando e a resposta completos do Gemini, além do contexto das trocas anteriores. Para solicitações da API Interactions, os registros também incluem um link direto para o previous_interaction_id.
Configurar a retenção de armazenamento do projeto
Os registros expiram e são marcados para exclusão após um período de retenção padrão de 55 dias, a menos que sejam salvos em um conjunto de dados, que não expira. É possível configurar a janela de retenção dos registros de um projeto para, no máximo, 7, 14, 28 ou 55 dias.
Criar e compartilhar conjuntos de dados
É possível salvar registros em conjuntos de dados para organizar e exportar com mais eficiência.
- Na página "Registros", localize a barra de filtro na parte de cima para selecionar uma propriedade de filtragem.
- Na visualização filtrada, use as caixas de seleção para selecionar todos os registros ou apenas alguns.
- Clique no botão Criar conjunto de dados que aparece na parte de cima da lista.
- Dê um nome e uma descrição opcional ao novo conjunto de dados.
- Você vai encontrar o conjunto de dados que acabou de criar com o conjunto selecionado de registros.
- Exporte seu conjunto de dados para análise posterior como arquivos CSV, JSONL ou para o Google Planilhas.
Os conjuntos de dados podem ser úteis para vários casos de uso diferentes.
- Organize conjuntos de desafios:impulsione melhorias futuras que visam áreas em que você quer que a IA melhore.
- Organizar conjuntos de amostras:por exemplo, uma amostra de uso real para gerar respostas de outro modelo ou uma coleção de casos extremos para verificações de rotina antes da implantação.
- Conjuntos de avaliação:conjuntos representativos do uso real em recursos importantes, para comparação entre outros modelos ou iterações de instruções do sistema.
Você pode contribuir para a pesquisa e o desenvolvimento do Gemini compartilhando seus conjuntos de dados com o Google como exemplos de demonstração.
Limitações
No momento, o registro em log não é compatível com o seguinte:
- Modelos do Imagen e do Veo
- Modelos de incorporação do Gemini
- Modelo do Gemini Robotics
- Entradas com vídeos, GIFs ou PDFs
- Agentes de pré-lançamento público na API Gemini
A seguir
- Crie protótipos com o histórico da sessão:use o AI Studio Build para programar apps com vibe coding e adicione sua chave de API para ativar um histórico de registros da API Gemini para recursos de IA.
- Executar novamente os registros com a API Gemini Batch:use conjuntos de dados para amostragem de respostas e avaliação de modelos ou lógica de aplicativos executando novamente os registros com a API Gemini Batch.