Registros y conjuntos de datos

En esta guía, aprenderás a ver los registros del uso de la API de Gemini en el panel de Google AI Studio para comprender mejor el comportamiento del modelo y cómo los usuarios pueden interactuar con tus aplicaciones. Usa el registro para observar, depurar y compartir comentarios de uso con Google de forma opcional para ayudar a mejorar Gemini en los casos de uso de los desarrolladores.^*

Se admiten todas las llamadas a la API de GenerateContent, BatchGenerateContent, StreamGenerateContent y las llamadas a la API de Interactions, excepto los agentes administrados. Esto incluye las llamadas realizadas a través de extremos de compatibilidad con OpenAI.

Configura el registro del proyecto

De forma predeterminada, la API almacena todos los objetos de interacción (store=true) para simplificar el uso de las funciones de administración de estado del servidor. Por el contrario, la Generate Content API no almacena solicitudes de forma predeterminada y requiere que el almacenamiento esté habilitado por solicitud o a nivel del proyecto desde AI Studio.

En Google AI Studio, puedes habilitar o inhabilitar el registro para todos los proyectos o para proyectos específicos, y cambiar estas preferencias en cualquier momento a través del panel de Configuración en la página Registros y conjuntos de datos. El registro se puede activar o desactivar de forma independiente para la generateContent API y la API de Interactions para cambiar el comportamiento de almacenamiento predeterminado de un proyecto.

Registro a nivel de la solicitud

El comportamiento de almacenamiento y registro difiere según la API:

• API de Interactions: Almacena solicitudes de forma predeterminada (store=true) para simplificar la administración de estado del servidor.
• Content API (generateContent): No almacena solicitudes de forma predeterminada (store=false).

A continuación, se explica cómo puedes configurar la propiedad store:

API de GenerateContent

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.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("Tell me a fact about space."))
        .store(true)
        .build();

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

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

API de Interactions

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("Tell me a fact about space."))
        .store(true)
        .build();

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

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

Visualiza los registros del proyecto en AI Studio

1. Ve a la página Registros en AI Studio.
2. Selecciona un proyecto en el menú desplegable.
3. Los registros aparecerán en la tabla en orden cronológico inverso para la API de Interactions, si existen.
4. Para observar los registros del proyecto de la API de Generate Content, primero habilita esta opción en el panel de configuración.

Haz clic en una entrada para obtener una vista previa de la carga útil. Puedes inspeccionar la instrucción y la respuesta completas de Gemini, y el contexto de los turnos anteriores. Para las solicitudes de la API de Interactions, los registros también incluyen un vínculo directo al previous_interaction_id.

Configura la retención de almacenamiento del proyecto

Los registros vencerán y se marcarán para su eliminación después de un período de retención predeterminado de 55 días (a menos que se guarden en un conjunto de datos, que no vencen). Puedes configurar el período de retención de los registros de un proyecto en 7, 14, 28 o 55 días como máximo.

Crea y comparte conjuntos de datos

Puedes guardar registros en conjuntos de datos para organizarlos y exportarlos de manera más eficaz.

• En la página Registros, ubica la barra de filtros en la parte superior para seleccionar una propiedad por la que filtrar.
• En la vista filtrada, usa las casillas de verificación para seleccionar todos los registros o registros individuales.
• Haz clic en el botón Crear conjunto de datos que aparece en la parte superior de la lista.
• Asigna un nombre a tu nuevo conjunto de datos y una descripción opcional.
• Verás el conjunto de datos que acabas de crear con el conjunto seleccionado de registros.
• Exporta tu conjunto de datos para un análisis más detallado como archivos CSV, JSONL o a Hojas de cálculo de Google.

Los conjuntos de datos pueden ser útiles para varios casos de uso diferentes.

• Selecciona conjuntos de desafíos: Impulsa mejoras futuras que se enfoquen en las áreas en las que deseas que mejore tu IA.
• Selecciona conjuntos de muestras: Por ejemplo, una muestra del uso real para generar respuestas de otro modelo o una colección de casos extremos para verificaciones de rutina antes de la implementación.
• Conjuntos de evaluación: Conjuntos que son representativos del uso real en capacidades importantes, para la comparación entre otros modelos o iteraciones de instrucciones del sistema.

Puedes contribuir a la investigación y el desarrollo de Gemini si eliges compartir tus conjuntos de datos con Google como ejemplos de demostración.

Limitaciones

Por el momento, no se admite el registro para lo siguiente:

• Modelos de Imagen y Veo
• Modelos de incorporación de Gemini
• Modelo de Gemini Robotics
• Entradas que contienen videos, GIFs o PDFs
• Agentes de vista previa pública en la API de Gemini

¿Qué sigue?

• Crea prototipos con el historial de sesiones: Usa AI Studio Build para codificar aplicaciones y agregar tu clave de API para habilitar un historial de registros de la API de Gemini para las funciones de IA.
• Vuelve a ejecutar registros con la API de Gemini Batch: Usa conjuntos de datos para el muestreo de respuestas y la evaluación de modelos o la lógica de la aplicación volviendo a ejecutar registros con la API de Gemini Batch.