Registros e conjuntos de dados

Neste guia, você vai aprender a visualizar registros do uso da API Gemini no painel do Google AI Studio para entender melhor o comportamento do modelo e como os usuários podem interagir com seus aplicativos. Use a geração de 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 as chamadas da API Interactions, exceto os agentes gerenciados, são compatíveis. Isso inclui chamadas feitas por endpoints de compatibilidade do OpenAI.

*Observação: o armazenamento de registros da API Gemini só está disponível para projetos no nível pago da API Gemini.

Configurar a geração de registros do projeto

Por padrão, a API armazena todos os objetos de interação (store=true) para simplificar o uso de 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 Google AI Studio, é possível ativar ou desativar a geração de registros para todos os projetos ou para projetos específicos e mudar essas preferências a qualquer momento no painel Configurações na página Registros e conjuntos de dados. A geração de registros pode ser ativada ou desativada de forma independente para a generateContent API e a Interactions API 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).

Confira como definir a propriedade store:

API generateContent

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.5-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-3.5-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

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-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-3.5-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 de projetos no AI Studio

1. Acesse a página "Registros" no AI Studio.
2. Selecione um projeto no menu suspenso.
3. Os registros vão aparecer na tabela em ordem cronológica inversa para a API Interactions, se existirem.
4. Para observar os registros de projetos da API Generate Content, primeiro ative essa opção no painel de configurações.

Clique em uma entrada para conferir uma prévia do payload. É possível inspecionar o comando e a resposta completos do Gemini, além do contexto das conversas 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 vão expirar e serão 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 o período de retenção dos registros de um projeto para um máximo de 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 filtros na parte de cima para selecionar uma propriedade para filtrar.
• Na visualização filtrada, use as caixas de seleção para selecionar todos os registros ou registros individuais.
• 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 ver o conjunto de dados que acabou de criar com o conjunto de registros selecionado.
• Exporte o conjunto de dados para análise posterior como arquivos CSV, JSONL ou para o Planilhas Google.

Os conjuntos de dados podem ser úteis para vários casos de uso diferentes.

• Selecionar conjuntos de desafios:impulsionar melhorias futuras que visam áreas em que você quer que sua IA melhore.
• Selecionar 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 que representam o 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

A geração de registros não é compatível no momento com o seguinte:

• Modelos do Imagen e do Veo
• Modelos de incorporação do Gemini
• Modelo do Gemini Robotics
• Entradas que contêm vídeos, GIFs ou PDFs
• Agentes de prévia pública na API Gemini

A seguir

• Criar protótipos com o histórico de sessões:use o AI Studio Build para criar apps de vibe coding e adicione sua chave de API para ativar um histórico de registros da API Gemini para recursos de IA.
• Executar registros novamente com a API Gemini Batch: use conjuntos de dados para amostragem de respostas e avaliação de modelos ou lógica de aplicativos executando registros novamente com a API Gemini Batch.