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, de forma opcional, compartir comentarios sobre el uso con Google para ayudar a mejorar Gemini en todos los casos de uso de los desarrolladores.^*

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

Configura el registro del proyecto

De forma predeterminada, tanto la API de Interactions como la API de Generate Content almacenan las solicitudes (store=true). En el caso de la API de Interactions, esto también habilita las funciones de administración de estado del servidor.

En Google AI Studio, puedes habilitar o inhabilitar el almacenamiento para proyectos individuales y cambiar estas preferencias en cualquier momento a través del panel Configuración en tu panel de registros de la API de Gemini. Puedes activar o desactivar el registro de forma independiente para la API de generateContent y la API de Interactions para cambiar el comportamiento de almacenamiento predeterminado de un proyecto.

Registro a nivel de la solicitud

Ambas APIs almacenan solicitudes de forma predeterminada (store=true):

• API de Interactions: Almacena las solicitudes de forma predeterminada para simplificar la administración de estados del servidor.
• Content API (generateContent, streamGenerateContent y batchGenerateContent): Almacena solicitudes de forma predeterminada para los proyectos creados a partir del 26 de octubre de 2026. Los proyectos creados antes de esa fecha no almacenan solicitudes de forma predeterminada (store=false), a menos que el registro esté habilitado en AI Studio.

La propiedad store a nivel de la solicitud tiene prioridad sobre el parámetro de configuración a nivel del proyecto. Para configurar store en las solicitudes a la API de Generate Content, se requiere google-genai 2.33.0 o una versión posterior para Python, @google/genai 2.31.0 o una versión posterior para JavaScript, google-genai 1.79.0 o una versión posterior para Java y google.golang.org/genai 1.76.0 o una versión posterior para Go. A continuación, se muestra 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': True} # Set to False to disable 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: true // Set to false to disable 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();

GenerateContentResponse response =
    client.models.generateContent(
        "gemini-3.8-flash",
        "Explain quantum entanglement in simple terms.",
        GenerateContentConfig.builder()
            .store(true) // Set to false to disable logging of this request
            .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)
    }

    response, err := client.Models.GenerateContent(
        ctx,
        "gemini-3.8-flash",
        genai.Text("Explain quantum entanglement in simple terms."),
        &genai.GenerateContentConfig{
            Store: genai.Ptr(true), // Set to false to disable logging of this request
        },
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println(response.Text())
}

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("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)
    }
}

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, si existen.
4. En el caso de los proyectos creados antes del 26 de octubre de 2026, primero habilita el registro de la API de Generate Content en el panel de configuración para observar los registros del proyecto de la API de Generate Content.

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. En el caso de las solicitudes a la API de Interactions, los registros también incluyen un vínculo directo al previous_interaction_id.

Configura la retención del 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 un máximo de 7, 14, 28 o 55 días.

Crea y comparte conjuntos de datos

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

• En la página Registros, busca 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 algunos de ellos.
• Haz clic en el botón Crear conjunto de datos que aparece en la parte superior de la lista.
• Asigna un nombre al nuevo conjunto de datos y una descripción opcional.
• Verás el conjunto de datos que acabas de crear con el conjunto de registros seleccionado.
• Exporta tu conjunto de datos para realizar más análisis como archivos CSV o 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 quieres que mejore tu IA.
• Selecciona conjuntos de muestras: Por ejemplo, una muestra de 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: Son conjuntos que representan el uso real en funciones importantes, para compararlos con 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 embedding de Gemini
• Modelo de Gemini Robotics
• Entradas que contienen videos, GIFs o PDFs
• Agentes de la versión preliminar pública en la API de Gemini

¿Qué sigue?

• Crea prototipos con el historial de sesiones: Usa AI Studio Build para crear apps con vibe coding y agrega tu clave de API para habilitar un historial de registros de la API de Gemini para las funciones potenciadas por IA.
• Vuelve a ejecutar los 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 los registros con la API de Gemini Batch.