Журналы и наборы данных

В этом руководстве вы узнаете, как просматривать журналы использования Gemini API на панели управления Google AI Studio, чтобы лучше понимать поведение модели и то, как пользователи могут взаимодействовать с вашими приложениями. Используйте ведение журнала, чтобы наблюдать за работой Gemini, отлаживать ее и при желании делиться с Google отзывами об использовании, чтобы помогать улучшать Gemini для разработчиков.*

Поддерживаются все вызовы API GenerateContent, BatchGenerateContent, StreamGenerateContent и Interactions, за исключением управляемых агентов. Это относится и к вызовам, сделанным через конечные точки, совместимые с OpenAI.

Настройка ведения журнала проекта

По умолчанию и Interactions API, и Generate Content API сохраняют запросы (store=true). Для Interactions API это также позволяет управлять состоянием на стороне сервера.

В Google AI Studio вы можете включить или отключить хранение данных для отдельных проектов и изменить эти настройки в любое время на панели Настройки в панели управления журналами Gemini API. Вы можете включить или отключить ведение журнала отдельно для generateContent API и Interactions API, чтобы изменить поведение хранилища по умолчанию для проекта.

Ведение журнала на уровне запросов

Оба API по умолчанию сохраняют запросы (store=true):

  • Interactions API по умолчанию сохраняет запросы, чтобы упростить управление состоянием на стороне сервера.
  • Generate Content API (generateContent, streamGenerateContent и batchGenerateContent). По умолчанию сохраняет запросы для проектов, созданных 26 октября 2026 г. или позже. В проектах, созданных до этой даты, запросы по умолчанию не сохраняются (store=false), если в AI Studio не включено ведение журнала.

Свойство store на уровне запроса имеет приоритет над настройкой на уровне проекта. Чтобы задать свойство store в запросах к Generate Content API, требуется google-genai 2.33.0 или более поздней версии для Python, @google/genai 2.31.0 или более поздней версии для JavaScript, google-genai 1.79.0 или более поздней версии для Java и google.golang.org/genai 1.76.0 или более поздней версии для Go. Вот как можно задать свойство store:

GenerateContent API

Python

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)

JavaScript

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);

Java

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());

Проложить маршрут

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())
}

Interactions API

Python

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)

JavaScript

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);

Java

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(""));

Проложить маршрут

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)
    }
}

Как посмотреть журналы проекта в AI Studio

  1. Перейдите на страницу Logs (Журналы) в AI Studio.
  2. Выберите проект в раскрывающемся списке.
  3. Журналы будут показаны в таблице в обратном хронологическом порядке.
  4. Для проектов, созданных до 26 октября 2026 года, сначала включите ведение журналов Generate Content API на панели настроек, чтобы просматривать журналы проекта для Generate Content API.

Нажмите на запись, чтобы посмотреть полезную нагрузку. Вы можете посмотреть полный запрос и ответ Gemini, а также контекст предыдущих шагов. Для запросов Interactions API журналы также содержат прямую ссылку на previous_interaction_id.

Настроить хранение данных проекта

По умолчанию срок хранения журналов составляет 55 дней, после чего они помечаются для удаления (если они не сохранены в наборе данных, срок хранения которого не ограничен). Вы можете настроить период хранения журналов проекта: 7, 14, 28 или 55 дней.

Создание наборов данных и предоставление доступа к ним

Вы можете сохранять журналы в наборах данных, чтобы эффективнее упорядочивать и экспортировать их.

  • На странице журналов найдите панель фильтров вверху и выберите свойство, по которому нужно отфильтровать данные.
  • В отфильтрованном представлении установите флажки, чтобы выбрать все или отдельные журналы.
  • Нажмите кнопку Создать набор данных в верхней части списка.
  • Укажите название и описание (необязательно) набора данных.
  • Вы увидите созданный набор данных с выбранными журналами.
  • Экспортируйте набор данных в формате CSV, JSONL или в Google Таблицы для дальнейшего анализа.

Наборы данных могут быть полезны в различных ситуациях.

  • Создавайте наборы контрольных заданий. Это поможет вам улучшить ИИ в нужных областях.
  • Создание наборов примеров. Например, можно взять примеры из реального использования, чтобы сгенерировать ответы из другой модели, или собрать пограничные случаи для регулярных проверок перед развертыванием.
  • Наборы для оценки. Наборы, которые отражают реальное использование важных функций и позволяют сравнивать разные модели или итерации системных инструкций.

Вы можете внести вклад в исследования и разработку Gemini, предоставив Google доступ к своим наборам данных в качестве примеров.

Ограничения

В настоящее время ведение журналов не поддерживается для следующих объектов:

  • Модели Imagen и Veo
  • Модели встраивания Gemini
  • модель Gemini Robotics
  • Входные данные, содержащие видео, GIF-файлы или PDF-файлы.
  • общедоступная предварительная версия агентов в Gemini API

Дальнейшие действия

  • Создайте прототип с историей сеансов. Используйте AI Studio Build для вайб-кодинга приложений и добавьте ключ API, чтобы включить историю журналов Gemini API для ИИ-функций.
  • Повторный запуск журналов с помощью Gemini Batch API. Используйте наборы данных для выборки ответов и оценки моделей или логики приложения, повторно запуская журналы с помощью Gemini Batch API.