Dalam panduan ini, Anda akan mempelajari cara melihat log dari penggunaan Gemini API di dasbor Google AI Studio untuk lebih memahami perilaku model dan cara pengguna berinteraksi dengan aplikasi Anda. Gunakan logging untuk mengamati, men-debug, dan secara opsional membagikan masukan penggunaan kepada Google untuk membantu meningkatkan kualitas Gemini di berbagai kasus penggunaan developer.*
Semua GenerateContent, BatchGenerateContent, StreamGenerateContent panggilan API
, dan panggilan API Interaksi, kecuali Agen Terkelola
, didukung. Hal ini mencakup panggilan yang dilakukan melalui
kompatibilitas OpenAI endpoint.
*Catatan: Penyimpanan untuk log Gemini API hanya tersedia untuk project di paket berbayar Gemini API.
Mengonfigurasi logging project
Secara default, API menyimpan semua objek interaksi (store=true) untuk menyederhanakan penggunaan fitur pengelolaan status sisi server. Sebaliknya, Generate Content API tidak menyimpan permintaan secara default, dan memerlukan penyimpanan untuk diaktifkan per permintaan atau di tingkat project dari AI Studio.
Di Google AI Studio, Anda dapat mengaktifkan atau
menonaktifkan logging untuk semua project atau untuk project tertentu dan mengubah preferensi ini kapan saja melalui panel Setelan di halaman
Log dan Set Data. Logging dapat diaktifkan atau dinonaktifkan
secara terpisah untuk generateContent API dan
Interactions API
untuk mengubah perilaku penyimpanan default untuk project.
Logging tingkat permintaan
Perilaku penyimpanan dan logging berbeda menurut API:
- Interaksi API: Menyimpan permintaan secara default (
store=true) untuk menyederhanakan pengelolaan status sisi server. - Generate Content API (
generateContent): Tidak menyimpan permintaan secara default (store=false).
Berikut cara menetapkan properti store:
generateContent API
Python
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)
JavaScript
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);
Interactions API
Python
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)
JavaScript
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);
Melihat log project di AI Studio
- Buka halaman Log di AI Studio.
- Pilih project dari menu drop-down.
- Log akan muncul dalam tabel dalam urutan kronologis terbalik untuk Interactions API, jika ada.
- Untuk mengamati log project untuk Generate Content API, aktifkan terlebih dahulu di panel setelan.
Klik entri untuk melihat pratinjau payload. Anda dapat memeriksa perintah dan respons lengkap dari Gemini, serta konteks dari giliran sebelumnya. Untuk permintaan Interactions API, log juga menyertakan link langsung ke previous_interaction_id.
Mengonfigurasi penyimpanan log project
Log akan berakhir masa berlakunya dan ditandai untuk dihapus setelah periode penyimpanan default selama 55 hari (kecuali jika disimpan ke set data, yang tidak akan berakhir masa berlakunya). Anda dapat mengonfigurasi periode penyimpanan log project hingga maksimal 7, 14, 28, atau 55 hari.
Membuat dan membagikan set data
Anda dapat menyimpan log ke set data untuk mengatur dan mengekspornya dengan lebih efektif.
- Dari halaman Log, temukan panel filter di bagian atas untuk memilih properti yang akan digunakan sebagai filter.
- Dari tampilan yang difilter, gunakan kotak centang untuk memilih semua atau log individual.
- Klik tombol Buat set data yang muncul di bagian atas daftar.
- Beri nama set data baru Anda dan deskripsi opsional.
- Anda akan melihat set data yang baru saja dibuat dengan kumpulan log yang dikurasi.
- Ekspor set data Anda untuk analisis lebih lanjut sebagai file CSV, JSONL, atau ke Google Spreadsheet.
Set data dapat berguna untuk sejumlah kasus penggunaan yang berbeda.
- Mengurasi set tantangan: Mendorong peningkatan di masa mendatang yang menargetkan area yang ingin Anda tingkatkan kualitas AI-nya.
- Mengurasi set sampel: Misalnya, sampel dari penggunaan sebenarnya untuk membuat respons dari model lain, atau kumpulan kasus ekstrem untuk pemeriksaan rutin sebelum deployment.
- Set evaluasi: Set yang mewakili penggunaan sebenarnya di seluruh kemampuan penting, untuk perbandingan di seluruh model lain atau iterasi petunjuk sistem.
Anda dapat berkontribusi pada riset dan pengembangan Gemini dengan memilih untuk membagikan set data Anda kepada Google sebagai contoh demonstrasi.
Batasan
Logging saat ini tidak didukung untuk hal berikut:
- Model Imagen dan Veo
- Model embedding Gemini
- Model Gemini Robotics
- Input yang berisi video, GIF, atau PDF
- Agen Pratinjau Publik di Gemini API
Langkah berikutnya
- Membuat prototipe dengan histori sesi: Gunakan AI Studio Build untuk membuat kode aplikasi dan menambahkan kunci API Anda guna mengaktifkan histori log Gemini API untuk fitur AI.
- Menjalankan ulang log dengan Gemini Batch API: Gunakan set data untuk pengambilan sampel respons dan evaluasi model atau logika aplikasi dengan menjalankan ulang log menggunakan Gemini Batch API.