記錄和資料集

本指南說明如何在 Google AI Studio 資訊主頁查看 Gemini API 使用記錄，進一步瞭解模型行為，以及使用者與應用程式的互動方式。使用記錄功能觀察、偵錯，並視需要與 Google 分享使用意見回饋，協助改善 Gemini 在各種開發人員用途的表現。^*

支援所有 GenerateContent、BatchGenerateContent、StreamGenerateContent API 呼叫，以及不含代管代理的 Interactions API 呼叫。包括透過 OpenAI 相容性端點發出的呼叫。

設定專案記錄

根據預設，Interactions API 和 Generate Content API 都會儲存要求 (store=true)。如果是 Interactions API，這也會啟用伺服器端狀態管理功能。

在 Google AI Studio 中，您可以啟用或停用個別專案的儲存功能，並隨時透過 Gemini API 記錄資訊主頁的「設定」面板變更這些偏好設定。您可以分別開啟或關閉 generateContent API 和 Interactions API 的記錄功能，變更專案的預設儲存行為。

要求層級記錄

兩個 API 預設都會儲存要求 (store=true)：

Interactions API：預設會儲存要求，簡化伺服器端狀態管理。
Generate Content API (generateContent、streamGenerateContent 和 batchGenerateContent)：根據預設，系統會儲存 2026 年 10 月 26 日當天或之後建立的專案要求。在該日期前建立的專案，預設不會儲存要求 (store=false)，除非在 AI Studio 啟用記錄功能。

要求層級的 store 屬性優先順序高於專案層級設定。如要在 Generate Content API 要求中設定 store，必須使用 google-genai 2.33.0 以上版本的 Python、@google/genai 2.31.0 以上版本的 JavaScript、google-genai 1.79.0 以上版本的 Java，以及 google.golang.org/genai 1.76.0 以上版本的 Go。設定 store 屬性的方法如下：

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());

Go

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(""));

Go

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)
    }
}

在 AI Studio 查看專案記錄

前往 AI Studio 的「記錄」頁面。
從下拉式選單中選取專案。
記錄會按照時間順序由新至舊顯示在表格中 (如有)。
如果是 2026 年 10 月 26 日前建立的專案，請先在設定面板啟用 Generate Content API 記錄功能，才能查看 Generate Content API 的專案記錄。

按一下項目即可預覽酬載。您可以查看 Gemini 的完整提示和回覆，以及先前對話的背景資訊。如果是 Interactions API 要求，記錄也會包含 previous_interaction_id 的直接連結。

設定專案儲存空間保留

記錄會在預設的 55 天保留期限後到期，並標示為刪除 (除非儲存至資料集，則不會到期)。您可以將專案記錄的保留期限設為 7、14、28 或最多 55 天。

建立及共用資料集

您可以將記錄儲存至資料集，更有效地整理及匯出記錄。

在「Logs」(記錄) 頁面，找出頂端的篩選列，選取要篩選的屬性。
在篩選檢視畫面中，使用核取方塊選取所有或個別記錄。
點選清單頂端的「建立資料集」按鈕。
為新資料集命名，並視需要新增說明。
您會看到剛才建立的資料集，其中包含精選記錄。
將資料集匯出為 CSV、JSONL 檔案或 Google 試算表，以便進一步分析。

資料集在許多不同用途中都能派上用場。

建立挑戰集：針對您希望 AI 改進的領域，推動未來改善。
精選樣本集：例如，從實際使用情況中挑選樣本，用於生成其他模型的回覆，或收集極端案例，在部署前進行例行檢查。
評估集：代表重要功能實際使用情形的資料集，用於比較其他模型或系統指令疊代。

您可以選擇將資料集做為示範範例提供給 Google，協助 Gemini 的研究與開發。

限制

目前不支援記錄下列項目：

Imagen 和 Veo 模型
Gemini 嵌入模型
Gemini Robotics 模型
輸入內容包含影片、GIF 或 PDF
Gemini API 中的公開預先發布版代理

後續步驟

使用工作階段記錄設計原型：透過 AI Studio Build 直覺式程式開發應用程式，並新增 API 金鑰，啟用 AI 功能的 Gemini API 記錄。
使用 Gemini Batch API 重新執行記錄：使用 Gemini Batch API 重新執行記錄，即可使用資料集進行回覆取樣，以及評估模型或應用程式邏輯。