ในคู่มือนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีดูบันทึกจากการใช้งาน Gemini API ในแดชบอร์ด Google AI Studio เพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมของโมเดลและวิธีที่ผู้ใช้อาจโต้ตอบกับแอปพลิเคชันของคุณได้ดียิ่งขึ้น ใช้การบันทึกเพื่อสังเกตการณ์ แก้ไขข้อบกพร่อง และเลือกแชร์ความคิดเห็นเกี่ยวกับการใช้งานกับ Google เพื่อช่วยปรับปรุง Gemini ในกรณีการใช้งานต่างๆ ของนักพัฒนาแอป*
ระบบรองรับการเรียก API ทั้งหมดของ GenerateContent, BatchGenerateContent, StreamGenerateContent และการเรียก API ของ Interactions ยกเว้น Managed Agent ซึ่งรวมถึงการเรียกใช้ผ่านปลายทางความเข้ากันได้กับ OpenAI
กำหนดค่าการบันทึกโปรเจ็กต์
โดยค่าเริ่มต้น ทั้ง Interactions API และ Generate Content API จะจัดเก็บคำขอ (store=true) สำหรับ Interactions API การดำเนินการนี้ยังเปิดใช้ฟีเจอร์การจัดการสถานะฝั่งเซิร์ฟเวอร์ด้วย
ใน Google AI Studio คุณสามารถเปิดหรือปิดใช้พื้นที่เก็บข้อมูลสำหรับแต่ละโปรเจ็กต์ และเปลี่ยนค่ากำหนดเหล่านี้ได้ทุกเมื่อผ่านแผงการตั้งค่าในแดชบอร์ดบันทึก Gemini API คุณสามารถเปิดหรือปิดการบันทึกแยกกันสำหรับ generateContent API และ Interactions API เพื่อเปลี่ยนลักษณะการทำงานของพื้นที่เก็บข้อมูลเริ่มต้นสำหรับโปรเจ็กต์ได้
การบันทึกระดับคำขอ
API ทั้ง 2 รายการจะจัดเก็บคำขอโดยค่าเริ่มต้น (store=true) ดังนี้
- Interactions API: จัดเก็บคำขอโดยค่าเริ่มต้นเพื่อลดความซับซ้อนในการจัดการสถานะฝั่งเซิร์ฟเวอร์
- Generate Content API (
generateContent,streamGenerateContentและbatchGenerateContent): จัดเก็บคำขอโดยค่าเริ่มต้นสำหรับโปรเจ็กต์ที่สร้างในวันที่ 26 ตุลาคม 2026 เป็นต้นไป โปรเจ็กต์ที่สร้างก่อนวันที่ดังกล่าวจะไม่จัดเก็บคำขอโดยค่าเริ่มต้น (store=false) เว้นแต่จะเปิดใช้การบันทึกใน AI Studio
พร็อพเพอร์ตี้ store ระดับคำขอจะมีความสำคัญเหนือกว่าการตั้งค่าระดับโปรเจ็กต์ การตั้งค่า store ในคำขอ Generate Content API ต้องใช้ google-genai 2.33.0 ขึ้นไปสำหรับ Python, @google/genai 2.31.0 ขึ้นไปสำหรับ JavaScript, google-genai 1.79.0 ขึ้นไปสำหรับ Java และ google.golang.org/genai 1.76.0 ขึ้นไปสำหรับ Go วิธีตั้งค่าพร็อพเพอร์ตี้ store มีดังนี้
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)
}
}
ดูบันทึกของโปรเจ็กต์ใน AI Studio
- ไปที่หน้าบันทึกใน AI Studio
- เลือกโปรเจ็กต์จากเมนูแบบเลื่อนลง
- บันทึกจะปรากฏในตารางตามลำดับเวลาจากใหม่ไปเก่า (หากมี)
- สำหรับโปรเจ็กต์ที่สร้างก่อนวันที่ 26 ตุลาคม 2026 ให้เปิดใช้การบันทึก Generate Content API ในแผงการตั้งค่าก่อนเพื่อดูบันทึกโปรเจ็กต์สำหรับ Generate Content API
คลิกรายการเพื่อดูตัวอย่างเพย์โหลด คุณสามารถตรวจสอบพรอมต์และคำตอบแบบเต็มจาก Gemini รวมถึงบริบทจากเทิร์นก่อนหน้าได้ สำหรับคำขอ Interactions API บันทึกจะมีลิงก์โดยตรงไปยัง previous_interaction_id ด้วย
กำหนดค่าการเก็บรักษาพื้นที่เก็บข้อมูลของโปรเจ็กต์
บันทึกจะหมดอายุและทำเครื่องหมายเพื่อลบหลังจากผ่านกรอบเวลาการเก็บรักษาเริ่มต้น 55 วัน (เว้นแต่จะบันทึกไว้ในชุดข้อมูล ซึ่งจะไม่มีวันหมดอายุ) คุณสามารถกำหนดค่ากรอบเวลาการเก็บรักษาบันทึกของโปรเจ็กต์เป็น 7, 14, 28 หรือสูงสุด 55 วันได้
สร้างและแชร์ชุดข้อมูล
คุณสามารถบันทึกบันทึกไปยังชุดข้อมูลเพื่อจัดระเบียบและส่งออกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- จากหน้าบันทึก ให้ค้นหาแถบตัวกรองที่ด้านบนเพื่อเลือกพร็อพเพอร์ตี้ที่จะกรอง
- จากมุมมองตัวกรอง ให้ใช้ช่องทำเครื่องหมายเพื่อเลือกบันทึกทั้งหมดหรือบันทึกแต่ละรายการ
- คลิกปุ่มสร้างชุดข้อมูลที่ปรากฏที่ด้านบนของรายการ
- ตั้งชื่อและใส่คำอธิบาย (ไม่บังคับ) ให้กับชุดข้อมูลใหม่
- คุณจะเห็นชุดข้อมูลที่เพิ่งสร้างขึ้นพร้อมชุดบันทึกที่ดูแลจัดการแล้ว
- ส่งออกชุดข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติมเป็นไฟล์ CSV, JSONL หรือไปยัง Google ชีต
ชุดข้อมูลมีประโยชน์สำหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย
- ดูแลจัดการชุดคำถามทดสอบ: ขับเคลื่อนการปรับปรุงในอนาคตที่กำหนดเป้าหมายไปยังด้านที่คุณต้องการให้ AI ปรับปรุง
- ดูแลจัดการชุดตัวอย่าง: เช่น ตัวอย่างจากการใช้งานจริงเพื่อสร้างคำตอบจากโมเดลอื่น หรือคอลเล็กชันเคสที่ผิดปกติสำหรับการตรวจสอบตามปกติก่อนการทำให้ใช้งานได้
- ชุดการประเมิน: ชุดที่เป็นตัวแทนของการใช้งานจริงในความสามารถที่สำคัญ เพื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่นๆ หรือการทำซ้ำคำสั่งของระบบ
คุณสามารถมีส่วนร่วมในการวิจัยและพัฒนา Gemini ได้โดยเลือกแชร์ชุดข้อมูลกับ Google เพื่อเป็นตัวอย่างสาธิต
ข้อจำกัด
ปัจจุบันระบบยังไม่รองรับการบันทึกสำหรับรายการต่อไปนี้
- โมเดล Imagen และ Veo
- โมเดลการฝังของ Gemini
- โมเดล Gemini Robotics
- ข้อมูลที่ป้อนซึ่งมีวิดีโอ, GIF หรือ PDF
- Agent เวอร์ชันตัวอย่างแบบสาธารณะใน Gemini API
ขั้นตอนถัดไป
- สร้างต้นแบบด้วยประวัติเซสชัน: ใช้ AI Studio Build เพื่อเขียนโค้ดแอปแบบ Vibe Coding และเพิ่มคีย์ API เพื่อเปิดใช้ประวัติบันทึก Gemini API สำหรับฟีเจอร์ AI
- เรียกใช้บันทึกซ้ำด้วย Gemini Batch API: ใช้ชุดข้อมูลสำหรับการสุ่มตัวอย่างคำตอบและการประเมินโมเดลหรือตรรกะของแอปพลิเคชันโดยเรียกใช้บันทึกซ้ำด้วย Gemini Batch API