日志和数据集

在本指南中，您将了解如何在 Google AI Studio 信息中心内查看 Gemini API 使用情况日志，以便更好地了解模型行为以及用户与您的应用互动的方式。使用日志记录来观察、调试，并选择性地与 Google 分享使用情况反馈，以帮助改进 Gemini 在开发者使用情形下的表现。*

支持所有 GenerateContent、BatchGenerateContent、StreamGenerateContent API 调用，以及 Interactions API 调用（不包括托管式智能体）。这包括通过 OpenAI 兼容性端点进行的调用。

配置项目日志记录

默认情况下，API 会存储所有互动对象 (store=true)，以便简化服务器端状态管理功能的使用。相比之下，Generate Content API 默认情况下不会存储请求，并且需要从 AI Studio 中按请求或在项目级启用存储。

在 Google AI Studio 中，您可以为所有项目或特定项目启用或停用日志记录，并随时通过日志和数据集页面中的设置面板更改这些偏好设置。您可以单独为 generateContent API 和 Interactions API 开启或关闭日志记录，以更改项目的默认存储行为。

请求级日志记录

存储和日志记录行为因 API 而异：

  • Interactions API：默认情况下存储请求 (store=true)，以简化服务器端状态管理。
  • Generate Content API (generateContent)：默认情况下不存储请求 (store=false)。

以下是设置 store 属性的方法：

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);

在 AI Studio 中查看项目日志

  1. 前往 AI Studio 中的“日志”页面。
  2. 从下拉菜单中选择项目。
  3. 如果存在日志，则日志将以反向时间顺序显示在 Interactions API 的表格中。
  4. 如需查看 Generate Content API 的项目日志，请先在设置面板中启用此功能。

点击条目即可预览相应载荷。您可以检查 Gemini 的完整提示和回答，以及之前对话轮次中的上下文。对于 Interactions API 请求，日志还包含指向 previous_interaction_id 的直接链接。

配置项目存储空间保留设置

日志将在默认保留期限（55 天）过后过期并被标记为待删除（除非保存到数据集，否则不会过期）。您可以将项目的日志保留期限配置为最长 7 天、14 天、28 天或 55 天。

创建和共享数据集

您可以将日志保存到数据集中，以便更有效地整理和导出日志。

  • 在日志页面中，找到顶部的过滤条件栏，然后选择要作为过滤条件的属性。
  • 在过滤后的视图中，使用复选框选择所有日志或单个日志。
  • 点击列表顶部显示的创建数据集按钮。
  • 为新数据集命名并添加说明（可选）。
  • 您会看到刚刚创建的包含精选日志的数据集。
  • 将数据集导出为 CSV、JSONL 文件或导出到 Google 表格，以便进一步分析。

数据集可用于多种不同的应用场景。

  • 精心挑选挑战集：推动未来的改进，重点关注您希望 AI 改进的方面。
  • 精心挑选样本集：例如，从实际使用情况中抽样，以生成来自其他模型的回答；或者收集一系列极端情况，以便在部署前进行常规检查。
  • 评估集：能够代表重要功能实际使用情况的集合，用于在不同模型或系统指令迭代之间进行比较。

您可以选择与 Google 共享数据集作为演示示例，从而为 Gemini 的研究和开发做出贡献。

限制

目前不支持记录以下内容：

  • Imagen 和 Veo 模型
  • Gemini 嵌入模型
  • Gemini Robotics 模型
  • 包含视频、GIF 或 PDF 的输入内容
  • Gemini API 中的公开预览版智能体

后续步骤

  • 使用对话历史记录进行原型设计：使用 AI Studio Build 进行氛围编程，并添加 API 密钥以启用 AI 功能的 Gemini API 日志历史记录。
  • 使用 Gemini Batch API 重新运行日志：通过使用 Gemini Batch API 重新运行日志，使用数据集对模型或应用逻辑的响应进行抽样和评估。