Erdung mit Google Maps

Durch die Fundierung mit Google Maps werden die generativen Funktionen von Gemini mit den umfangreichen, faktenbasierten und aktuellen Daten von Google Maps verbunden. Mit dieser Funktion können Entwickler ganz einfach standortbezogene Funktionen in ihre Anwendungen einbinden. Wenn eine Nutzeranfrage einen Kontext hat, der sich auf Google Maps-Daten bezieht, nutzt das Gemini-Modell Google Maps, um sachlich korrekte und aktuelle Antworten zu liefern, die für den vom Nutzer angegebenen Ort oder die allgemeine Region relevant sind.

• Genaue, standortbezogene Antworten:Nutzen Sie die umfangreichen und aktuellen Daten von Google Maps für geografisch spezifische Anfragen.
• Bessere Personalisierung:Empfehlungen und Informationen werden basierend auf den von Nutzern angegebenen Standorten angepasst.
• Kontextbezogene Informationen und Widgets:Kontext-Tokens zum Rendern interaktiver Google Maps-Widgets neben generierten Inhalten.

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In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie Grounding mit Google Maps in Ihre Anwendung einbinden, um genaue, standortbezogene Antworten auf Nutzeranfragen zu geben. Im Prompt werden lokale Empfehlungen mit einem optionalen Nutzerstandort angefordert, damit das Gemini-Modell Google Maps-Daten nutzen kann.

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "What are the best Italian restaurants within a 15-minute walk from here?"

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.5-flash-lite',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        # Turn on grounding with Google Maps
        tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],
        # Optionally provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
        tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
            lat_lng=types.LatLng(
                latitude=34.050481, longitude=-118.248526))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in grounding.grounding_chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')

import { GoogleGenAI } from "@google/gnai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function generateContentWithMapsGrounding() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-flash",
    contents: "What are the best Italian restaurants within a 15-minute walk from here?",
    config: {
      // Turn on grounding with Google Maps
      tools: [{ googleMaps: {} }],
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          // Optionally provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
          latLng: {
            latitude: 34.050481,
            longitude: -118.248526,
          },
        },
      },
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const grounding = response.candidates[0]?.groundingMetadata;
  if (grounding?.groundingChunks) {
    console.log("-".repeat(40));
    console.log("Sources:");
    for (const chunk of grounding.groundingChunks) {
      if (chunk.maps) {
        console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
      }
    }
  }
}

generateContentWithMapsGrounding();

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "What are the best Italian restaurants within a 15-minute walk from here?"
    }]
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {"latitude": 34.050481, "longitude": -118.248526}
    }
  }
}'

So funktioniert die Fundierung mit Google Maps

Durch die Fundierung mit Google Maps wird die Gemini API in das Google Geo-Ökosystem eingebunden, indem die Maps API als Fundierungsquelle verwendet wird. Wenn die Anfrage eines Nutzers geografischen Kontext enthält, kann das Gemini-Modell das Tool „Fundierung mit Google Maps“ aufrufen. Das Modell kann dann Antworten generieren, die auf Google Maps-Daten basieren, die für den angegebenen Ort relevant sind.

Dazu gehören in der Regel folgende Schritte:

1. Nutzeranfrage:Ein Nutzer sendet eine Anfrage an Ihre Anwendung, die möglicherweise geografischen Kontext enthält (z.B. „Cafés in der Nähe“, „Museen in San Francisco“).
2. Tool-Aufruf:Das Gemini-Modell erkennt die geografische Intention und ruft das Tool „Fundierung mit Google Maps“ auf. Optional können dem Tool die latitude und longitude des Nutzers für standortbezogene Ergebnisse zur Verfügung gestellt werden.
3. Datenabruf:Der Dienst „Grounding with Google Maps“ fragt Google Maps nach relevanten Informationen ab, z.B. nach Orten, Rezensionen, Fotos, Adressen und Öffnungszeiten.
4. Fundierte Generierung:Die abgerufenen Maps-Daten werden verwendet, um die Antwort des Gemini-Modells zu fundieren und so für faktische Richtigkeit und Relevanz zu sorgen.
5. Antwort- und Widget-Token:Das Modell gibt eine Textantwort zurück, die Quellenangaben zu Google Maps enthält. Optional kann die API-Antwort auch ein google_maps_widget_context_token enthalten, sodass Entwickler ein kontextbezogenes Google Maps-Widget in ihrer Anwendung für die visuelle Interaktion rendern können.

Fundierung mit Google Maps – warum und wann

Die Fundierung mit Google Maps ist ideal für Anwendungen, die genaue, aktuelle und standortspezifische Informationen erfordern. Die Nutzerfreundlichkeit wird durch relevante und personalisierte Inhalte verbessert, die auf der umfangreichen Google Maps-Datenbank mit über 250 Millionen Orten weltweit basieren.

Sie sollten die Fundierung mit Google Maps verwenden, wenn Ihre Anwendung Folgendes leisten muss:

• Geben Sie vollständige und korrekte Antworten auf standortspezifische Fragen.
• Dialogorientierte Reiseplaner und lokale Reiseführer erstellen
• Empfehlungen für POIs basierend auf Standort und Nutzerpräferenzen wie Restaurants oder Geschäfte.
• Standortbezogene Funktionen für soziale Netzwerke, Einzelhandel oder Essenslieferdienste entwickeln

Die Fundierung mit Google Maps eignet sich besonders für Anwendungsfälle, in denen Nähe und aktuelle Fakten entscheidend sind, z. B. wenn Sie nach dem „besten Café in meiner Nähe“ suchen oder eine Wegbeschreibung benötigen.

API-Methoden und ‑Parameter

Die Fundierung mit Google Maps wird über die Gemini API als Tool in der Methode generateContent bereitgestellt. Sie aktivieren und konfigurieren Grounding mit Google Maps, indem Sie ein googleMaps-Objekt in den Parameter tools Ihrer Anfrage einfügen.

{
  "contents": [{
    "parts": [
      {"text": "Restaurants near Times Square."}
    ]
  }],
  "tools":  { "googleMaps": {} }
}

Das Tool googleMaps kann zusätzlich einen booleschen Parameter enableWidget akzeptieren, mit dem gesteuert wird, ob das Feld googleMapsWidgetContextToken in der Antwort zurückgegeben wird. Damit kann ein kontextbezogenes Places-Widget angezeigt werden.

{
"contents": [{
    "parts": [
      {"text": "Restaurants near Times Square."}
    ]
  }],
  "tools":  { "googleMaps": { "enableWidget": true } }
}

Außerdem unterstützt das Tool die Übergabe des kontextbezogenen Standorts als toolConfig.

{
  "contents": [{
    "parts": [
      {"text": "Restaurants near here."}
    ]
  }],
  "tools":  { "googleMaps": {} },
  "toolConfig":  {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {
        "latitude": 40.758896,
        "longitude": -73.985130
      }
    }
  }
}

Antworten verstehen, die auf Informationen aus dem Web basieren

Wenn eine Antwort erfolgreich mit Google Maps-Daten fundiert wurde, enthält sie das Feld groundingMetadata. Diese strukturierten Daten sind unerlässlich, um Behauptungen zu überprüfen, eine umfassende Zitationsfunktion in Ihrer Anwendung zu erstellen und die Nutzungsanforderungen des Dienstes zu erfüllen.

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "CanteenM is an American restaurant with..."
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "groundingMetadata": {
        "groundingChunks": [
          {
            "maps": {
              "uri": "https://maps.google.com/?cid=13100894621228039586",
              "title": "Heaven on 7th Marketplace",
              "placeId": "places/ChIJ0-zA1vBZwokRon0fGj-6z7U"
            },
            // repeated ...
          }
        ],
        "groundingSupports": [
          {
            "segment": {
              "startIndex": 0,
              "endIndex": 79,
              "text": "CanteenM is an American restaurant with a 4.6-star rating and is open 24 hours."
            },
            "groundingChunkIndices": [0]
          },
          // repeated ...
        ],
        "webSearchQueries": [
          "restaurants near me"
        ],
        "googleMapsWidgetContextToken": "widgetcontent/..."
      }
    }
  ]
}

Die Gemini API gibt die folgenden Informationen mit dem groundingMetadata zurück:

• groundingChunks: Array von Objekten, das die maps-Quellen (uri, placeId und title) enthält.
• groundingSupports: Array von Chunks, um den Antworttext des Modells mit den Quellen in groundingChunks zu verknüpfen. Jeder Chunk verknüpft einen Textbereich (definiert durch startIndex und endIndex) mit einem oder mehreren groundingChunkIndices. Das ist der Schlüssel zum Erstellen von Inline-Zitaten.
• googleMapsWidgetContextToken: Ein Text-Token, mit dem ein kontextbezogenes Places-Widget gerendert werden kann.

Ein Code-Snippet zum Rendern von Inline-Zitaten im Text finden Sie in diesem Beispiel in der Dokumentation zu Grounding mit Google Suche.

Kontextbezogenes Google Maps-Widget anzeigen

Um die zurückgegebene googleMapsWidgetContextToken zu verwenden, müssen Sie die Google Maps JavaScript API laden.

Anwendungsfälle

Die Fundierung mit Google Maps unterstützt eine Vielzahl von standortbezogenen Anwendungsfällen. Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie verschiedene Prompts und Parameter die Fundierung mit Google Maps nutzen können. Informationen in den auf Google Maps basierenden Ergebnissen können von den tatsächlichen Gegebenheiten abweichen.

Ortsbezogene Fragen beantworten

Sie können detaillierte Fragen zu einem bestimmten Ort stellen und erhalten Antworten, die auf Google-Nutzerrezensionen und anderen Maps-Daten basieren.

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "Is there a cafe near the corner of 1st and Main that has outdoor seating?"

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.5-flash-lite',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        # Turn on the Maps tool
        tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],

        # Provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
        tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
            lat_lng=types.LatLng(
                latitude=34.050481, longitude=-118.248526))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if chunks := grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')
  ```

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const prompt = "Is there a cafe near the corner of 1st and Main that has outdoor seating?";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      // Turn on the Maps tool
      tools: [{googleMaps: {}}],
      // Provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          latLng: {
            latitude: 34.050481,
            longitude: -118.248526
          }
        }
      }
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const chunks = response.candidates[0].groundingMetadata?.groundingChunks;
  if (chunks) {
    console.log('-'.repeat(40));
    console.log("Sources:");
    for (const chunk of chunks) {
      if (chunk.maps) {
        console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
      }
    }
  }
}

run();

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "Is there a cafe near the corner of 1st and Main that has outdoor seating?"
    }]
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {"latitude": 34.050481, "longitude": -118.248526}
    }
  }
}'

Standortbezogene Personalisierung

Empfehlungen erhalten, die auf die Vorlieben eines Nutzers und eine bestimmte geografische Region zugeschnitten sind.

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "Which family-friendly restaurants near here have the best playground reviews?"

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.5-flash',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
      tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],
      tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
          # Provide the location as context; this is Austin, TX.
          lat_lng=types.LatLng(
              latitude=30.2672, longitude=-97.7431))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if chunks := grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const prompt = "Which family-friendly restaurants near here have the best playground reviews?";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      tools: [{googleMaps: {}}],
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          // Provide the location as context; this is Austin, TX.
          latLng: {
            latitude: 30.2672,
            longitude: -97.7431
          }
        }
      }
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const chunks = response.candidates[0].groundingMetadata?.groundingChunks;
  if (chunks) {
    console.log('-'.repeat(40));
    console.log("Sources:");
    for (const chunk of chunks) {
      if (chunk.maps) {
        console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
      }
    }
  }
}

run();

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "Which family-friendly restaurants near here have the best playground reviews?"
    }],
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {"latitude": 30.2672, "longitude": -97.7431}
    }
  }
}'

Unterstützung bei der Reiseplanung

Sie können mehrtägige Pläne mit Wegbeschreibungen und Informationen zu verschiedenen Orten erstellen, die sich ideal für Reise-Apps eignen.

In diesem Beispiel wurde googleMapsWidgetContextToken durch Aktivieren des Widgets im Google Maps-Tool angefordert. Wenn diese Option aktiviert ist, kann das zurückgegebene Token verwendet werden, um ein kontextbezogenes Places-Widget mit dem <gmp-places-contextual> component-Tag der Google Maps JavaScript API zu rendern.

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "Plan a day in San Francisco for me. I want to see the Golden Gate Bridge, visit a museum, and have a nice dinner."

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.5-flash',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
      tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps(enable_widget=True))],
      tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
          # Provide the location as context, this is in San Francisco.
          lat_lng=types.LatLng(
              latitude=37.78193, longitude=-122.40476))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in grounding.grounding_chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')

  if widget_token := grounding.google_maps_widget_context_token:
    print('-' * 40)
    print(f'<gmp-place-contextual context-token="{widget_token}"></gmp-place-contextual>')

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const prompt = "Plan a day in San Francisco for me. I want to see the Golden Gate Bridge, visit a museum, and have a nice dinner.";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      tools: [{googleMaps: {enableWidget: true}}],
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          // Provide the location as context, this is in San Francisco.
          latLng: {
            latitude: 37.78193,
            longitude: -122.40476
          }
        }
      }
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const groundingMetadata = response.candidates[0]?.groundingMetadata;
  if (groundingMetadata) {
    if (groundingMetadata.groundingChunks) {
      console.log('-'.repeat(40));
      console.log("Sources:");
      for (const chunk of groundingMetadata.groundingChunks) {
        if (chunk.maps) {
          console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
        }
      }
    }

    if (groundingMetadata.googleMapsWidgetContextToken) {
      console.log('-'.repeat(40));
      document.body.insertAdjacentHTML('beforeend', `<gmp-place-contextual context-token="${groundingMetadata.googleMapsWidgetContextToken}`"></gmp-place-contextual>`);
    }
  }
}

run();

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "Plan a day in San Francisco for me. I want to see the Golden Gate Bridge, visit a museum, and have a nice dinner."
    }]
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {"enableWidget":"true"}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
    "latLng": {"latitude": 37.78193, "longitude": -122.40476}
  }
  }
}'

Wenn das Widget gerendert wird, sieht es etwa so aus:

Anforderungen an die Dienstnutzung

In diesem Abschnitt werden die Anforderungen für die Nutzung von Grounding mit Google Maps beschrieben.

Nutzer über die Verwendung von Google Maps-Quellen informieren

Für jedes fundierte Ergebnis in Google Maps erhalten Sie Quellen in groundingChunks, die jede Antwort untermauern. Außerdem werden die folgenden Metadaten zurückgegeben:

• Quell-URI
• Titel
• ID

Wenn Sie Ergebnisse aus der Fundierung mit Google Maps präsentieren, müssen Sie die zugehörigen Google Maps-Quellen angeben und Ihre Nutzer über Folgendes informieren:

• Die Google Maps-Quellen müssen direkt auf die generierten Inhalte folgen, die durch die Quellen belegt werden. Diese generierten Inhalte werden auch als „Google Maps Grounded Result“ bezeichnet.
• Die Google Maps-Quellen müssen innerhalb einer Nutzerinteraktion sichtbar sein.

Google Maps-Quellen mit Google Maps-Links anzeigen

Für jede Quelle in groundingChunks und in grounding_chunks.maps.placeAnswerSources.reviewSnippets muss eine Linkvorschau gemäß den folgenden Anforderungen generiert werden:

• Geben Sie für jede Quelle Google Maps als Quelle an. Halten Sie sich dabei an die Richtlinien für die Quellenangabe von Text.
• Zeigen Sie den in der Antwort angegebenen Quellentitel an.
• Verlinken Sie die Quelle mit uri oder googleMapsUri aus der Antwort.

Auf diesen Bildern sehen Sie die Mindestanforderungen für die Anzeige der Quellen und Google Maps-Links.

Sie können die Ansicht der Quellen minimieren.

Optional: Sie können die Linkvorschau mit zusätzlichen Inhalten wie den folgenden erweitern:

• Vor der Quellenangabe für Google Maps wird ein Google Maps-Favicon eingefügt.
• Ein Foto von der Quell-URL (og:image).

Weitere Informationen zu einigen unserer Google Maps-Datenanbieter und ihren Lizenzbedingungen finden Sie in den rechtlichen Hinweisen zu Google Maps und Google Earth.

Richtlinien für die Google Maps-Quellenangabe als Text

Wenn Sie Quellen in Text Google Maps zuordnen, müssen Sie die folgenden Richtlinien beachten:

• Ändern Sie den Text „Google Maps“ nicht:
  • Ändern Sie die Groß- und Kleinschreibung von Google Maps nicht.
  • Fügen Sie keinen Zeilenumbruch in Google Maps ein.
  • Google Maps darf nicht in eine andere Sprache lokalisiert werden.
  • Verhindern Sie, dass Browser Google Maps übersetzen, indem Sie das HTML-Attribut translate="no" verwenden.
• Formatieren Sie den Google Maps-Text wie in der folgenden Tabelle beschrieben:

Beispiel-CSS

Mit dem folgenden CSS wird Google Maps mit dem entsprechenden typografischen Stil und der entsprechenden Farbe auf einem weißen oder hellen Hintergrund gerendert.

@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Roboto&display=swap');

.GMP-attribution {

font-family: Roboto, Sans-Serif;
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 1rem;
letter-spacing: normal;
white-space: nowrap;
color: #5e5e5e;
}

Kontext-Token, Orts-ID und Rezensions-ID

Die Google Maps-Daten umfassen Kontext-Token, Orts-ID und Rezensions-ID. Sie können die folgenden Antwortdaten im Cache speichern, speichern und exportieren:

• googleMapsWidgetContextToken
• placeId
• reviewId

Die Einschränkungen für das Caching in den Nutzungsbedingungen für die Fundierung mit Google Maps gelten nicht.

Unzulässige Aktivitäten und Gebiete

Für die Fundierung mit Google Maps gelten zusätzliche Einschränkungen für bestimmte Inhalte und Aktivitäten, um eine sichere und zuverlässige Plattform zu gewährleisten. Zusätzlich zu den in den Nutzungsbedingungen aufgeführten Nutzungsbeschränkungen dürfen Sie die Fundierung mit Google Maps nicht für hochriskante Aktivitäten wie Notfalldienste verwenden. Sie dürfen Ihre Anwendung, die Grounding mit Google Maps bietet, nicht in einem verbotenen Gebiet vertreiben oder bewerben. Die derzeit verbotenen Gebiete sind:

• China
• Krim
• Kuba
• Volksrepublik Donezk
• Iran
• Volksrepublik Lugansk
• Nordkorea
• Syrien
• Vietnam

Diese Liste kann von Zeit zu Zeit aktualisiert werden.

Best Practices

• Nutzerstandort angeben:Damit Sie die relevantesten und personalisierten Antworten erhalten, sollten Sie immer den user_location (Breiten- und Längengrad) in Ihre googleMapsGrounding-Konfiguration aufnehmen, wenn der Standort des Nutzers bekannt ist.
• Kontextbezogenes Google Maps-Widget rendern:Das kontextbezogene Widget wird mit dem Kontext-Token googleMapsWidgetContextToken gerendert, das in der Gemini API-Antwort zurückgegeben wird und zum Rendern visueller Inhalte aus Google Maps verwendet werden kann. Weitere Informationen zum kontextbezogenen Widget finden Sie im Google-Entwicklerleitfaden unter Grounding with Google Maps widget.
• Endnutzer informieren:Informieren Sie Ihre Endnutzer deutlich darüber, dass Google Maps-Daten verwendet werden, um ihre Anfragen zu beantworten, insbesondere wenn das Tool aktiviert ist.
• Latenz überwachen:Bei dialogorientierten Anwendungen muss die P95-Latenz für fundierte Antworten innerhalb akzeptabler Grenzwerte bleiben, um eine reibungslose Nutzererfahrung zu gewährleisten.
• Bei Bedarf aktivieren:Die Fundierung mit Google Maps ist standardmäßig deaktiviert. Aktivieren Sie die Funktion ("tools": [{"googleMaps": {}}]) nur, wenn eine Abfrage einen eindeutigen geografischen Kontext hat, um Leistung und Kosten zu optimieren.

Beschränkungen

• Geografischer Umfang:Die Fundierung mit Google Maps ist derzeit weltweit verfügbar.
• Modellunterstützung:Die Fundierung mit Google Maps wird nur von bestimmten Gemini-Modellen unterstützt: Gemini 2.5 Flash-Lite, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash und Gemini 2.0 Flash (aber nicht 2.0 Flash Lite).
• Multimodale Ein- und Ausgaben:Die Fundierung mit Google Maps unterstützt derzeit keine multimodalen Ein- oder Ausgaben, die über Text und kontextbezogene Karten-Widgets hinausgehen.
• Standardstatus:Das Tool „Fundierung mit Google Maps“ ist standardmäßig deaktiviert. Sie müssen sie in Ihren API-Anfragen explizit aktivieren.

Preise und Ratenlimits

Die Fundierung mit Google Maps wird anhand von Anfragen abgerechnet. Der aktuelle Preis beträgt 25$pro 1.000 fundierte Prompts. Eine Anfrage wird nur dann auf das Kontingent angerechnet, wenn für einen Prompt mindestens ein Google Maps-basiertes Ergebnis zurückgegeben wird, d.h. Ergebnisse, die mindestens eine Google Maps-Quelle enthalten. Wenn mehrere Anfragen in einer einzigen Anfrage an Google Maps gesendet werden, zählt dies als eine Anfrage für das Ratenlimit.

Detaillierte Preisinformationen finden Sie auf der Seite „Gemini API-Preise“.

Unterstützte Modelle

Die Funktionen der einzelnen Modelle finden Sie auf der Seite Modellübersicht.

Nächste Schritte

• Cookbook: Fundierung mit der Google Suche in der Gemini API
• Weitere verfügbare Tools
• Weitere Informationen zu Best Practices für verantwortungsbewusste KI und den Sicherheitsfiltern der Gemini API finden Sie im Leitfaden zu Sicherheitseinstellungen.