تتوفّر الآن ميزة Deep Research من Gemini في إصدار تجريبي يتضمّن ميزات التخطيط التعاوني والتصوّر ودعم MCP والمزيد.

Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

التوافق مع OpenAI

يمكن الوصول إلى نماذج Gemini باستخدام مكتبات OpenAI (Python وTypeScript / Javascript) بالإضافة إلى REST API، وذلك من خلال تعديل ثلاثة أسطر من الرمز البرمجي واستخدام مفتاح Gemini API. إذا لم تكن تستخدم مكتبات OpenAI، ننصحك باستدعاء Gemini API مباشرةً.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    messages=[
        {   "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain to me how AI works"
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message)

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: "GEMINI_API_KEY",
    baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
});

const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    messages: [
        {   role: "system",
            content: "You are a helpful assistant." 
        },
        {
            role: "user",
            content: "Explain to me how AI works",
        },
    ],
});

console.log(response.choices[0].message);

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain to me how AI works"
      }
    ]
  }'

ما الذي تغيّر؟ ثلاثة أسطر فقط!

api_key="GEMINI_API_KEY": استبدِل "GEMINI_API_KEY" بمفتاح Gemini API الفعلي، الذي يمكنك الحصول عليه في Google AI Studio.
base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/": يطلب هذا السطر من مكتبة OpenAI إرسال الطلبات إلى نقطة نهاية Gemini API بدلاً من عنوان URL التلقائي.
model="gemini-3-flash-preview": اختَر نموذج Gemini متوافقًا

جارٍ التفكير

تم تدريب نماذج Gemini على التفكير في المشاكل المعقّدة، ما يؤدي إلى تحسين كبير في عملية الاستدلال. تتضمّن Gemini API مَعلمات التفكير التي تمنحك تحكّمًا دقيقًا في مقدار التفكير الذي سيجريه النموذج.

تتضمّن نماذج Gemini المختلفة إعدادات استدلال مختلفة، ويمكنك الاطّلاع على كيفية ربطها بجهود OpenAI في مجال الاستدلال على النحو التالي:

`reasoning_effort` (OpenAI)	`thinking_level` (‫Gemini 3.1 Pro)	`thinking_level` (‫Gemini 3.1 Flash-Lite)	`thinking_level` (‫Gemini 3 Flash)	`thinking_budget` (‫Gemini 2.5)
`reasoning_effort` (OpenAI)	`thinking_level` (‫Gemini 3.1 Pro)	`thinking_level` (‫Gemini 3.1 Flash-Lite)	`thinking_level` (‫Gemini 3 Flash)	`thinking_budget` (‫Gemini 2.5)	`minimal`	`low`	`minimal`	`minimal`	`1,024`
`low`	`low`	`low`	`low`	`1,024`
`medium`	`medium`	`medium`	`medium`	`8,192`
`high`	`high`	`high`	`high`	`24,576`

إذا لم يتم تحديد reasoning_effort، يستخدم Gemini المستوى أو الميزانية التلقائية للنموذج.

إذا أردت إيقاف التفكير، يمكنك ضبط reasoning_effort على "none" لنماذج 2.5. لا يمكن إيقاف الاستدلال لنماذج Gemini 2.5 Pro أو 3.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    reasoning_effort="low",
    messages=[
        {   "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain to me how AI works"
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message)

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: "GEMINI_API_KEY",
    baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
});

const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    reasoning_effort: "low",
    messages: [
        {   role: "system",
            content: "You are a helpful assistant." 
        },
        {
            role: "user",
            content: "Explain to me how AI works",
        },
    ],
});

console.log(response.choices[0].message);

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "reasoning_effort": "low",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain to me how AI works"
      }
    ]
  }'

تنتج نماذج التفكير في Gemini أيضًا ملخّصات للأفكار. يمكنك استخدام الحقل extra_body لتضمين حقول Gemini في طلبك.

يُرجى العِلم أنّ reasoning_effort وthinking_level/thinking_budget تتداخلان في الوظائف، لذا لا يمكن استخدامهما في الوقت نفسه.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain to me how AI works"}],
    extra_body={
      'extra_body': {
        "google": {
          "thinking_config": {
            "thinking_level": "low",
            "include_thoughts": True
          }
        }
      }
    }
)

print(response.choices[0].message)

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: "GEMINI_API_KEY",
    baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
});

const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    messages: [{role: "user", content: "Explain to me how AI works",}],
    extra_body: {
      "google": {
        "thinking_config": {
          "thinking_level": "low",
          "include_thoughts": true
        }
      }
    }
});

console.log(response.choices[0].message);

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
      "model": "gemini-3-flash-preview",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Explain to me how AI works"}],
        "extra_body": {
          "google": {
            "thinking_config": {
              "thinking_level": "low",
              "include_thoughts": true
            }
          }
        }
      }'

يتوافق Gemini 3 مع OpenAI لتوقيعات الأفكار في واجهات برمجة التطبيقات لإكمال المحادثات. يمكنك الاطّلاع على المثال الكامل في صفحة توقيعات الأفكار.

البث

تتيح Gemini API بث الردود.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

response = client.chat.completions.create(
  model="gemini-3-flash-preview",
  messages=[
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
    },
    {   "role": "user",
        "content": "Hello!"
    }
  ],
  stream=True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta)

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: "GEMINI_API_KEY",
    baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    messages: [
      {
          "role": "system",
          "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
          "role": "user",
          "content": "Hello!"
      }
    ],
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of completion) {
    console.log(chunk.choices[0].delta.content);
  }
}

main();

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
      "model": "gemini-3-flash-preview",
      "messages": [
          {"role": "user", "content": "Explain to me how AI works"}
      ],
      "stream": true
    }'

استدعاء الدالة

تسهّل عليك ميزة "استدعاء الدالة" الحصول على بيانات منظَّمة من النماذج التوليدية، وهي متاحة في Gemini API.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

tools = [
  {
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "description": "Get the weather in a given location",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {
            "type": "string",
            "description": "The city and state, e.g. Chicago, IL",
          },
          "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
        },
        "required": ["location"],
      },
    }
  }
]

messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather like in Chicago today?"}]
response = client.chat.completions.create(
  model="gemini-3-flash-preview",
  messages=messages,
  tools=tools,
  tool_choice="auto"
)

print(response)

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: "GEMINI_API_KEY",
    baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
});

async function main() {
  const messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather like in Chicago today?"}];
  const tools = [
      {
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_weather",
          "description": "Get the weather in a given location",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. Chicago, IL",
              },
              "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
            },
            "required": ["location"],
          },
        }
      }
  ];

  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    messages: messages,
    tools: tools,
    tool_choice: "auto",
  });

  console.log(response);
}

main();

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer GEMINI_API_KEY" \
-d '{
  "model": "gemini-3-flash-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What'\''s the weather like in Chicago today?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. Chicago, IL"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto"
}'

فهم الصور

نماذج Gemini هي نماذج متعددة الوسائط بشكل أساسي وتقدّم أفضل أداء في فئتها على العديد من مهام الرؤية الشائعة.

Python

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

# Function to encode the image
def encode_image(image_path):
  with open(image_path, "rb") as image_file:
    return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

# Getting the base64 string
base64_image = encode_image("Path/to/agi/image.jpeg")

response = client.chat.completions.create(
  model="gemini-3-flash-preview",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "What is in this image?",
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url":  f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"
          },
        },
      ],
    }
  ],
)

print(response.choices[0])

JavaScript

import OpenAI from "openai";
import fs from 'fs/promises';

const openai = new OpenAI({
  apiKey: "GEMINI_API_KEY",
  baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
});

async function encodeImage(imagePath) {
  try {
    const imageBuffer = await fs.readFile(imagePath);
    return imageBuffer.toString('base64');
  } catch (error) {
    console.error("Error encoding image:", error);
    return null;
  }
}

async function main() {
  const imagePath = "Path/to/agi/image.jpeg";
  const base64Image = await encodeImage(imagePath);

  const messages = [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "What is in this image?",
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": `data:image/jpeg;base64,${base64Image}`
          },
        },
      ],
    }
  ];

  try {
    const response = await openai.chat.completions.create({
      model: "gemini-3-flash-preview",
      messages: messages,
    });

    console.log(response.choices[0]);
  } catch (error) {
    console.error("Error calling Gemini API:", error);
  }
}

main();

REST

bash -c '
  base64_image=$(base64 -i "Path/to/agi/image.jpeg");
  curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer GEMINI_API_KEY" \
    -d "{
      \"model\": \"gemini-3-flash-preview\",
      \"messages\": [
        {
          \"role\": \"user\",
          \"content\": [
            { \"type\": \"text\", \"text\": \"What is in this image?\" },
            {
              \"type\": \"image_url\",
              \"image_url\": { \"url\": \"data:image/jpeg;base64,${base64_image}\" }
            }
          ]
        }
      ]
    }"
'

إنشاء صورة

يمكنك إنشاء صورة باستخدام gemini-2.5-flash-image أو gemini-3-pro-image-preview. تشمل المَعلمات المتوافقة prompt وmodel وn وsize وresponse_format. سيتم تجاهل أي مَعلمات أخرى غير مُدرَجة هنا أو في قسم extra_body بدون إشعار من قِبل طبقة التوافق.

يمكنك تفعيل تحديد المصدر من خلال "بحث Search" وضبط إعدادات الأمان باستخدام المَعلمة extra_body. راجِع قسم extra_body للاطّلاع على المَعلمات المتاحة. لا تتوفّر ميزة تحديد المصدر من خلال "بحث Search" إلا في Gemini 3 والنماذج الأحدث.

Python

import base64
from openai import OpenAI
from PIL import Image
from io import BytesIO

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
)

response = client.images.generate(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    prompt="a portrait of a sheepadoodle wearing a cape",
    response_format='b64_json',
    n=1,
)

for image_data in response.data:
  image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(image_data.b64_json)))
  image.show()

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: "GEMINI_API_KEY",
  baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
});

async function main() {
  const image = await openai.images.generate(
    {
      model: "gemini-2.5-flash-image",
      prompt: "a portrait of a sheepadoodle wearing a cape",
      response_format: "b64_json",
      n: 1,
    }
  );

  console.log(image.data);
}

main();

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/images/generations" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
        "model": "gemini-2.5-flash-image",
        "prompt": "a portrait of a sheepadoodle wearing a cape",
        "response_format": "b64_json",
        "n": 1,
      }'

إنشاء فيديو

يمكنك إنشاء فيديو باستخدام veo-3.1-generate-preview من خلال نقطة النهاية /v1/videos المتوافقة مع Sora. المَعلمتان المتوافقتان على المستوى الأعلى هما prompt وmodel. يجب تمرير المَعلمات الإضافية، مثل duration_seconds وimage وaspect_ratio، باستخدام extra_body. راجِع قسم extra_body للاطّلاع على جميع المَعلمات المتاحة.

إنشاء الفيديو هو عملية تشغيل طويلة المدى تعرض رقم تعريف عملية يمكنك إجراء طلبات بحث عنه لمعرفة ما إذا اكتملت:

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

# Returns a Long Running Operation (status: processing)
response = client.videos.create(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A cinematic drone shot of a waterfall",
)

print(f"Operation ID: {response.id}")
print(f"Status: {response.status}")

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: "GEMINI_API_KEY",
    baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
});

async function main() {
    // Returns a Long Running Operation (status: processing)
    const response = await openai.videos.create({
        model: "veo-3.1-generate-preview",
        prompt: "A cinematic drone shot of a waterfall",
    });

    console.log(`Operation ID: ${response.id}`);
    console.log(`Status: ${response.status}`);
}

main();

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $GEMINI_API_KEY" \
  -F "model=veo-3.1-generate-preview" \
  -F "prompt=A cinematic drone shot of a waterfall"

الاطّلاع على حالة الفيديو

يتم إنشاء الفيديو بشكل غير متزامن. استخدِم GET /v1/videos/{id} للاطّلاع على الحالة واسترداد عنوان URL النهائي للفيديو عند اكتماله:

Python

import time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

# Poll until video is ready
video_id = response.id  # From the create call
while True:
    video = client.videos.retrieve(video_id)
    if video.status == "completed":
        print(f"Video URL: {video.url}")
        break
    elif video.status == "failed":
        print(f"Generation failed: {video.error}")
        break
    print(f"Status: {video.status}. Waiting...")
    time.sleep(10)

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: "GEMINI_API_KEY",
    baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
});

async function main() {
    // Poll until video is ready
    const videoId = response.id;  // From the create call
    while (true) {
        const video = await openai.videos.retrieve(videoId);
        if (video.status === "completed") {
            console.log(`Video URL: ${video.url}`);
            break;
        } else if (video.status === "failed") {
            console.log(`Generation failed: ${video.error}`);
            break;
        }
        console.log(`Status: ${video.status}. Waiting...`);
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
    }
}

main();

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/videos/VIDEO_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $GEMINI_API_KEY"

فهم الصوت

يمكنك تحليل الإدخال الصوتي:

Python

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

with open("/path/to/your/audio/file.wav", "rb") as audio_file:
  base64_audio = base64.b64encode(audio_file.read()).decode('utf-8')

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Transcribe this audio",
        },
        {
              "type": "input_audio",
              "input_audio": {
                "data": base64_audio,
                "format": "wav"
          }
        }
      ],
    }
  ],
)

print(response.choices[0].message.content)

JavaScript

import fs from "fs";
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "GEMINI_API_KEY",
  baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
});

const audioFile = fs.readFileSync("/path/to/your/audio/file.wav");
const base64Audio = Buffer.from(audioFile).toString("base64");

async function main() {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "text",
            text: "Transcribe this audio",
          },
          {
            type: "input_audio",
            input_audio: {
              data: base64Audio,
              format: "wav",
            },
          },
        ],
      },
    ],
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
}

main();

REST

bash -c '
  base64_audio=$(base64 -i "/path/to/your/audio/file.wav");
  curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer GEMINI_API_KEY" \
    -d "{
      \"model\": \"gemini-3-flash-preview\",
      \"messages\": [
        {
          \"role\": \"user\",
          \"content\": [
            { \"type\": \"text\", \"text\": \"Transcribe this audio file.\" },
            {
              \"type\": \"input_audio\",
              \"input_audio\": {
                \"data\": \"${base64_audio}\",
                \"format\": \"wav\"
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }"
'

ناتج منظَّم

يمكن لنماذج Gemini عرض كائنات JSON بأي بنية تحدّدها.

Python

from pydantic import BaseModel
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

class CalendarEvent(BaseModel):
    name: str
    date: str
    participants: list[str]

completion = client.beta.chat.completions.parse(
    model="gemini-3-flash-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Extract the event information."},
        {"role": "user", "content": "John and Susan are going to an AI conference on Friday."},
    ],
    response_format=CalendarEvent,
)

print(completion.choices[0].message.parsed)

JavaScript

import OpenAI from "openai";
import { zodResponseFormat } from "openai/helpers/zod";
import { z } from "zod";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: "GEMINI_API_KEY",
    baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai"
});

const CalendarEvent = z.object({
  name: z.string(),
  date: z.string(),
  participants: z.array(z.string()),
});

const completion = await openai.chat.completions.parse({
  model: "gemini-3-flash-preview",
  messages: [
    { role: "system", content: "Extract the event information." },
    { role: "user", content: "John and Susan are going to an AI conference on Friday" },
  ],
  response_format: zodResponseFormat(CalendarEvent, "event"),
});

const event = completion.choices[0].message.parsed;
console.log(event);

التضمينات

تقيس تضمينات النصوص مدى الصلة بين السلاسل النصية ويمكن إنشاؤها باستخدام Gemini API. يمكنك استخدام gemini-embedding-2-preview للتضمينات المتعددة الوسائط أو gemini-embedding-001 للتضمينات النصية فقط.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

response = client.embeddings.create(
    input="Your text string goes here",
    model="gemini-embedding-2-preview"
)

print(response.data[0].embedding)

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: "GEMINI_API_KEY",
    baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
});

async function main() {
  const embedding = await openai.embeddings.create({
    model: "gemini-embedding-2-preview",
    input: "Your text string goes here",
  });

  console.log(embedding);
}

main();

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/embeddings" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "input": "Your text string goes here",
    "model": "gemini-embedding-2-preview"
  }'

Batch API

يمكنك إنشاء مهام مجمّعة وإرسالها والاطّلاع على حالتها باستخدام مكتبة OpenAI.

عليك إعداد ملف JSONL بتنسيق الإدخال في OpenAI. على سبيل المثال:

{"custom_id": "request-1", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": {"model": "gemini-3-flash-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Tell me a one-sentence joke."}]}}
{"custom_id": "request-2", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": {"model": "gemini-3-flash-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}]}}

يتوافق Batch مع OpenAI، ما يتيح إنشاء مجموعة ورصد حالة المهمة وعرض نتائج المجموعة.

التوافق مع التحميل والتنزيل غير متاح حاليًا. بدلاً من ذلك، يستخدم المثال التالي برنامج genai لتحميل الملفات وتنزيلها، تمامًا كما هو الحال عند استخدام Gemini Batch API.

Python

from openai import OpenAI

# Regular genai client for uploads & downloads
from google import genai
client = genai.Client()

openai_client = OpenAI(
    api_key="GEMINI_API_KEY",
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

# Upload the JSONL file in OpenAI input format, using regular genai SDK
uploaded_file = client.files.upload(
    file='my-batch-requests.jsonl',
    config=types.UploadFileConfig(display_name='my-batch-requests', mime_type='jsonl')
)

# Create batch
batch = openai_client.batches.create(
    input_file_id=batch_input_file_id,
    endpoint="/v1/chat/completions",
    completion_window="24h"
)

# Wait for batch to finish (up to 24h)
while True:
    batch = client.batches.retrieve(batch.id)
    if batch.status in ('completed', 'failed', 'cancelled', 'expired'):
        break
    print(f"Batch not finished. Current state: {batch.status}. Waiting 30 seconds...")
    time.sleep(30)
print(f"Batch finished: {batch}")

# Download results in OpenAI output format, using regular genai SDK
file_content = genai_client.files.download(file=batch.output_file_id).decode('utf-8')

# See batch_output JSONL in OpenAI output format
for line in file_content.splitlines():
    print(line)

تتيح حزمة تطوير البرامج (SDK) من OpenAI أيضًا إنشاء تضمينات باستخدام Batch API. لإجراء ذلك، بدِّل حقل endpoint في طريقة create بنقطة نهاية للتضمينات، بالإضافة إلى المفتاحَين url وmodel في ملف JSONL:

# JSONL file using embeddings model and endpoint
# {"custom_id": "request-1", "method": "POST", "url": "/v1/embeddings", "body": {"model": "ggemini-embedding-001", "messages": [{"role": "user", "content": "Tell me a one-sentence joke."}]}}
# {"custom_id": "request-2", "method": "POST", "url": "/v1/embeddings", "body": {"model": "gemini-embedding-001", "messages": [{"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}]}}

# ...

# Create batch step with embeddings endpoint
batch = openai_client.batches.create(
    input_file_id=batch_input_file_id,
    endpoint="/v1/embeddings",
    completion_window="24h"
)

يمكنك الاطّلاع على مثال كامل في قسم إنشاء تضمينات مجمّعة في دليل استخدام التوافق مع OpenAI.

الاستدلال المرن والاستدلال حسب الأولوية

تطابق Gemini API المَعلمة service_tier من OpenAI في الاسم والمنطق، ما يفرض حدودًا ويوجه حركة المرور بشكل مناسب لكل من مستويَي الاستدلال المرن والاستدلال حسب الأولوية.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key="GEMINI_API_KEY",
  base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="gemini-3-flash-preview",
  messages=[
    {"role": "user", "content": "Write a short poem about clouds."}
  ],
  service_tier="priority" # Or service_tier="flex"
)

print(completion)

إذا لم يتم تحديد service_tier بشكل صريح، يتم ضبطها تلقائيًا على standard، وهو ما يعادل default في OpenAI. يمكنك التعرّف أكثر على مستويات الاستدلال في مستندات التحسين.

تفعيل ميزات Gemini باستخدام `extra_body`

تتوفّر عدة ميزات في Gemini لا تتوفّر في نماذج OpenAI، ولكن يمكن تفعيلها باستخدام الحقل extra_body.

المَعلمة	النوع	نقطة نهاية	الوصف
`cached_content`	نص	محادثة	يتطابق مع ذاكرة التخزين المؤقت العامة للمحتوى في Gemini.
`thinking_config`	عنصر	محادثة	يتطابق مع ThinkingConfig في Gemini.
`aspect_ratio`	نص	الصور	نسبة العرض إلى الارتفاع للناتج (مثل `"16:9"` أو `"1:1"` أو `"9:16"`)
`generation_config`	عنصر	الصور	عنصر إعدادات الإنشاء في Gemini (مثل `{"responseModalities": ["IMAGE"], "candidateCount": 2}`)
`safety_settings`	قائمة	الصور	فلاتر مخصّصة للحدود القصوى للأمان (مثل `[{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_NONE"}]`)
`tools`	قائمة	الصور	تفعيل الاستناد إلى "بحث Google" (مثل `[{"google_search": {}}]`)، وذلك لنموذج `gemini-3-pro-image-preview` فقط
`aspect_ratio`	نص	فيديو	أبعاد الفيديو الناتج (`16:9` للفيديوهات الأفقية و`9:16` للفيديوهات العمودية) يتم الربط من `size` إذا لم يتم تحديدها.
`resolution`	نص	فيديو	درجة الدقة للناتج (`720p` أو `1080p` أو `4K`) ملاحظة: تؤدي `1080p` و`4K` إلى تشغيل سلسلة التعديل التصاعدي.
`duration_seconds`	عدد صحيح	فيديو	مدة الإنشاء (القيم: `4` أو `6` أو `8`) يجب أن تكون `8` عند استخدام `reference_images` أو الاستيفاء أو الإضافة.
`frame_rate`	نص	فيديو	عدد اللقطات في الثانية للفيديو الناتج (مثل `"24"`)
`input_reference`	نص	فيديو	الإدخال المرجعي لإنشاء الفيديو
`extend_video_id`	نص	فيديو	رقم تعريف فيديو حالي لتمديده
`negative_prompt`	نص	فيديو	العناصر التي يجب استبعادها (مثل `"shaky camera"`)
`seed`	عدد صحيح	فيديو	عدد صحيح للإنشاء الحتمي
`style`	نص	فيديو	النمط المرئي (`cinematic` تلقائيًا، و`creative` للفيديوهات المحسّنة لوسائل التواصل الاجتماعي)
`person_generation`	نص	فيديو	التحكّم في إنشاء صور تتضمّن أشخاصًا (`allow_adult` أو `allow_all` أو `dont_allow`)
`reference_images`	قائمة	فيديو	ما يصل إلى 3 صور كمرجع للنمط/الشخصية (مواد عرض base64)
`image`	نص	فيديو	صورة الإدخال الأولية بترميز base64 لتحديد عملية إنشاء الفيديو
`last_frame`	عنصر	فيديو	الصورة النهائية للاستيفاء (تتطلّب `image` كإطار أول)

مثال على استخدام `extra_body`

في ما يلي مثال على استخدام extra_body لضبط cached_content:

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=MY_API_KEY,
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    n=1,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarize the video"
        }
    ],
    stream=True,
    stream_options={'include_usage': True},
    extra_body={
        'extra_body':
        {
            'google': {
              'cached_content': "cachedContents/0000aaaa1111bbbb2222cccc3333dddd4444eeee"
          }
        }
    }
)

for chunk in stream:
    print(chunk)
    print(chunk.usage.to_dict())

عرض قائمة النماذج

يمكنك الحصول على قائمة بنماذج Gemini المتاحة:

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key="GEMINI_API_KEY",
  base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

models = client.models.list()
for model in models:
  print(model.id)

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: "GEMINI_API_KEY",
  baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
});

async function main() {
  const list = await openai.models.list();

  for await (const model of list) {
    console.log(model);
  }
}
main();

REST

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/models \
-H "Authorization: Bearer GEMINI_API_KEY"

استرداد نموذج

يمكنك استرداد نموذج Gemini:

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key="GEMINI_API_KEY",
  base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
)

model = client.models.retrieve("gemini-3-flash-preview")
print(model.id)

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: "GEMINI_API_KEY",
  baseURL: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
});

async function main() {
  const model = await openai.models.retrieve("gemini-3-flash-preview");
  console.log(model.id);
}

main();

REST

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/models/gemini-3-flash-preview \
-H "Authorization: Bearer GEMINI_API_KEY"

القيود الحالية

لا يزال دعم مكتبات OpenAI في مرحلة تجريبية أثناء توسيع نطاق دعم الميزات.

إذا كانت لديك أسئلة حول المَعلمات المتوافقة أو الميزات القادمة أو واجهت أي مشاكل في البدء باستخدام Gemini، يُرجى الانضمام إلى منتدى المطوّرين.

الخطوات التالية

يمكنك تجربة Colab المتوافق مع OpenAI للتعرّف على المزيد من الأمثلة التفصيلية.

التوافق مع OpenAI

Python

JavaScript

REST

جارٍ التفكير

Python

JavaScript

REST

Python

JavaScript

REST

البث

Python

JavaScript

REST

استدعاء الدالة

Python

JavaScript

REST

فهم الصور

Python

JavaScript

REST

إنشاء صورة

Python

JavaScript

REST

إنشاء فيديو

Python

JavaScript

REST

الاطّلاع على حالة الفيديو

Python

JavaScript

REST

فهم الصوت

Python

JavaScript

REST

ناتج منظَّم

Python

JavaScript

التضمينات

Python

JavaScript

REST

Batch API

Python

الاستدلال المرن والاستدلال حسب الأولوية

Python

تفعيل ميزات Gemini باستخدام extra_body

مثال على استخدام extra_body

Python

عرض قائمة النماذج

Python

JavaScript

REST

استرداد نموذج

Python

JavaScript

REST

القيود الحالية

الخطوات التالية

تفعيل ميزات Gemini باستخدام `extra_body`

مثال على استخدام `extra_body`