Gemini API – Kurzanleitung

In dieser Kurzanleitung erfahren Sie, wie Sie unsere Bibliotheken installieren und Ihre erste Gemini API-Anfrage senden.

Hinweis

Sie benötigen einen Gemini API-Schlüssel. Wenn Sie noch keinen haben, können Sie einen kostenlosen in Google AI Studio erhalten.

Google Gen AI SDK installieren

Python

Installieren Sie mit Python 3.9 oder höher das google-genai-Paket mit dem folgenden pip-Befehl:

pip install -q -U google-genai

JavaScript

Installieren Sie mit Node.js v18 oder höher das Google Gen AI SDK für TypeScript und JavaScript mit dem folgenden npm-Befehl:

npm install @google/genai

Ok

Installieren Sie google.golang.org/genai mit dem Befehl „go get“ in Ihrem Modulverzeichnis:

go get google.golang.org/genai

Java

Wenn Sie Maven verwenden, können Sie google-genai installieren, indem Sie Ihren Abhängigkeiten Folgendes hinzufügen:

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.genai</groupId>
    <artifactId>google-genai</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
  </dependency>
</dependencies>

Apps Script

Wenn Sie ein neues Apps Script-Projekt erstellen möchten, rufen Sie script.new auf.
Klicken Sie auf Unbenanntes Projekt.
Benennen Sie das Apps Script-Projekt in AI Studio um und klicken Sie auf Umbenennen.
API-Schlüssel festlegen
1. Klicken Sie links auf Projekteinstellungen .
2. Klicken Sie unter Script-Eigenschaften auf Script-Eigenschaft hinzufügen.
3. Geben Sie unter Property den Schlüsselnamen ein: GEMINI_API_KEY.
4. Geben Sie unter Wert den Wert für den API-Schlüssel ein.
5. Klicken Sie auf Skripteigenschaften speichern.
Ersetzen Sie den Inhalt der Datei Code.gs durch folgenden Code:

Erste Anfrage senden

Hier ist ein Beispiel, in dem die Methode generateContent verwendet wird, um eine Anfrage mit dem Gemini 2.5-Flash-Modell an die Gemini API zu senden.

Python

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-flash",
    contents: "Explain how AI works in a few words",
  });
  console.log(response.text);
}

main();

Ok

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
        APIKey:  "YOUR_API_KEY",
        Backend: genai.BackendGeminiAPI,
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    result, err := client.Models.GenerateContent(
        ctx,
        "gemini-2.5-flash",
        genai.Text("Explain how AI works in a few words"),
        nil,
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println(result.Text())
}

Java

package com.example;

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class GenerateTextFromTextInput {
  public static void main(String[] args) {
    // The client gets the API key from the environment variable `GOOGLE_API_KEY`.
    Client client = new Client();

    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent(
            "gemini-2.5-flash",
            "Explain how AI works in a few words",
            null);

    System.out.println(response.text());
  }
}

Apps Script

// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
function main() {
  const payload = {
    contents: [
      {
        parts: [
          { text: 'Explain how AI works in a few words' },
        ],
      },
    ],
  };

  const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=${apiKey}`;
  const options = {
    method: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    payload: JSON.stringify(payload)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const data = JSON.parse(response);
  const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  console.log(content);
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=$YOUR_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works in a few words"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

„Denken“ ist in vielen unserer Codebeispiele standardmäßig aktiviert.

Viele Codebeispiele auf dieser Website verwenden das Modell Gemini 2.5 Flash, bei dem die Funktion Thinking standardmäßig aktiviert ist, um die Antwortqualität zu verbessern. Beachte, dass sich dadurch die Antwortzeit und die Tokennutzung erhöhen können. Wenn Sie Geschwindigkeit priorisieren oder die Kosten minimieren möchten, können Sie diese Funktion deaktivieren, indem Sie das Denkbudget auf null setzen, wie in den folgenden Beispielen gezeigt. Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden zum Denken.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Explain how AI works in a few words",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=0) # Disables thinking
    ),
)
print(response.text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-flash",
    contents: "Explain how AI works in a few words",
    config: {
      thinkingConfig: {
        thinkingBudget: 0, // Disables thinking
      },
    }
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Ok

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {

  ctx := context.Background()
  client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
      APIKey:  os.Getenv("GEMINI_API_KEY"),
      Backend: genai.BackendGeminiAPI,
  })

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-2.5-flash",
      genai.Text("Explain how AI works in a few words"),
      &genai.GenerateContentConfig{
        ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
            ThinkingBudget: int32(0), // Disables thinking
        },
      }
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works in a few words"
          }
        ]
      }
    ]
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
        "thinkingBudget": 0
      }
    }
  }'

Apps Script

// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');

function main() {
  const payload = {
    contents: [
      {
        parts: [
          { text: 'Explain how AI works in a few words' },
        ],
      },
    ],
  };

  const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=${apiKey}`;
  const options = {
    method: 'POST',
    contentType: 'application/json',
    payload: JSON.stringify(payload)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  const data = JSON.parse(response);
  const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  console.log(content);
}

Nächste Schritte

Nachdem Sie Ihre erste API-Anfrage gesendet haben, sollten Sie sich die folgenden Anleitungen ansehen, in denen Gemini in Aktion zu sehen ist: