API Gemini có thể tạo đầu ra văn bản từ nhiều loại dữ liệu đầu vào, bao gồm văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, nhờ tận dụng các mô hình Gemini.
Sau đây là ví dụ cơ bản về việc nhập một văn bản duy nhất:
from google import genai
client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash",
contents=["How does AI work?"]
)
print(response.text)
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.0-flash",
contents: "How does AI work?",
});
console.log(response.text);
}
await main();
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-2.0-flash",
genai.Text("Explain how AI works in a few words"),
nil,
)
fmt.Println(result.Text())
}
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "How does AI work?"
}
]
}
]
}'
// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
function main() {
const payload = {
contents: [
{
parts: [
{ text: 'How AI does work?' },
],
},
],
};
const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=${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);
}
Hướng dẫn và cấu hình hệ thống
Bạn có thể hướng dẫn hành vi của các mô hình Gemini bằng hướng dẫn hệ thống. Để thực hiện việc này, hãy truyền một đối tượng GenerateContentConfig
.
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash",
config=types.GenerateContentConfig(
system_instruction="You are a cat. Your name is Neko."),
contents="Hello there"
)
print(response.text)
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.0-flash",
contents: "Hello there",
config: {
systemInstruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
},
});
console.log(response.text);
}
await main();
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,
})
config := &genai.GenerateContentConfig{
SystemInstruction: genai.NewContentFromText("You are a cat. Your name is Neko.", genai.RoleUser),
}
result, _ := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-2.0-flash",
genai.Text("Hello there"),
config,
)
fmt.Println(result.Text())
}
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"system_instruction": {
"parts": [
{
"text": "You are a cat. Your name is Neko."
}
]
},
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Hello there"
}
]
}
]
}'
// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
function main() {
const systemInstruction = {
parts: [{
text: 'You are a cat. Your name is Neko.'
}]
};
const payload = {
systemInstruction,
contents: [
{
parts: [
{ text: 'Hello there' },
],
},
],
};
const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=${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);
}
Đối tượng GenerateContentConfig
cũng cho phép bạn ghi đè các thông số tạo mặc định, chẳng hạn như nhiệt độ.
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash",
contents=["Explain how AI works"],
config=types.GenerateContentConfig(
max_output_tokens=500,
temperature=0.1
)
)
print(response.text)
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.0-flash",
contents: "Explain how AI works",
config: {
maxOutputTokens: 500,
temperature: 0.1,
},
});
console.log(response.text);
}
await main();
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,
})
temp := float32(0.9)
topP := float32(0.5)
topK := float32(20.0)
maxOutputTokens := int32(100)
config := &genai.GenerateContentConfig{
Temperature: &temp,
TopP: &topP,
TopK: &topK,
MaxOutputTokens: maxOutputTokens,
ResponseMIMEType: "application/json",
}
result, _ := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-2.0-flash",
genai.Text("What is the average size of a swallow?"),
config,
)
fmt.Println(result.Text())
}
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Explain how AI works"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"stopSequences": [
"Title"
],
"temperature": 1.0,
"maxOutputTokens": 800,
"topP": 0.8,
"topK": 10
}
}'
// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
function main() {
const generationConfig = {
temperature: 1,
topP: 0.95,
topK: 40,
maxOutputTokens: 8192,
responseMimeType: 'text/plain',
};
const payload = {
generationConfig,
contents: [
{
parts: [
{ text: 'Explain how AI works in a few words' },
],
},
],
};
const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=${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);
}
Hãy tham khảo GenerateContentConfig
trong tài liệu tham khảo API của chúng tôi để xem danh sách đầy đủ các tham số có thể định cấu hình và nội dung mô tả của các tham số đó.
Thông tin đầu vào đa phương thức
API Gemini hỗ trợ phương thức nhập đa phương thức, cho phép bạn kết hợp văn bản với các tệp phương tiện. Ví dụ sau đây minh hoạ cách cung cấp hình ảnh:
from PIL import Image
from google import genai
client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
image = Image.open("/path/to/organ.png")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash",
contents=[image, "Tell me about this instrument"]
)
print(response.text)
import {
GoogleGenAI,
createUserContent,
createPartFromUri,
} from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const image = await ai.files.upload({
file: "/path/to/organ.png",
});
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.0-flash",
contents: [
createUserContent([
"Tell me about this instrument",
createPartFromUri(image.uri, image.mimeType),
]),
],
});
console.log(response.text);
}
await main();
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,
})
imagePath := "/path/to/organ.jpg"
imgData, _ := os.ReadFile(imagePath)
parts := []*genai.Part{
genai.NewPartFromText("Tell me about this instrument"),
&genai.Part{
InlineData: &genai.Blob{
MIMEType: "image/jpeg",
Data: imgData,
},
},
}
contents := []*genai.Content{
genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
}
result, _ := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-2.0-flash",
contents,
nil,
)
fmt.Println(result.Text())
}
# Use a temporary file to hold the base64 encoded image data
TEMP_B64=$(mktemp)
trap 'rm -f "$TEMP_B64"' EXIT
base64 $B64FLAGS $IMG_PATH > "$TEMP_B64"
# Use a temporary file to hold the JSON payload
TEMP_JSON=$(mktemp)
trap 'rm -f "$TEMP_JSON"' EXIT
cat > "$TEMP_JSON" << EOF
{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Tell me about this instrument"
},
{
"inline_data": {
"mime_type": "image/jpeg",
"data": "$(cat "$TEMP_B64")"
}
}
]
}
]
}
EOF
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d "@$TEMP_JSON"
// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
function main() {
const imageUrl = 'http://image/url';
const image = getImageData(imageUrl);
const payload = {
contents: [
{
parts: [
{ image },
{ text: 'Tell me about this instrument' },
],
},
],
};
const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=${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);
}
function getImageData(url) {
const blob = UrlFetchApp.fetch(url).getBlob();
return {
mimeType: blob.getContentType(),
data: Utilities.base64Encode(blob.getBytes())
};
}
Để biết các phương thức khác để cung cấp hình ảnh và xử lý hình ảnh nâng cao hơn, hãy xem hướng dẫn về việc hiểu hình ảnh. API này cũng hỗ trợ nhập và hiểu tài liệu, video và âm thanh.
Truyền trực tuyến câu trả lời
Theo mặc định, mô hình chỉ trả về phản hồi sau khi toàn bộ quá trình tạo hoàn tất.
Để tương tác linh hoạt hơn, hãy sử dụng tính năng truyền trực tuyến để nhận các thực thể GenerateContentResponse
tăng dần khi các thực thể này được tạo.
from google import genai
client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
response = client.models.generate_content_stream(
model="gemini-2.0-flash",
contents=["Explain how AI works"]
)
for chunk in response:
print(chunk.text, end="")
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const response = await ai.models.generateContentStream({
model: "gemini-2.0-flash",
contents: "Explain how AI works",
});
for await (const chunk of response) {
console.log(chunk.text);
}
}
await main();
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,
})
stream := client.Models.GenerateContentStream(
ctx,
"gemini-2.0-flash",
genai.Text("Write a story about a magic backpack."),
nil,
)
for chunk, _ := range stream {
part := chunk.Candidates[0].Content.Parts[0]
fmt.Print(part.Text)
}
}
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:streamGenerateContent?alt=sse&key=${GEMINI_API_KEY}" \
-H 'Content-Type: application/json' \
--no-buffer \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Explain how AI works"
}
]
}
]
}'
// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
function main() {
const payload = {
contents: [
{
parts: [
{ text: 'Explain how AI works' },
],
},
],
};
const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:streamGenerateContent?key=${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);
}
Cuộc trò chuyện nhiều lượt (Chat)
SDK của chúng tôi cung cấp chức năng thu thập nhiều vòng câu lệnh và phản hồi vào một cuộc trò chuyện, giúp bạn dễ dàng theo dõi nhật ký trò chuyện.
from google import genai
client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
chat = client.chats.create(model="gemini-2.0-flash")
response = chat.send_message("I have 2 dogs in my house.")
print(response.text)
response = chat.send_message("How many paws are in my house?")
print(response.text)
for message in chat.get_history():
print(f'role - {message.role}',end=": ")
print(message.parts[0].text)
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const chat = ai.chats.create({
model: "gemini-2.0-flash",
history: [
{
role: "user",
parts: [{ text: "Hello" }],
},
{
role: "model",
parts: [{ text: "Great to meet you. What would you like to know?" }],
},
],
});
const response1 = await chat.sendMessage({
message: "I have 2 dogs in my house.",
});
console.log("Chat response 1:", response1.text);
const response2 = await chat.sendMessage({
message: "How many paws are in my house?",
});
console.log("Chat response 2:", response2.text);
}
await main();
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,
})
history := []*genai.Content{
genai.NewContentFromText("Hi nice to meet you! I have 2 dogs in my house.", genai.RoleUser),
genai.NewContentFromText("Great to meet you. What would you like to know?", genai.RoleModel),
}
chat, _ := client.Chats.Create(ctx, "gemini-2.0-flash", nil, history)
res, _ := chat.SendMessage(ctx, genai.Part{Text: "How many paws are in my house?"})
if len(res.Candidates) > 0 {
fmt.Println(res.Candidates[0].Content.Parts[0].Text)
}
}
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Hello"
}
]
},
{
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "Great to meet you. What would you like to know?"
}
]
},
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "I have two dogs in my house. How many paws are in my house?"
}
]
}
]
}'
// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
function main() {
const payload = {
contents: [
{
role: 'user',
parts: [
{ text: 'Hello' },
],
},
{
role: 'model',
parts: [
{ text: 'Great to meet you. What would you like to know?' },
],
},
{
role: 'user',
parts: [
{ text: 'I have two dogs in my house. How many paws are in my house?' },
],
},
],
};
const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=${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);
}
Bạn cũng có thể sử dụng tính năng truyền trực tuyến cho các cuộc trò chuyện nhiều lượt.
from google import genai
client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
chat = client.chats.create(model="gemini-2.0-flash")
response = chat.send_message_stream("I have 2 dogs in my house.")
for chunk in response:
print(chunk.text, end="")
response = chat.send_message_stream("How many paws are in my house?")
for chunk in response:
print(chunk.text, end="")
for message in chat.get_history():
print(f'role - {message.role}', end=": ")
print(message.parts[0].text)
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "GEMINI_API_KEY" });
async function main() {
const chat = ai.chats.create({
model: "gemini-2.0-flash",
history: [
{
role: "user",
parts: [{ text: "Hello" }],
},
{
role: "model",
parts: [{ text: "Great to meet you. What would you like to know?" }],
},
],
});
const stream1 = await chat.sendMessageStream({
message: "I have 2 dogs in my house.",
});
for await (const chunk of stream1) {
console.log(chunk.text);
console.log("_".repeat(80));
}
const stream2 = await chat.sendMessageStream({
message: "How many paws are in my house?",
});
for await (const chunk of stream2) {
console.log(chunk.text);
console.log("_".repeat(80));
}
}
await main();
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,
})
history := []*genai.Content{
genai.NewContentFromText("Hi nice to meet you! I have 2 dogs in my house.", genai.RoleUser),
genai.NewContentFromText("Great to meet you. What would you like to know?", genai.RoleModel),
}
chat, _ := client.Chats.Create(ctx, "gemini-2.0-flash", nil, history)
stream := chat.SendMessageStream(ctx, genai.Part{Text: "How many paws are in my house?"})
for chunk, _ := range stream {
part := chunk.Candidates[0].Content.Parts[0]
fmt.Print(part.Text)
}
}
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:streamGenerateContent?alt=sse&key=$GEMINI_API_KEY \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Hello"
}
]
},
{
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "Great to meet you. What would you like to know?"
}
]
},
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "I have two dogs in my house. How many paws are in my house?"
}
]
}
]
}'
// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
function main() {
const payload = {
contents: [
{
role: 'user',
parts: [
{ text: 'Hello' },
],
},
{
role: 'model',
parts: [
{ text: 'Great to meet you. What would you like to know?' },
],
},
{
role: 'user',
parts: [
{ text: 'I have two dogs in my house. How many paws are in my house?' },
],
},
],
};
const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:streamGenerateContent?key=${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);
}
Mô hình được hỗ trợ
Tất cả các mô hình trong nhóm Gemini đều hỗ trợ tạo văn bản. Để tìm hiểu thêm về các mô hình và chức năng của chúng, hãy truy cập trang Mô hình.
Các phương pháp hay nhất
Mẹo về câu lệnh
Đối với việc tạo văn bản cơ bản, lời nhắc không có ví dụ thường là đủ mà không cần ví dụ, hướng dẫn hệ thống hoặc định dạng cụ thể.
Để có kết quả phù hợp hơn:
- Sử dụng Hướng dẫn hệ thống để hướng dẫn mô hình.
- Cung cấp một vài ví dụ về dữ liệu đầu vào và đầu ra để hướng dẫn mô hình. Phương thức này thường được gọi là lời nhắc ít lần.
- Cân nhắc điều chỉnh chi tiết cho các trường hợp sử dụng nâng cao.
Hãy tham khảo hướng dẫn kỹ thuật về lời nhắc để biết thêm mẹo.
Kết quả có cấu trúc
Trong một số trường hợp, bạn có thể cần kết quả có cấu trúc, chẳng hạn như JSON. Hãy tham khảo hướng dẫn về đầu ra có cấu trúc để tìm hiểu cách thực hiện.
Bước tiếp theo
- Dùng thử hướng dẫn bắt đầu sử dụng Gemini API trên Colab.
- Khám phá các khả năng hiểu biết về hình ảnh, video, âm thanh và tài liệu của Gemini.
- Tìm hiểu về chiến lược nhắc tệp đa phương thức.