Gemini के बारे में सोचना

Gemini 2.5 Pro Experimental और Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, ऐसे मॉडल हैं जो जवाब जनरेट करने के दौरान, किसी "थिंकिंग प्रोसेस" का इस्तेमाल करते हैं. इस प्रोसेस से, एआई की तर्क करने की क्षमता बेहतर होती है. साथ ही, इससे एआई मुश्किल टास्क को हल कर पाता है. इस गाइड में, Gemini मॉडल का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.

थिंकिंग मॉडल का इस्तेमाल करना

सोचने की क्षमता वाले मॉडल, Google AI Studio और Gemini API के ज़रिए उपलब्ध हैं. ध्यान दें कि सोचने की प्रोसेस, Google AI Studio में दिखती है, लेकिन एपीआई आउटपुट के हिस्से के तौर पर नहीं दी जाती.

बुनियादी अनुरोध भेजना

Python

from google import genai

client = genai.Client(api_key="GEMINI_API_KEY")
prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-exp-03-25",  # or gemini-2.0-flash-thinking-exp
    contents=prompt
)

print(response.text)

JavaScript

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

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

async function main() {
  const prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example.";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-pro-exp-03-25",  // or gemini-2.0-flash-thinking-exp
    contents: prompt,
  });

  console.log(response.text);
}

main();

शुरू करें

// import packages here

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")))
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  defer client.Close()

  model := client.GenerativeModel("gemini-2.5-pro-exp-03-25")  // or gemini-2.0-flash-thinking-exp
  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."))
  if err != nil {
    log.Fatal(err)
  }
  fmt.Println(resp.Text())
}

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro-exp-03-25:generateContent?key=$YOUR_API_KEY" \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -X POST \
 -d '{
   "contents": [
     {
       "parts": [
         {
           "text": "Explain the concept of Occam\''s Razor and provide a simple, everyday example."
         }
       ]
     }
   ]
 }'
 ```

एक से ज़्यादा बार की गई बातचीत

चैट के पिछले इतिहास को ध्यान में रखने के लिए, एक से ज़्यादा बार की गई बातचीत का इस्तेमाल किया जा सकता है.

SDK की मदद से, बातचीत की स्थिति को मैनेज करने के लिए चैट सेशन बनाया जा सकता है.

Python

from google import genai

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

chat = client.aio.chats.create(
    model='gemini-2.5-pro-exp-03-25',  # or gemini-2.0-flash-thinking-exp
)
response = await chat.send_message('What is your name?')
print(response.text)
response = await chat.send_message('What did you just say before this?')
print(response.text)

JavaScript

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

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

async function main() {
    const chat = ai.chats.create({
        model: 'gemini-2.5-pro-exp-03-25'  // or gemini-2.0-flash-thinking-exp
    });

    const response = await chat.sendMessage({
        message: 'What is your name?'
    });
    console.log(response.text);

    response = await chat.sendMessage({
        message: 'What did you just say before this?'
    });
    console.log(response.text);
}

main();

आगे क्या करना है?