Доступна новая модель Gemini 4 Argon. Попробовать

Чтобы переводить контент на ваш предпочитаемый язык, Google использует технологии на основе искусственного интеллекта. Переводы от ИИ могут содержать ошибки.

URL-контекст

Инструмент "Контекст URL" позволяет предоставлять моделям дополнительный контекст в виде URL. Если вы добавите URL в запрос, модель получит доступ к контенту на этих страницах (если это не URL, указанный в разделе ограничений) и сможет использовать его для улучшения ответа.

Инструмент "URL-контекст" полезен для следующих задач:

Извлечение данных. Получайте определенную информацию, например цены, имена или ключевые выводы, из нескольких URL.
Сравнивать документы. Анализируйте несколько отчетов, статей или PDF-файлов, чтобы выявлять различия и отслеживать тенденции.
Обобщение и создание контента. Объединяйте информацию из нескольких URL-адресов источников, чтобы создавать точные сводки, записи в блогах или отчеты.
Анализ кода и документов. Укажите хранилище GitHub или техническую документацию, чтобы получить объяснение кода, инструкции по настройке или ответы на вопросы.

В примере ниже показано, как сравнить два рецепта с разных сайтов.

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai

client = genai.Client()

url1 = "https://www.foodnetwork.com/recipes/ina-garten/perfect-roast-chicken-recipe-1940592"
url2 = "https://www.allrecipes.com/recipe/21151/simple-whole-roast-chicken/"

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input=f"Compare the ingredients and cooking times from the recipes at {url1} and {url2}",
    tools=[{"type": "url_context"}]
)

# Print the model's text response and its source annotations
for step in interaction.steps:
    if step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.type == "text":
                print(content_block.text)
                if content_block.annotations:
                    print("\nSources:")
                    for annotation in content_block.annotations:
                        if annotation.type == "url_citation":
                            print(f"  - {annotation.title}: {annotation.url}")

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.8-flash",
    input: "Compare the ingredients and cooking times from the recipes at https://www.foodnetwork.com/recipes/ina-garten/perfect-roast-chicken-recipe-1940592 and https://www.allrecipes.com/recipe/21151/simple-whole-roast-chicken/",
    tools: [{ type: "url_context" }]
  });

  // Print the model's text response and its source annotations
  for (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === 'model_output') {
      for (const contentBlock of step.content) {
        if (contentBlock.type === 'text') {
          console.log(contentBlock.text);
          if (contentBlock.annotations) {
            console.log("\nSources:");
            for (const annotation of contentBlock.annotations) {
              if (annotation.type === 'url_citation') {
                console.log(`  - ${annotation.title}: ${annotation.url}`);
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

await main();

Проложить маршрут

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    url1 := "https://www.foodnetwork.com/recipes/ina-garten/perfect-roast-chicken-recipe-1940592"
    url2 := "https://www.allrecipes.com/recipe/21151/simple-whole-roast-chicken/"

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput(
                fmt.Sprintf("Compare the ingredients and cooking times from the recipes at %s and %s", url1, url2),
            ),
            Tools: []interactions.Tool{
                interactions.NewTool(interactions.URLContext{}),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Print the model's text response and its source annotations
    for _, step := range res.Interaction.Steps {
        if step.ModelOutputStep != nil {
            for _, contentBlock := range step.ModelOutputStep.Content {
                if contentBlock.TextContent != nil {
                    fmt.Println(contentBlock.TextContent.Text)
                    if len(contentBlock.TextContent.Annotations) > 0 {
                        fmt.Println("\nSources:")
                        for _, annotation := range contentBlock.TextContent.Annotations {
                            if annotation.URLCitation != nil {
                                fmt.Printf("  - %s: %s\n", annotation.URLCitation.GetTitle(), annotation.URLCitation.GetURL())
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

REST

# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
      "model": "gemini-3.8-flash",
      "input": "Compare the ingredients and cooking times from the recipes at https://www.foodnetwork.com/recipes/ina-garten/perfect-roast-chicken-recipe-1940592 and https://www.allrecipes.com/recipe/21151/simple-whole-roast-chicken/",
      "tools": [{"type": "url_context"}]
  }'

Принцип работы

Инструмент "Контекст URL" использует двухэтапный процесс получения данных, чтобы обеспечить баланс между скоростью, стоимостью и доступом к актуальным данным. Когда вы указываете URL, инструмент сначала пытается получить контент из внутреннего кеша индекса. Это высокооптимизированный кеш. Если URL отсутствует в индексе (например, если страница была создана совсем недавно), инструмент автоматически выполняет сканирование опубликованной страницы. Это позволяет получить доступ к URL и его контенту в режиме реального времени.

Сочетание с другими инструментами

Вы можете комбинировать инструмент URL-контекста с другими инструментами, чтобы создавать более мощные рабочие процессы.

Модели Gemini 3 поддерживают сочетание встроенных инструментов (например, контекста URL) со специальными инструментами (вызовом функций). Подробнее о сочетаниях инструментов…

Обоснование с Google Поиском

Если включены и URL-контекст, и обоснование с Google Поиском, модель может использовать возможности Поиска, чтобы находить нужную информацию в интернете, а затем применять URL-контекст, чтобы лучше понимать найденные страницы. Этот подход эффективен для запросов, которые требуют как широкого поиска, так и глубокого анализа определенных страниц.

Python

# This will only work for SDK newer than 2.0.0
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Give me three day events schedule based on YOUR_URL. Also let me know what needs to taken care of considering weather and commute.",
    tools=[
        {"type": "url_context"},
        {"type": "google_search"}
    ]
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.type == "text":
                print(content_block.text)

JavaScript

// This will only work for SDK newer than 2.0.0
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.8-flash",
    input: "Give me three day events schedule based on YOUR_URL. Also let me know what needs to taken care of considering weather and commute.",
    tools: [
      { type: "url_context" },
      { type: "google_search" }
    ]
  });

  for (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === 'model_output') {
      for (const contentBlock of step.content) {
        if (contentBlock.type === 'text') console.log(contentBlock.text);
      }
    }
  }
}

await main();

Проложить маршрут

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "google.golang.org/genai"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
    "google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Give me three day events schedule based on YOUR_URL. Also let me know what needs to taken care of considering weather and commute."),
            Tools: []interactions.Tool{
                interactions.NewTool(interactions.URLContext{}),
                interactions.NewTool(interactions.GoogleSearch{}),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for _, step := range res.Interaction.Steps {
        if step.ModelOutputStep != nil {
            for _, contentBlock := range step.ModelOutputStep.Content {
                if contentBlock.TextContent != nil {
                    fmt.Println(contentBlock.TextContent.Text)
                }
            }
        }
    }
}

REST

# Specifies the API revision to avoid breaking changes when they become default
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
      "model": "gemini-3.8-flash",
      "input": "Give me three day events schedule based on YOUR_URL. Also let me know what needs to taken care of considering weather and commute.",
      "tools": [
          {"type": "url_context"},
          {"type": "google_search"}
      ]
  }'

Как понять ответ

Когда модель использует инструмент URL-контекста, ее текстовый ответ включает встроенные аннотации url_citation в блоке текстового контента. Каждая аннотация связывает фрагмент текста ответа (с помощью start_index и end_index) с URL источника, из которого он был получен. Это основной способ показать цитаты в приложении. О том, как их извлечь, рассказывается в основном примере выше.

В ответе также содержится объект url_context_result с метаданными о каждой попытке получения URL (статус, полученный URL). Это в основном полезно для отладки.

Проверки безопасности

Система проверяет URL на соответствие стандартам безопасности. Если URL не проходит проверку, на соответствующем шаге url_context_result будет показан статус status из "unsafe".

Количество токенов

Контент, полученный по URL, которые вы указываете в запросе, учитывается как часть входных токенов. Количество токенов можно посмотреть в объекте usage взаимодействия. Пример:

'usage': {
  'output_tokens': 45,
  'input_tokens': 27,
  'input_tokens_details': [{'modality': 'TEXT', 'token_count': 27}],
  'thoughts_tokens': 31,
  'tool_use_input_tokens': 10309,
  'tool_use_input_tokens_details': [{'modality': 'TEXT', 'token_count': 10309}],
  'total_tokens': 10412
}

Цена за токен зависит от используемой модели. Подробную информацию можно найти на странице Цены.

Поддерживаемые модели

Модель	URL-контекст
Gemini 4 Argon	✔️
Gemini 3.8 Flash	✔️
Gemini 3.6 Flash	✔️
Gemini 3.5 Flash-Lite	✔️
Gemini 3.1 Pro (предварительная версия)	✔️
Gemini 3.1 Flash-Lite	✔️
Gemini 3 Flash Preview	✔️
Gemini 2.5 Pro	✔️
Gemini 2.5 Flash	✔️
Gemini 2.5 Flash-Lite	✔️

Ограничения

Ограничение на количество запросов. Инструмент может обработать до 20 URL за один запрос.
Размер контента, полученного по одному URL, не должен превышать 34 МБ.
Общедоступность. URL должны быть общедоступными. Адреса localhost (например, localhost, 127.0.0.1), частные сети и сервисы туннелирования (например, ngrok, pinggy) не поддерживаются.

Поддерживаемые и неподдерживаемые типы контента

Инструмент может извлекать контент из URL со следующими типами контента:

Текст (text/html, application/json, text/plain, text/xml, text/css, text/javascript , text/csv, text/rtf).
Изображение (image/png, image/jpeg, image/bmp, image/webp)
PDF (application/pdf)

Не поддерживаются:

Платный контент
Видео YouTube (о том, как обрабатывать URL YouTube, читайте в разделе Распознавание видео).
файлы Google Workspace, например документы или таблицы Google;
Видео- и аудиофайлы

URL-контекст

Python

JavaScript

Проложить маршрут

REST

Принцип работы

Сочетание с другими инструментами

Обоснование с Google Поиском

Python

JavaScript

Проложить маршрут

REST

Как понять ответ

Проверки безопасности

Количество токенов

Поддерживаемые модели

Рекомендации

Ограничения

Поддерживаемые и неподдерживаемые типы контента