Erste Schritte mit der Gemini API
Mit der Gemini API und Google AI Studio können Sie die neuesten Modelle von Google verwenden und Ihre Ideen in skalierbare Anwendungen umsetzen.
Python
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("Explain how AI works")
print(response.text)
Node.js
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });
const prompt = "Explain how AI works";
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [{
"parts":[{"text": "Write a story about a magic backpack."}]
}]
}'
Die Modelle
Die API erkunden
Langformatige Inhalte ansehen
Geben Sie Millionen von Tokens in Gemini-Modelle ein und gewinnen Sie Erkenntnisse aus unstrukturierten Bildern, Videos und Dokumenten.
Aufgaben mit Feinabstimmung lösen
Sie können das Verhalten von Gemini-Modellen ändern, um sie an bestimmte Aufgaben anzupassen, Daten zu erkennen und Probleme zu beheben. Modelle mit eigenen Daten optimieren, um Produktionsimplementierungen robuster und zuverlässiger zu machen
Strukturierte Ausgaben generieren
Sie können Gemini dazu zwingen, mit JSON zu antworten, einem strukturierten Datenformat, das für die automatisierte Verarbeitung geeignet ist.