Gemini API
Der schnellste Weg vom Prompt zur Produktion – mit Gemini, Veo, Nano Banana und mehr.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-flash-preview",
contents="Explain how AI works in a few words",
)
print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3-flash-preview",
contents: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(response.text);
}
await main();
Ok
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
result, err := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-3-flash-preview",
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) {
Client client = new Client();
GenerateContentResponse response =
client.models.generateContent(
"gemini-3-flash-preview",
"Explain how AI works in a few words",
null);
System.out.println(response.text());
}
}
C#
using System.Threading.Tasks;
using Google.GenAI;
using Google.GenAI.Types;
public class GenerateContentSimpleText {
public static async Task main() {
var client = new Client();
var response = await client.Models.GenerateContentAsync(
model: "gemini-3-flash-preview", contents: "Explain how AI works in a few words"
);
Console.WriteLine(response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
}
}
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Explain how AI works in a few words"
}
]
}
]
}'
Folgen Sie unserer Kurzanleitung, um einen API-Schlüssel zu erhalten und Ihren ersten API-Aufruf in wenigen Minuten zu senden.
Die Modelle
Alle ansehenGemini 3.1 Pro Neu
Unser intelligentestes Modell, das weltweit beste für multimodales Verstehen, basierend auf modernster Schlussfolgerungstechnologie.
Gemini 3 Flash Neu
Leistung der Spitzenklasse, die mit größeren Modellen mithalten kann, zu einem Bruchteil der Kosten.
🍌 Nano Banana 2 und Nano Banana Pro
Hochmoderne Modelle für die Bildgenerierung und ‑bearbeitung.
Veo 3.1
Unser hochmodernes Modell zur Videogenerierung mit nativer Audiofunktion.
Gemini 2.5 Pro TTS
Gemini 2.5-Modellvariante mit nativer Text-to-Speech-Funktion (TTS).
Gemini Robotics
Ein Vision-Language-Modell (VLM), das die agentischen Funktionen von Gemini in die Robotik bringt und fortschrittliche Schlussfolgerungen in der physischen Welt ermöglicht.
Funktionen entdecken
Native Bildgenerierung (Nano Banana)
Mit Gemini 2.5 Flash Image kontextbezogene Bilder nativ generieren und bearbeiten.
Langer Kontext
Millionen von Tokens in Gemini-Modelle eingeben und Informationen aus unstrukturierten Bildern, Videos und Dokumenten gewinnen.
Strukturierte Ausgaben
Gemini so einschränken, dass es mit JSON antwortet, einem strukturierten Datenformat, das für die automatisierte Verarbeitung geeignet ist.
Funktionsaufrufe
Agentgestützte Workflows erstellen, indem Sie Gemini mit externen APIs und Tools verbinden.
Videogenerierung mit Veo 3.1
Mit unserem hochmodernen Modell hochwertige Videoinhalte aus Text- oder Bild-Prompts erstellen.
Sprachagenten mit der Live API
Mit der Live API Sprachagenten und ‑anwendungen in Echtzeit erstellen.
Tools
Gemini über integrierte Tools wie die Google Suche, URL-Kontext, Google Maps, Codeausführung und Computernutzung mit der Welt verbinden.
Verständnis von Dokumenten
Bis zu 1.000 Seiten von PDF-Dateien mit vollständigem multimodalen Verständnis oder anderen textbasierten Dateitypen verarbeiten.
Thinking
Erfahren Sie, wie die Denkfunktionen die Schlussfolgerungen für komplexe Aufgaben und Agenten verbessern.