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Gemini API

Passez rapidement d'un prompt à des applications et des agents de production avec l'API Gemini. Gérez des tâches de codage complexes et un raisonnement multimodal avec Gemini, ou confiez des tâches en plusieurs étapes à un agent géré. Diffusez de la voix et de la vidéo en streaming avec l'API Live, ou générez des images avec Nano Banana, des vidéos avec Gemini Omni et de la musique avec Lyria.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-4-argon",
    input="Explain how AI works in a few words"
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-4-argon",
  input: "Explain how AI works in a few words",
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-4-argon"))
        .input(InteractionsInput.of("Explain how AI works in a few words"))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

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-4-argon"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Explain how AI works in a few words"),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

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-4-argon",
    "input": "Explain how AI works in a few words"
  }'
Premiers pas Créer une clé API

Découvrez les modèles

Tout afficher

Gemini 4 Argon Nouveau

Notre modèle de raisonnement phare avec une fenêtre de contexte partagée de 1 million de jetons et des décodages longs jusqu'à 1 million de jetons.

Gemini 3.8 Flash Nouveau

Notre modèle Flash le plus intelligent, conçu pour l'ingénierie logicielle à long terme, les agents autonomes et les workflows d'entreprise complexes.

Gemini 3.8 Flash TTS Nouveau

Modèle de synthèse vocale de qualité studio avec jeu d'acteur expressif, conception de voix personnalisée et réplication vocale.

Gemini 3.5 Flash-Lite

Modèle à haut volume et sensible aux coûts, optimisé pour les tâches de sous-agents à haut débit et à faible latence.

Nano Banana

Modèles de pointe pour la génération et la retouche d'images.

Gemini Omni Flash

Notre modèle de pointe pour la génération et la retouche de vidéos.

Gemini 3.5 Transcribe Nouveau

Modèle de reconnaissance vocale à faible latence avec détection de la langue basée sur les énoncés, identification du locuteur et codes temporels au niveau du mot.

Gemini Robotics

Un modèle de vision-langage (VLM) qui apporte les capacités agentiques de Gemini à la robotique et permet un raisonnement avancé dans le monde physique.

Découvrir les fonctionnalités

Génération d'images

Générez et modifiez des images hautement contextuelles de manière native avec Nano Banana.

Contexte long

Saisissez des millions de jetons dans les modèles Gemini et tirez des enseignements d'images, de vidéos et de documents non structurés.

Sorties structurées

Limitez Gemini à répondre au format JSON, un format de données structuré adapté au traitement automatisé.

Appel de fonction

Créer des workflows agentifs en connectant Gemini à des API et des outils externes

Génération de vidéos avec Gemini Omni Flash

Créez des contenus vidéo de haute qualité à partir de prompts contenant du texte ou des images avec notre modèle de pointe.

Agents vocaux avec l'API Live

Créez des applications et des agents vocaux en temps réel avec l'API Live.

Outils

Connectez Gemini au monde grâce à des outils intégrés tels que la recherche Google, le contexte d'URL, Google Maps, l'exécution de code et l'utilisation de l'ordinateur.

Compréhension des documents

Traitez jusqu'à 1 000 pages de fichiers PDF avec une compréhension multimodale complète ou d'autres types de fichiers textuels.

Raisonnement

Découvrez comment les capacités de réflexion améliorent le raisonnement pour les tâches et les agents complexes.

Créer des agents

Les agents gérés fournissent à Gemini un espace de travail pour planifier et effectuer des tâches de manière autonome. En une seule requête, Gemini peut écrire et exécuter du code, effectuer des recherches sur le Web et créer des fichiers dans un environnement de bac à sable hébergé. Commencez avec notre agent Antigravity prédéfini ou personnalisez-le avec vos propres instructions et outils.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input=(
        "Research the top 5 sustainable fashion brands, "
        "compare their materials and pricing tiers, and "
        "build an interactive dashboard in analysis.html."
    ),
    environment="remote"
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-09-2026",
  input:
    "Research the top 5 sustainable fashion brands, " +
    "compare their materials and pricing tiers, and " +
    "build an interactive dashboard in analysis.html.",
  environment: "remote",
});

console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AgentOption;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateAgentInteractionEnvironment;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;

Client client = new Client();

CreateAgentInteraction params =
    CreateAgentInteraction.builder()
        .agent(AgentOption.of("antigravity-preview-09-2026"))
        .input(
            InteractionsInput.of(
                "Research the top 5 sustainable fashion brands, "
                    + "compare their materials and pricing tiers, and "
                    + "build an interactive dashboard in analysis.html."))
        .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params))
        .interaction()
        .get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Go

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.CreateAgentInteraction{
            Agent: interactions.AgentOption("antigravity-preview-09-2026"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput(
                "Research the top 5 sustainable fashion brands, " +
                    "compare their materials and pricing tiers, and " +
                    "build an interactive dashboard in analysis.html.",
            ),
            Environment: genai.Ptr(interactions.NewCreateAgentInteractionEnvironment("remote")),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Research the top 5 sustainable fashion brands, compare their materials and pricing tiers, and build an interactive dashboard in analysis.html.",
    "environment": "remote"
  }'
Guide de démarrage rapide sur les agents Essayer dans AI Studio

API Interactions

L'API Interactions est devenue notre interface par défaut en juin 2026. Elle constitue la meilleure façon de créer des modèles et des agents Gemini à l'avenir. Si vous démarrez un nouveau projet, vous devez utiliser l'API Interactions. Bien qu'elle soit toujours compatible, l'API generateContent est désormais considérée comme obsolète.

Présentation des interactions

Découvrez comment l'API Interactions gère l'état de la conversation, les messages et les formats de sortie.

Guide de migration

Guide par étapes pour faire passer votre code de generateContent à l'API Interactions.

Streaming

Diffusez des jetons en temps réel, des pensées incrémentielles et des événements d'appel d'outil.

Google AI Studio

Testez des requêtes, gérez vos clés API, surveillez l'utilisation et créez des prototypes.

Communauté de développeurs

Posez des questions et trouvez des solutions auprès d'autres développeurs et d'ingénieurs Google.

Documentation de référence de l'API

Vous trouverez des informations détaillées sur l'API Gemini dans la documentation de référence officielle.

État

Vérifiez l'état de l'API Gemini, de Google AI Studio et de nos services de modèles.