Gemini Developer API

קבלת מפתח API של Gemini ושליחת הבקשה הראשונה ל-API תוך דקות ספורות.

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."}]
    }]
   }'

הכירו את המודלים

שימוש ב-Gemini ב-Google AI Studio

סקירה כללית של ה-API

חלון הקשר ארוך

להזין מיליוני אסימונים למודלים של Gemini ולהפיק הבנה מתמונות, מסרטונים וממסמכים לא מובנים.

פתרון משימות באמצעות כוונון מדויק

שינוי ההתנהגות של המודלים של Gemini כדי להתאים אותם למשימות ספציפיות, לזהות נתונים ולפתור בעיות. התאמת המודלים לנתונים שלכם כדי לשפר את העמידות והמהימנות של הפריסות בסביבת הייצור.

יצירת פלט מובנה

להגביל את Gemini כך שתגיב ב-JSON, פורמט של נתונים מובְנים שמתאים לעיבוד אוטומטי.

תחילת העבודה עם Gemini API

שנתחיל?