Gemini 4 Argon è ora disponibile. Provalo.

Google utilizza la tecnologia AI per tradurre i contenuti nella tua lingua preferita. Le traduzioni generate dall'AI potrebbero contenere errori.

Gemini API

L'API Gemini è il percorso più rapido dal prompt alla produzione con Gemini, Veo, Nano Banana e altro ancora. Ti consente di integrare questi modelli generativi nelle tue applicazioni per generare testo e immagini, analizzare input multimodali e creare agenti conversazionali.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    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-3.8-flash",
  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-3.8-flash"))
        .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(""));

Vai

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("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-3.8-flash",
    "input": "Explain how AI works in a few words"
  }'

Inizia Crea chiave API

Scopri i modelli

Visualizza tutto

Gemini 4 Argon Novità

Il nostro modello di ragionamento di punta con una finestra contestuale condivisa di 1 milione di token e decodifiche lunghe fino a 1 milione di token.

Gemini 3.8 Flash Novità

Il nostro modello Flash più intelligente, progettato per l'ingegneria del software a lungo termine, gli agenti autonomi e i workflow aziendali complessi.

Gemini 3.8 Flash TTS Novità

Modello di sintesi vocale di qualità professionale con recitazione espressiva, progettazione di voci personalizzate e replica vocale.

Gemini 3.5 Flash-Lite

Modello ad alto volume e sensibile ai costi ottimizzato per attività di subagenti a bassa latenza e throughput elevato.

Nano Banana

Modelli all'avanguardia per la generazione e la modifica di immagini.

Gemini Omni Flash

Il nostro modello all'avanguardia per la generazione e la modifica di video.

speech_to_text Gemini 3.5 Transcribe Novità

Modello di conversione della voce in testo a bassa latenza con rilevamento della lingua basato su enunciati, diarizzazione degli interlocutori e timestamp delle parole.

Gemini Robotics

Un modello di visione-linguaggio (VLM) che porta le funzionalità agentiche di Gemini nella robotica e consente un ragionamento avanzato nel mondo fisico.

Esplora le funzionalità

Generazione di immagini

Genera e modifica immagini altamente contestuali in modo nativo con Nano Banana.

Contesto lungo

Inserisci milioni di token nei modelli Gemini e ricava informazioni da immagini, video e documenti non strutturati.

Output strutturati

Limita Gemini a rispondere con JSON, un formato di dati strutturati adatto all'elaborazione automatica.

Chiamata di funzione

Crea workflow agentici collegando Gemini ad API e strumenti esterni.

Generazione di video con Veo 3.1

Crea contenuti video di alta qualità da prompt di testo o immagini con il nostro modello allo stato dell'arte.

Agenti vocali con l'API Live

Crea applicazioni e agenti vocali in tempo reale con l'API Live.

Strumenti

Collega Gemini al mondo tramite strumenti integrati come Ricerca Google, Contesto URL, Google Maps, Esecuzione di codice e Utilizzo del computer.

Comprensione dei documenti

Elabora fino a 1000 pagine di file PDF con una comprensione multimodale completa o altri tipi di file basati su testo.

Pensiero

Scopri in che modo le funzionalità di pensiero migliorano il ragionamento per attività e agenti complessi.

Crea agenti

Managed Agents offre a Gemini uno spazio di lavoro per pianificare e completare le attività in autonomia. In una singola richiesta, Gemini può scrivere ed eseguire codice, cercare sul web e creare file in un ambiente sandbox ospitato. Inizia con il nostro agente Antigravity predefinito o personalizzalo con le tue istruzioni e i tuoi strumenti.

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(""));

Vai

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"
  }'

Guida rapida agli agenti Prova in AI Studio

API Interactions

A partire da giugno 2026, l'API Interactions è diventata la nostra interfaccia predefinita ed è il modo migliore per creare con i modelli e gli agenti Gemini. Se stai iniziando un nuovo progetto, ti consigliamo di utilizzare l'API Interactions. Sebbene rimanga supportata, l'API generateContent è ora considerata legacy.

Panoramica di Interactions

Scopri in che modo l'API Interactions gestisce lo stato della conversazione, i messaggi e i formati di output.

Guida alla migrazione

Guida passo passo per la transizione del codice da generateContent all'API Interactions.

Streaming

Trasmetti in streaming token in tempo reale, pensieri incrementali ed eventi di chiamata di strumenti.