Gemini API ile geliştirme yapma
Google'ın en büyük ve en yetenekli yapay zeka modelini uygulamalarınıza kolayca entegre edin
Kullanıma sunuldu
2 milyon jeton
Gemini 1.5 Pro'da şimdiye kadarki en uzun bağlam penceremizi keşfedin. Google AI Studio'da Gemini API ile geliştirme ve denemeler yapın.
Benzersiz çok yönlülük için birden fazla Gemini boyutu
Gemini API ile 1.5 Flash'ı uygulamanıza entegre etme
Google AI Studio'da Gemini modelleriyle uygulama geliştirmeye hızlı ve ücretsiz bir şekilde başlayabilirsiniz
import google.generativeai as genai
import PIL.Image
import os
genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
img = PIL.Image.open('path/to/image.png')
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content(["What is in this photo?", img])
print(response.text)
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
const fs = require("fs");
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
async function run() {
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash"});
const result = await model.generateContent([
"What is in this photo?",
{inlineData: {data: Buffer.from(fs.readFileSync('path/to/image.png')).toString("base64"),
mimeType: 'image/png'}}]
);
console.log(result.response.text());
}
run();
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=${GOOGLE_API_KEY} \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"contents":[{
"parts":[
{"text": "What is this picture?"},
{"inline_data": {
"mime_type":"image/png",
"data": "'"$(base64 -i 'path/to/image/image.png')"'"
}}
]}
]
}'
import "github.com/google/generative-ai-go/genai"
import "google.golang.org/api/option"
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GOOGLE_API_KEY")))
model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
resp, err := model.GenerateContent(
ctx,
genai.Text("What's in this photo?"),
genai.ImageData("jpeg", imgData))
val model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
val response = model.generateContent(content {
text("What's in this photo?")
image(ingredientsBitmap)
})
let model = GenerativeModel(name: "gemini-1.5-flash")
let response = try await model.generateContent("What's in this photo?", image)
final model = GenerativeModel(model: "gemini-1.5-flash", apiKey: apiKey);
final response = await model.generateContent([
Content.text("What's in this photo?"),
Content.data("image/png", imageBytes),
]);
Kurumsal düzeyde yapay zeka
Verilerinize dayalı temsilciler oluşturma
Her Gemini modeli kendi kullanım alanları için tasarlanmıştır. Bu sayede, veri merkezlerinden cihaz üzerinde çalışan her şeyde verimli bir şekilde çalışan çok yönlü bir model ailesi elde edilir.
Kurumsal düzeyde AI derleyin
Google Cloud'un güçlü güvenlik, gizlilik ve uygunluk çerçevesiyle yapay zeka modellerini hizmetlerinize entegre edin.
Gemini geliştirici ekosistemi
Google araçları
İş Ortakları
Gemini Nano
Android AICore, güçlü telefonların Gemini Nano'yu çalıştırmasına olanak tanıyarak hassas bilgilerin kullanıldığı veya cihaz çevrimdışıyken bile çalışması gereken cihaz üzerinde yapay zeka deneyimleri oluşturmanızı kolaylaştırır.
PIXEL 8 PRO VE SAMSUNG S24 SERİSİNDE KULLANILABİLİR. BU ÖZELLİK YAKINDA DAHA FAZLA CİHAZDA KULLANILABİLECEK.