Gemini API로 빌드
Google의 가장 크고 성능이 뛰어난 AI 모델을 앱에 간편하게 통합
지금 사용 가능
토큰 200만 개
Gemini 1.5 Pro에서 가장 긴 컨텍스트 윈도우를 살펴보세요. Google AI Studio에서 Gemini API를 사용하여 빌드하고 실험합니다.
다양한 Gemini 크기
<ph type="x-smartling-placeholder">
</ph>
탁월한 다기능성
Gemini API를 사용하여 1.5 Flash를 앱에 통합
Google AI Studio에서 Gemini 모델로 빌드를 빠르고 무료로 시작할 수 있습니다.
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),
]);
엔터프라이즈용 AI
사용자 데이터를 토대로 에이전트 만들기
각 Gemini 모델은 자체 사용 사례에 맞게 빌드되어 데이터 센터부터 온디바이스에 이르는 모든 것에서 효율적으로 실행되는 다목적 모델 제품군입니다.
엔터프라이즈급 AI 빌드
Google Cloud의 강력한 보안, 개인 정보 보호, 규정 준수 프레임워크를 통해 AI 모델을 서비스에 통합하세요.
Gemini Nano
Android AICore를 사용하면 강력한 스마트폰에서 Gemini Nano를 실행할 수 있습니다. 따라서 기기가 오프라인 상태일 때도 민감한 정보를 사용하거나 작업해야 하는 온디바이스 AI 환경을 쉽게 빌드할 수 있습니다.
Pixel 8 Pro 및 삼성 S24 시리즈에서 사용 가능하며 더 많은 기기가 곧 출시될 예정입니다.