Model Gemini 4 Argon jest już dostępny. Przećwicz to samodzielnie.

Google używa technologii AI do tłumaczenia treści na Twój preferowany język. Tłumaczenia wygenerowane przez AI mogą zawierać błędy.

Gemini API

Gemini API to najszybsza droga od promptu do wersji produkcyjnej z Gemini, Veo, Nano Banana i innymi narzędziami. Umożliwia integrację tych modeli generatywnych z aplikacjami w celu generowania tekstu i obrazów, analizowania danych wejściowych multimodalnych oraz tworzenia agentów konwersacyjnych.

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(""));

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-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"
  }'

Pierwsze kroki Utwórz klucz interfejsu API

Poznaj modele

Wyświetl wszystko

Gemini 4 Argon Nowość

Nasz flagowy model rozumowania ze wspólnym oknem kontekstu o wielkości 1 mln tokenów i długimi dekodowaniami do 1 mln tokenów.

Gemini 3.8 Flash Nowość

Nasz najbardziej inteligentny model Flash, zaprojektowany z myślą o długofalowej inżynierii oprogramowania, autonomicznych agentach i złożonych firmowych przepływach pracy.

Gemini 3.8 Flash TTS Nowość

Model zamiany tekstu na mowę o jakości studyjnej z ekspresyjną grą aktorską, niestandardowym projektem głosu i replikacją głosu.

Gemini 3.5 Flash-Lite

Model o dużej przepustowości i niskich kosztach, zoptymalizowany pod kątem zadań subagentów o niskim opóźnieniu i wysokiej przepustowości.

Nano Banana

Najnowocześniejsze modele do generowania i edytowania obrazów.

Gemini Omni Flash

Nasz najnowocześniejszy model do generowania i edytowania filmów.

Gemini 3.5 Transcribe Nowość

Model zamiany mowy na tekst o niskim opóźnieniu z wykrywaniem języka na podstawie wypowiedzi, rozdzielaniem rozmówców i sygnaturami czasowymi słów.

Gemini Robotics

Model wizyjno-językowy (VLM), który przenosi możliwości agentowe Gemini do robotyki i umożliwia zaawansowane wnioskowanie w świecie fizycznym.

Poznaj możliwości

Generowanie obrazów

Generuj i edytuj obrazy o wysokim poziomie kontekstu natywnie za pomocą Nano Banana.

Długi kontekst

Wprowadzaj miliony tokenów do modeli Gemini i wyciągaj wnioski z nieustrukturyzowanych obrazów, filmów i dokumentów.

Uporządkowane dane wyjściowe

Ogranicz Gemini do odpowiadania w formacie JSON, czyli formacie danych strukturalnych odpowiednim do automatycznego przetwarzania.

Wywoływanie funkcji

Twórz przepływy pracy agentów, łącząc Gemini z zewnętrznymi interfejsami API i narzędziami.

Generowanie filmów za pomocą Veo 3.1

Twórz wysokiej jakości treści wideo na podstawie promptów tekstowych lub graficznych za pomocą naszego najnowocześniejszego modelu.

Agenty głosowe z interfejsem Live API

Twórz aplikacje i agenty głosowe działające w czasie rzeczywistym za pomocą interfejsu Live API.

Narzędzia

Połącz Gemini ze światem za pomocą wbudowanych narzędzi, takich jak wyszukiwarka Google, kontekst adresu URL, Mapy Google, wykonywanie kodu i korzystanie z komputera.

Rozumienie dokumentów

Przetwarzaj do 1000 stron plików PDF z pełnym rozpoznawaniem multimodalnym lub innych typów plików tekstowych.

Myślę

Dowiedz się, jak możliwości myślenia poprawiają rozumowanie w przypadku złożonych zadań i agentów.

Tworzenie agentów

Zarządzane agenty zapewniają Gemini przestrzeń roboczą do planowania i wykonywania zadań samodzielnie. W ramach jednego żądania Gemini może pisać i uruchamiać kod, przeszukiwać internet oraz tworzyć pliki w hostowanym środowisku piaskownicy. Zacznij od naszego gotowego agenta Antigravity lub dostosuj go za pomocą własnych instrukcji i narzędzi.

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"
  }'

Szybki start z agentami Wypróbuj w AI Studio

Interactions API

Od czerwca 2026 r. Interactions API stał się naszym domyślnym interfejsem i jest najlepszym sposobem na tworzenie modeli Gemini i agentów. Jeśli zaczynasz nowy projekt, użyj Interactions API. Interfejs generateContent API jest nadal obsługiwany, ale jest już uważany za starszy.

Omówienie Interactions API

Dowiedz się, jak Interactions API zarządza stanem rozmowy, wiadomościami i formatami danych wyjściowych.

Przewodnik po migracji

Szczegółowy przewodnik, który pomoże Ci przenieść kod z generateContent do Interactions API.

Streaming

Przesyłaj strumieniowo tokeny w czasie rzeczywistym, przyrostowe myśli i zdarzenia wywołania narzędzia.