Gemini 3.8 Flash est désormais disponible. À vous de jouer.

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Gemini API

L'API Gemini est le parcours le plus rapide du prompt à la production avec Gemini, Veo, Nano Banana et plus encore. Elle vous permet d'intégrer ces modèles génératifs à vos applications pour générer du texte et des images, analyser des entrées multimodales et créer des agents conversationnels.

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"
  }'

Premiers pas Créer une clé API

Découvrez les modèles

Tout afficher

Gemini 4 Argon Nouveau

Notre modèle de raisonnement phare avec une fenêtre de contexte partagée d'un million de jetons et de longs décodages allant jusqu'à un million de jetons.

Gemini 3.8 Flash Nouveau

Notre modèle Flash le plus intelligent, conçu pour l'ingénierie logicielle à long terme, les agents autonomes et les workflows d'entreprise complexes.

Gemini 3.8 Flash TTS Nouveau

Modèle de synthèse vocale de qualité studio avec jeu expressif, conception de voix personnalisée et réplication de voix.

Gemini 3.5 Flash-Lite

Modèle à fort volume et sensible aux coûts, optimisé pour les tâches de sous-agent à faible latence et à haut débit.

Nano Banana

Modèles de pointe pour la génération et la retouche d'images.

Gemini Omni Flash

Notre modèle de pointe pour la génération et la retouche de vidéos.

speech_to_text Gemini 3.5 Transcribe Nouveau

Modèle de reconnaissance vocale à faible latence avec détection de la langue basée sur l'énoncé, identification du locuteur et codes temporels au niveau du mot.

Gemini Robotics

Modèle de vision-langage (VLM) qui apporte les capacités agentiques de Gemini à la robotique et permet un raisonnement avancé dans le monde physique.

Découvrez les fonctionnalités

Génération d'images

Générez et retouchez des images très contextuelles de manière native avec Nano Banana.

Contexte long

Saisissez des millions de jetons dans les modèles Gemini et déduisez des informations à partir d'images, de vidéos et de documents non structurés.

Sorties structurées

Limitez Gemini à répondre avec JSON, un format de données structurées adapté au traitement automatisé.

Appel de fonction

Créez des workflows agentiques en connectant Gemini à des API et des outils externes.

Génération de vidéos avec Veo 3.1

Créez des contenus vidéo de haute qualité à partir d'invites textuelles ou d'images avec notre modèle de pointe.

Agents vocaux avec l'API Live

Créez des applications et des agents vocaux en temps réel avec l'API Live.

Outils

Connectez Gemini au monde grâce à des outils intégrés tels que la recherche Google, le contexte d'URL, Google Maps, l'exécution de code et l'utilisation de l'ordinateur.

Compréhension des documents

Traitez jusqu'à 1 000 pages de fichiers PDF avec une compréhension multimodale complète ou d'autres types de fichiers textuels.

Raisonnement

Découvrez comment les capacités de raisonnement améliorent le raisonnement pour les tâches et les agents complexes.

Créer des agents

Les agents gérés offrent à Gemini un espace de travail pour planifier et effectuer des tâches par lui-même. En une seule requête, Gemini peut écrire et exécuter du code, effectuer des recherches sur le Web et créer des fichiers dans un environnement de bac à sable hébergé. Commencez par notre agent Antigravity prédéfini ou personnalisez-le avec vos propres instructions et outils.

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"
  }'

Démarrage rapide avec les agents Essayer dans AI Studio

API Interactions

L'API Interactions est devenue notre interface par défaut depuis juin 2026. C'est le meilleur moyen de créer des modèles et des agents avec Gemini à l'avenir. Si vous démarrez un nouveau projet, vous devez utiliser l'API Interactions. Bien qu'elle reste compatible, l'API generateContent est désormais considérée comme héritée.

Présentation des interactions

Découvrez comment l'API Interactions gère l'état de la conversation, les messages et les formats de sortie.

Guide de migration

Guide par étapes pour migrer votre code de generateContent vers l'API Interactions.

Streaming

Diffusez des jetons en temps réel, des pensées incrémentales et des événements d'appel d'outil.