Pierwsze kroki z interfejsem Gemini API

Gemini API i Google AI Studio pomagają Ci zacząć korzystać z najnowszych modeli Google i przekształcać pomysły w aplikacje, które można skalować.

Python

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("Explain how AI works")
print(response.text)

Node.js

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });

const prompt = "Explain how AI works";

const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "Write a story about a magic backpack."}]
    }]
   }'

Poznaj interfejs API

Dowiedz się więcej o długim kontekście

Przesyłaj miliony tokenów do modeli Gemini i uzyskiwać informacje na podstawie nieuporządkowanych obrazów, filmów i dokumentów.

Rozwiązywanie zadań za pomocą dostosowania

Modyfikowanie działania modeli Gemini w celu dostosowania ich do konkretnych zadań, rozpoznawania danych i rozwiązywania problemów. Dostosowywanie modeli za pomocą własnych danych, aby zwiększyć niezawodność i stabilność wdrożeń produkcyjnych.

Generowanie uporządkowanych danych wyjściowych

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

Rozpocznij tworzenie aplikacji z użyciem Gemini API

Rozpocznij