Gemini Developer API

Sie können innerhalb weniger Minuten einen Gemini API-Schlüssel abrufen und Ihre erste API-Anfrage senden.

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."}]
    }]
   }'

Die Modelle kennenlernen

Gemini in Google AI Studio verwenden

Die API erkunden

Langer Kontext

Geben Sie Millionen von Tokens in Gemini-Modelle ein und gewinnen Sie Erkenntnisse aus unstrukturierten Bildern, Videos und Dokumenten.

Aufgaben mit Feinabstimmung lösen

Sie können das Verhalten von Gemini-Modellen ändern, um sie an bestimmte Aufgaben anzupassen, Daten zu erkennen und Probleme zu beheben. Modelle mit eigenen Daten optimieren, um Produktionsimplementierungen robuster und zuverlässiger zu machen

Strukturierte Ausgaben generieren

Sie können Gemini dazu zwingen, mit JSON zu antworten, einem strukturierten Datenformat, das für die automatisierte Verarbeitung geeignet ist.

Mit der Gemini API entwickeln

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