Gemma mit der Gemini API ausführen

Die Gemini API bietet gehosteten Zugriff auf Gemma als Programmier-API, die Sie bei der Anwendungsentwicklung oder beim Prototyping verwenden können. Diese API ist eine praktische Alternative zum Einrichten einer eigenen lokalen Instanz von Gemma und eines Webdienstes zur Verarbeitung generativer KI-Aufgaben.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie Gemma mit der Gemini API verwenden:

Python

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemma-4-31b-it",
    contents="Roses are red...",
)

print(response.text)

Node.js

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY"});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemma-4-31b-it",
  contents: "Roses are red...",
});
console.log(response.text);

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemma-4-31b-it:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "Roses are red..."}]
    }]
   }'

API-Schlüssel verwenden

Sie können auf vielen Plattformen wie mobilen Geräten, Webdiensten und Clouddiensten sowie mit mehreren Programmiersprachen auf die Gemini API zugreifen. Weitere Informationen zu Gemini API SDK-Paketen finden Sie auf der Gemini API SDK-Downloadseite. Eine allgemeine Einführung in die Gemini API finden Sie in der Kurzanleitung für die Gemini API.

Thinking

Gemma 4 verwendet einen internen „Denkprozess“, der die mehrstufige Argumentation optimiert und so eine überlegene Leistung in logisch anspruchsvollen Bereichen wie algorithmischer Programmierung und fortgeschrittenen mathematischen Beweisen ermöglicht.

Während Gemma 4 das Aktivieren oder Deaktivieren dieser Funktion strikt unterstützt, aktivieren Sie sie in der API, indem Sie die Denkstufe auf "high" setzen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie den Denkprozess aktivieren:

Python

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemma-4-31b-it",
    contents="What is the water formula?",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="high")
    ),
)

print(response.text)

Node.js

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY"});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemma-4-31b-it",
  contents: "What is the water formula?",
  config: {
    thinkingConfig: {
      thinkingLevel: ThinkingLevel.HIGH,
    },
  },
});
console.log(response.text);

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemma-4-31b-it:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "What is the water formula?"}]
    }],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {
            "thinkingLevel": "high"
      }
    }
   }'

Weitere Informationen zu „Thinking“:

Bildverständnis

Gemma 4-Modelle können Bilder verarbeiten und so viele innovative Anwendungsfälle für Entwickler ermöglichen, für die in der Vergangenheit domänenspezifische Modelle erforderlich gewesen wären.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie Gemma-Bildeingaben mit der Gemini API verwenden:

Python

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

my_file = client.files.upload(file="path/to/sample.jpg")

response = client.models.generate_content(
    model="gemma-4-31b-it",
    contents=[my_file, "Caption this image."],
)

print(response.text)

Node.js

import {
  GoogleGenAI,
  createUserContent,
  createPartFromUri,
} from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });

const myfile = await ai.files.upload({
  file: "path/to/sample.jpg",
  config: { mimeType: "image/jpeg" },
});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemma-4-31b-it",
  contents: createUserContent([
    createPartFromUri(myfile.uri, myfile.mimeType),
    "Caption this image.",
  ]),
});
console.log(response.text);
 ```

REST

IMAGE_PATH="cats-and-dogs.jpg"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${IMAGE_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${IMAGE_PATH}")
DISPLAY_NAME=IMAGE

tmp_header_file=upload-header.tmp

# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files?key=YOUR_API_KEY" \
  -D upload-header.tmp \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"

# Upload the actual bytes.
curl "${upload_url}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${IMAGE_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq -r ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

# Now generate content using that file
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemma-4-31b-it:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
          {"file_data":{"mime_type": "'"${MIME_TYPE}"'", "file_uri": "'"${file_uri}"'"}},
          {"text": "Caption this image."}]
        }]
      }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq -r ".candidates[].content.parts[].text" response.json

Weitere Informationen zum Bildverständnis: