Menjalankan Gemma dengan Gemini API

Gemini API menyediakan akses yang dihosting ke Gemma sebagai API pemrograman yang dapat Anda gunakan dalam pengembangan atau pembuatan prototipe aplikasi. API ini adalah alternatif yang mudah untuk menyiapkan instance lokal Gemma dan layanan web Anda sendiri guna menangani tugas AI generatif.

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan Gemma dengan Gemini API:

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..."}]
    }]
   }'

Mendapatkan Kunci API

Anda dapat mengakses Gemini API di banyak platform, seperti layanan seluler, web, dan cloud, serta dengan beberapa bahasa pemrograman. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang paket SDK Gemini API, lihat halaman download SDK Gemini API. Untuk pengantar umum tentang Gemini API, lihat panduan memulai Gemini API.

Penalaran

Gemma 4 menggunakan "proses berpikir" internal yang mengoptimalkan penalaran multi-langkahnya, sehingga memberikan performa yang unggul dalam domain yang menuntut logika seperti coding algoritma dan bukti matematika tingkat lanjut.

Meskipun Gemma 4 secara ketat mendukung pengaktifan atau penonaktifan fitur ini, Anda dapat mengaktifkannya di API dengan menyetel tingkat pemikiran ke "high".

Contoh berikut menunjukkan cara mengaktifkan proses berpikir:

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"
      }
    }
   }'

Pelajari lebih lanjut Pemikiran:

Pemahaman Gambar

Model Gemma 4 dapat memproses gambar, sehingga memungkinkan banyak kasus penggunaan developer yang canggih yang secara historis memerlukan model khusus domain.

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan input Gambar Gemma dengan Gemini API:

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

Pelajari lebih lanjut Pemahaman Gambar: