Флэш-память Gemini 3.8 теперь доступна. Попробуйте!

Чтобы переводить контент на ваш предпочитаемый язык, Google использует технологии на основе искусственного интеллекта. Переводы от ИИ могут содержать ошибки.

Начало работы

В этом руководстве рассказывается, как начать работу с Gemini API, используя Interactions API. Вы сможете сделать первый вызов API менее чем за минуту и изучить генерацию текста, понимание мультимодальных запросов, генерацию изображений, структурированный вывод, инструменты, вызов функций, агентов и выполнение в фоновом режиме.

API взаимодействий доступен через Python и JavaScript SDK, а также через REST.

1. Получите ключ API

Чтобы использовать Gemini API, вам понадобится ключ API для аутентификации запросов, применения ограничений безопасности и отслеживания использования в вашем аккаунте.

Google AI Studio автоматически создает проект и ключ API для новых пользователей. Его можно скопировать на странице ключей API.
Если вам нужен новый ключ, нажмите Создать ключ API в AI Studio и следуйте инструкциям в диалоговом окне, чтобы добавить новую пару "ключ – проект".

Как создать ключ Gemini API

Задайте ключ как переменную среды:

export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Как перейти на платный тариф

При переходе на платный тарифный план лимиты частоты запросов увеличиваются. Чтобы это сделать, необходимо настроить Cloud Billing.

Нажмите Настроить платежные функции на странице Ключи API или Проекты в AI Studio.
В диалоговом окне Cloud Billing создайте или привяжите платежный аккаунт, добавьте способ оплаты и внесите предоплату в размере не менее 5 долларов США (или эквивалентной суммы в другой валюте) в виде платных бонусов.
Посмотреть статистику использования API можно в Google AI Studio на странице Панель управления > Использование.

Подробнее о странице оплаты…

2. Как установить SDK и совершить первый звонок

Установите SDK и сгенерируйте текст с помощью одного вызова API.

Python

Установите SDK:

pip install -U google-genai

Инициализируйте клиент и отправьте запрос:

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

Установите SDK:

npm install @google/genai

Инициализируйте клиент и отправьте запрос:

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(""));

Проложить маршрут

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"
  }'

Ответ

{
  "id": "v1_ChdpQUFvYXI...",
  "status": "completed",
  "usage": {
    "total_tokens": 197,
    "total_input_tokens": 8,
    "total_output_tokens": 12
  },
  "created": "2026-06-09T12:01:25Z",
  "steps": [
    {
      "type": "thought",
      "signature": "EvEFCu4FAQw..."
    },
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "AI learns patterns from data, then uses those patterns to make predictions or decisions on new data."
        }
      ]
    }
  ],
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.8-flash",
}

При использовании REST API возвращает полный ресурс Interaction, содержащий метаданные, статистику использования и пошаговую историю хода.

Хотя SDK предоставляют полный ответ, они также предлагают удобные свойства, такие как interaction.output_text и interaction.output_image, для прямого доступа к конечным результатам. Подробнее о структуре ответов можно узнать в обзоре взаимодействий. Также рекомендуем ознакомиться с руководством по созданию текста, в котором рассказывается о системных инструкциях и конфигурации генерации.

3. Потоковая передача ответа

Чтобы взаимодействие было более плавным, можно передавать ответ по мере его создания. Каждое событие step.delta содержит фрагмент текста, который можно сразу же отобразить.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

stream = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Explain how AI works",
    stream=True
)
for event in stream:
    print(event)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const stream = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Explain how AI works",
  stream: true,
});

for await (const event of stream) {
  console.log(event);
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionSSEStreamEvent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionResponse;
import com.google.genai.gaos.utils.EventStream;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Explain how AI works"))
        .stream(true)
        .build();

CreateInteractionResponse response =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params));

try (EventStream<InteractionSSEStreamEvent> stream = response.events()) {
  for (InteractionSSEStreamEvent event : stream) {
    System.out.println(event);
  }
}

Проложить маршрут

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("Write a haiku about coding."),
        }),
    })
    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?alt=sse" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --no-buffer \
  -d '{
    "model": "gemini-3.8-flash",
    "input": "Explain how AI works",
    "stream": true
  }'

При потоковой передаче сервер отвечает потоком событий, отправленных сервером (SSE). Каждое событие включает тип и данные в формате JSON.

Ответ

event: interaction.created
data: {"interaction":{"id":"v1_Chd...","status":"in_progress","model":"gemini-3.8-flash"},"event_type":"interaction.created"}

event: step.start
data: {"index":0,"step":{"type":"thought"},"event_type":"step.start"}

event: step.delta
data: {"index":0,"delta":{"signature":"EvEFCu4F...","type":"thought_signature"},"event_type":"step.delta"}

event: step.stop
data: {"index":0,"event_type":"step.stop"}

event: step.start
data: {"index":1,"step":{"type":"model_output"},"event_type":"step.start"}

event: step.delta
data: {"index":1,"delta":{"text":"AI ","type":"text"},"event_type":"step.delta"}

event: step.delta
data: {"index":1,"delta":{"text":"works ","type":"text"},"event_type":"step.delta"}

event: step.stop
data: {"index":1,"event_type":"step.stop"}

event: interaction.completed
data: {"interaction":{"id":"v1_Chd...","status":"completed","usage":{"total_tokens":197}},"event_type":"interaction.completed"}

Подробнее о том, как обрабатывать потоковые события и типы дельт, рассказывается в руководстве по взаимодействию с потоками.

4. Многоходовые диалоги

Interactions API поддерживает пошаговые диалоги двумя способами:

С сохранением состояния (рекомендуется). Продолжайте разговор на сервере, используя previous_interaction_id. Идеально подходит для большинства чатов и рабочих процессов с агентами, где вы хотите, чтобы сервер управлял историей и оптимизировал кеширование.
Без отслеживания состояния. Управляйте историей диалога на стороне клиента, передавая все предыдущие реплики (включая промежуточные рассуждения модели и шаги инструментов) в каждом запросе.

С сохранением состояния (рекомендуется)

Цепочка взаимодействий с передачей значения previous_interaction_id. Сервер управляет всей историей разговоров.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# Server-side state (recommended)
interaction1 = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="I have 2 dogs in my house.",
)
print("Response 1:", interaction1.output_text)

interaction2 = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="How many paws are in my house?",
    previous_interaction_id=interaction1.id,
)
print("Response 2:", interaction2.output_text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

// Server-side state (recommended)
const interaction1 = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "I have 2 dogs in my house.",
});
console.log("Response 1:", interaction1.output_text);

const interaction2 = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "How many paws are in my house?",
  previous_interaction_id: interaction1.id,
});
console.log("Response 2:", interaction2.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();

// Server-side state (recommended)
CreateModelInteraction params1 =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("I have 2 dogs in my house."))
        .build();

Interaction interaction1 =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params1)).interaction().get();
System.out.println("Response 1: " + interaction1.outputText().orElse(""));

CreateModelInteraction params2 =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("How many paws are in my house?"))
        .previousInteractionId(interaction1.id().orElse(""))
        .build();

Interaction interaction2 =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params2)).interaction().get();
System.out.println("Response 2: " + interaction2.outputText().orElse(""));

Проложить маршрут

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 quantum computing in simple terms."),
            Stream: genai.Ptr(true),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    stream := res.InteractionSSEStreamEvent
    defer stream.Close()

    for stream.Next() {
        event := stream.Value()
        if stepDelta := event.GetDataStepDelta(); stepDelta != nil {
            if textDelta := stepDelta.GetDeltaText(); textDelta != nil {
                fmt.Print(textDelta.GetText())
            }
        }
    }
    if err := stream.Err(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

REST

RESPONSE1=$(curl -s -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": "I have 2 dogs in my house."
  }')

INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.id')
echo "Interaction 1 ID: $INTERACTION_ID"

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.8-flash",
    "input": "How many paws are in my house?",
    "previous_interaction_id": "'$INTERACTION_ID'"
  }'

Без сохранения состояния

Настройте store=false и управляйте историей чата на стороне клиента. Вы должны сохранить и повторно отправить все сгенерированные моделью шаги (включая шаги thought и function_call) в том виде, в котором они были получены.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

history = [
    {
        "type": "user_input",
        "content": [{"type": "text", "text": "I have 2 dogs in my house."}]
    }
]

interaction1 = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    store=False,
    input=history
)
print("Response 1:", interaction1.steps[-1].content[0].text)

for step in interaction1.steps:
    history.append(step.model_dump())

history.append({
    "type": "user_input",
    "content": [{"type": "text", "text": "How many paws are in my house?"}]
})

interaction2 = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    store=False,
    input=history
)
print("Response 2:", interaction2.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const history = [
  {
    type: "user_input",
    content: [{ type: "text", text: "I have 2 dogs in my house." }]
  }
];

const interaction1 = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  store: false,
  input: history
});
console.log("Response 1:", interaction1.steps.at(-1).content[0].text);

history.push(...interaction1.steps);

history.push({
  type: "user_input",
  content: [{ type: "text", text: "How many paws are in my house?" }]
});

const interaction2 = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  store: false,
  input: history
});
console.log("Response 2:", interaction2.steps.at(-1).content[0].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.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.UserInputStep;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

Client client = new Client();

List<Step> history = new ArrayList<>();
history.add(
    UserInputStep.builder()
        .content(Arrays.asList(TextContent.builder().text("I have 2 dogs in my house.").build()))
        .build());

CreateModelInteraction params1 =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .store(false)
        .input(InteractionsInput.ofStep(history))
        .build();

Interaction interaction1 =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params1)).interaction().get();
System.out.println("Response 1: " + interaction1.outputText().orElse(""));

interaction1.steps().ifPresent(history::addAll);

history.add(
    UserInputStep.builder()
        .content(Arrays.asList(TextContent.builder().text("How many paws are in my house?").build()))
        .build());

CreateModelInteraction params2 =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .store(false)
        .input(InteractionsInput.ofStep(history))
        .build();

Interaction interaction2 =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params2)).interaction().get();
System.out.println("Response 2: " + interaction2.outputText().orElse(""));

Проложить маршрут

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)
    }

    // 1. First turn
    res1, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Hi, my name is Alex."),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res1.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res1.Interaction.OutputText)
    }

    // 2. Second turn (passing PreviousInteractionID)
    res2, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model:                 interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input:                 interactions.NewInteractionsInput("What's my name?"),
            PreviousInteractionID: res1.Interaction.ID,
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    if res2.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res2.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

# Turn 1: Send with store: false
RESPONSE1=$(curl -s -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",
    "store": false,
    "input": [
      {
        "type": "user_input",
        "content": "I have 2 dogs in my house."
      }
    ]
  }')

MODEL_STEPS=$(echo "$RESPONSE1" | jq '.steps')

# Turn 2: Build full history
HISTORY=$(jq -n \
  --argjson first_input '[{"type": "user_input", "content": "I have 2 dogs in my house."}]' \
  --argjson model_steps "$MODEL_STEPS" \
  --argjson second_input '[{"type": "user_input", "content": "How many paws are in my house?"}]' \
  '$first_input + $model_steps + $second_input')

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\",
    \"store\": false,
    \"input\": $HISTORY
  }"

Ответ

{
  "id": "v2_Chd...",
  "status": "completed",
  "usage": {
    "total_tokens": 240,
    "total_input_tokens": 60,
    "total_output_tokens": 20
  },
  "steps": [
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "There are 8 paws in your house. 2 dogs \u00d7 4 paws = 8 paws."
        }
      ]
    }
  ],
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.8-flash"
}

Во втором взаимодействии возвращается полный объект ответа, который включает только новые шаги, но основан на контексте предыдущего хода. Подробнее о том, как поддерживать состояние в руководстве по многоходовым диалогам, или изучите режим без сохранения состояния для управления историей на стороне клиента.

5. Понимание мультимодальных запросов

Модели Gemini изначально понимают изображения, аудио, видео и документы. Передавайте медиафайлы вместе с текстом в одном запросе.

Python

import base64
from google import genai

client = genai.Client()

# Load a local image
with open("sample.jpg", "rb") as f:
    image_bytes = f.read()
image_b64 = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8")

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Compare this local image and this remote audio file."},
        {
            "type": "image",
            "data": image_b64,
            "mime_type": "image/jpeg"
        },
        {
            "type": "audio",
            "uri": "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/sample.mp3",
            "mime_type": "audio/mp3"
        }
    ]
)
print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

// Load a local image
const imageBytes = fs.readFileSync("sample.jpg");
const imageB64 = imageBytes.toString("base64");

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: [
    { type: "text", text: "Compare this local image and this remote audio file." },
    {
      type: "image",
      data: imageB64,
      mime_type: "image/jpeg"
    },
    {
      type: "audio",
      uri: "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/sample.mp3",
      mime_type: "audio/mp3"
    }
  ],
});
console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AudioContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AudioContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContentMimeType;
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.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.Arrays;
import java.util.Base64;

Client client = new Client();

// Load a local image
byte[] imageBytes = Files.readAllBytes(Path.of("sample.jpg"));
String imageB64 = Base64.getEncoder().encodeToString(imageBytes);

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(
            InteractionsInput.ofContent(
                Arrays.asList(
                    TextContent.builder()
                        .text("Compare this local image and this remote audio file.")
                        .build(),
                    ImageContent.builder()
                        .data(imageB64)
                        .mimeType(ImageContentMimeType.IMAGE_JPEG)
                        .build(),
                    AudioContent.builder()
                        .uri("https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/sample.mp3")
                        .mimeType(AudioContentMimeType.AUDIO_MP3)
                        .build())))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Проложить маршрут

package main

import (
    "context"
    "encoding/base64"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "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)
    }

    imageBytes, err := os.ReadFile("path/to/organ.jpg")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    base64Image := base64.StdEncoding.EncodeToString(imageBytes)

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput([]interactions.Content{
                interactions.NewContent(interactions.TextContent{
                    Text: "What is in this image?",
                }),
                interactions.NewContent(interactions.ImageContent{
                    Data:     genai.Ptr(base64Image),
                    MimeType: interactions.ImageContentMimeTypeImageJpeg.ToPointer(),
                }),
            }),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

# Base64-encode local image
BASE64_IMAGE=$(base64 -w 0 sample.jpg)

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions"   -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"   -H 'Content-Type: application/json'   -H "Api-Revision: 2026-05-20"   -d '{
    "model": "gemini-3.8-flash",
    "input": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Compare this local image and this remote audio file."
      },
      {
        "type": "image",
        "data": "'$BASE64_IMAGE'",
        "mime_type": "image/jpeg"
      },
      {
        "type": "audio",
        "uri": "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/sample.mp3",
        "mime_type": "audio/mp3"
      }
    ]
  }'

Ответ

{
  "id": "v1_Chd...",
  "status": "completed",
  "usage": {
    "total_tokens": 300
  },
  "steps": [
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "The local image displays a pipe organ while the remote audio file is a sample MP3 clip..."
        }
      ]
    }
  ],
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.8-flash",
}

Узнайте, как передавать изображения, видео и аудиофайлы, из руководства по распознаванию изображений.

Распознавание аудио

Расшифровывать аудиофайлы, составлять краткий пересказ или отвечать на вопросы о них.

Распознавание видео

Анализировать видеоконтент, находить события и описывать действия.

Обработка документов

Извлекать информацию из PDF-файлов и документов других форматов.

6. Мультимодальное генерирование

Gemini может генерировать изображения с помощью моделей Nano Banana.

Python

import base64
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.1-flash-image",
    input="Generate an image of a futuristic city skyline at sunset",
)

with open("generated_image.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.1-flash-image",
  input: "Generate an image of a futuristic city skyline at sunset",
});

const generatedImage = interaction.output_image;
if (generatedImage) {
  const buffer = Buffer.from(generatedImage.data, "base64");
  fs.writeFileSync("generated_image.png", buffer);
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContent;
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;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.util.Base64;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.1-flash-image"))
        .input(InteractionsInput.of("Generate an image of a futuristic city skyline at sunset"))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.outputImage().isPresent()) {
  ImageContent generatedImage = interaction.outputImage().get();
  if (generatedImage.data().isPresent()) {
    byte[] imageBytes = Base64.getDecoder().decode(generatedImage.data().get());
    Files.write(Path.of("generated_image.png"), imageBytes);
  }
}

Проложить маршрут

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)
    }

    weatherTool := interactions.NewTool(interactions.Function{
        Name:        genai.Ptr("get_current_weather"),
        Description: genai.Ptr("Gets the current weather for a given location."),
        Parameters: map[string]any{
            "type": "object",
            "properties": map[string]any{
                "location": map[string]any{
                    "type":        "string",
                    "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                },
            },
            "required": []string{"location"},
        },
    })

    // 1. Send prompt with tool declaration
    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("What is the weather like in Boston?"),
            Tools: []interactions.Tool{weatherTool},
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 2. Check if the model requested a function call
    for _, step := range res.Interaction.Steps {
        if call := step.FunctionCallStep; call != nil {
            fmt.Printf("Function to call: %s\n", call.Name)
            fmt.Printf("Arguments: %v\n", call.Arguments)

            // 3. Execute your local function and send the result back
            finalRes, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
                Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
                    Model:                 interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
                    PreviousInteractionID: res.Interaction.ID,
                    Input: interactions.NewInteractionsInput([]interactions.Step{
                        interactions.NewStep(interactions.FunctionResultStep{
                            Name:   genai.Ptr(call.Name),
                            CallID: call.ID,
                            Result: interactions.NewFunctionResultStepResultUnion(`{"temperature": "72F", "condition": "Sunny"}`),
                        }),
                    }),
                }),
            })
            if err != nil {
                log.Fatal(err)
            }

            if finalRes.Interaction.OutputText != nil {
                fmt.Println(*finalRes.Interaction.OutputText)
            }
        }
    }
}

REST

curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image",
    "input": [
      {"type": "text", "text": "Generate an image of a futuristic city skyline at sunset"}
    ]
  }'

Ответ

{
  "id": "v1_Chd...",
  "status": "completed",
  "steps": [
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "image",
          "data": "BASE64_ENCODED_IMAGE",
          "mime_type": "image/png"
        }
      ]
    }
  ],
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.1-flash-image",
}

Когда модель генерирует изображение, она возвращает данные изображения в кодировке base64 на шаге в массиве steps, а также через удобное свойство output_image. В руководстве по созданию изображений вы найдете информацию о соотношении сторон, редактировании изображений и ссылках.

Генерация речи

Создавайте выразительную речь нескольких говорящих с помощью Gemini 3.1 Flash TTS.

Создание музыки

Создавайте клипы и полноразмерные треки с помощью Lyria 3.5.

7. Используйте структурированные выходные данные

Настройте модель так, чтобы она возвращала JSON, соответствующий заданной вами схеме. Структурированные выходные данные работают с Pydantic (Python) и Zod (JavaScript).

Python

from google import genai
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional

class Recipe(BaseModel):
    recipe_name: str = Field(description="Name of the recipe.")
    ingredients: List[str] = Field(description="List of ingredients.")
    prep_time_minutes: Optional[int] = Field(description="Prep time in minutes.")

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Give me a recipe for banana bread",
    response_format={
        "type": "text",
        "mime_type": "application/json",
        "schema": Recipe.model_json_schema()
    },
)

recipe = Recipe.model_validate_json(interaction.output_text)
print(recipe)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as z from "zod";

const ai = new GoogleGenAI({});

const recipeJsonSchema = {
  type: "object",
  properties: {
    recipe_name: { type: "string", description: "Name of the recipe." },
    ingredients: {
      type: "array",
      items: { type: "string" },
      description: "List of ingredients."
    },
    prep_time_minutes: {
      type: "integer",
      description: "Prep time in minutes."
    }
  },
  required: ["recipe_name", "ingredients"]
};

const recipeSchema = z.fromJSONSchema(recipeJsonSchema);

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Give me a recipe for banana bread",
  response_format: {
    type: "text",
    mime_type: "application/json",
    schema: recipeJsonSchema
  },
});

const recipe = recipeSchema.parse(JSON.parse(interaction.output_text));
console.log(recipe);

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteractionResponseFormat;
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.interactions.ResponseFormat;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextResponseFormat;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextResponseFormatMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

Map<String, Object> recipeNameProp = new HashMap<>();
recipeNameProp.put("type", "string");
recipeNameProp.put("description", "Name of the recipe.");

Map<String, Object> itemsProp = new HashMap<>();
itemsProp.put("type", "string");

Map<String, Object> ingredientsProp = new HashMap<>();
ingredientsProp.put("type", "array");
ingredientsProp.put("items", itemsProp);
ingredientsProp.put("description", "List of ingredients.");

Map<String, Object> prepTimeProp = new HashMap<>();
prepTimeProp.put("type", "integer");
prepTimeProp.put("description", "Prep time in minutes.");

Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
properties.put("recipe_name", recipeNameProp);
properties.put("ingredients", ingredientsProp);
properties.put("prep_time_minutes", prepTimeProp);

Map<String, Object> recipeJsonSchema = new HashMap<>();
recipeJsonSchema.put("type", "object");
recipeJsonSchema.put("properties", properties);
recipeJsonSchema.put("required", Arrays.asList("recipe_name", "ingredients"));

CreateModelInteractionResponseFormat format =
    CreateModelInteractionResponseFormat.of(
        ResponseFormat.of(
            TextResponseFormat.builder()
                .mimeType(TextResponseFormatMimeType.APPLICATION_JSON)
                .schema(recipeJsonSchema)
                .build()));

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Give me a recipe for banana bread"))
        .responseFormat(format)
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Проложить маршрут

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("Who won the latest Super Bowl and what was the score?"),
            Tools: []interactions.Tool{
                interactions.NewTool(interactions.GoogleSearch{}),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }

    // Optional: Inspect search queries and citations
    for _, step := range res.Interaction.Steps {
        if searchCall := step.GoogleSearchCallStep; searchCall != nil {
            fmt.Printf("Search queries: %v\n", searchCall.Arguments.Queries)
        } else if modelOut := step.ModelOutputStep; modelOut != nil {
            for _, part := range modelOut.Content {
                if textPart := part.TextContent; textPart != nil {
                    for _, annotation := range textPart.Annotations {
                        if citation := annotation.URLCitation; citation != nil {
                            var title, url string
                            if citation.Title != nil {
                                title = *citation.Title
                            }
                            if citation.URL != nil {
                                url = *citation.URL
                            }
                            fmt.Printf("Source: %s (%s)\n", title, url)
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

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": "Give me a recipe for banana bread",
    "response_format": {
      "type": "text",
      "mime_type": "application/json",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "recipe_name": { "type": "string", "description": "Name of the recipe." },
          "ingredients": {
            "type": "array",
            "items": { "type": "string" },
            "description": "List of ingredients."
          },
          "prep_time_minutes": {
            "type": "integer",
            "description": "Prep time in minutes."
          }
        },
        "required": ["recipe_name", "ingredients"]
      }
    }
  }'

Ответ

{
  "id": "v1_Chd...",
  "status": "completed",
  "steps": [
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "{\n  \"recipe_name\": \"Classic Banana Bread\",\n  \"ingredients\": [\n    \"3 ripe bananas, mashed\",\n    \"1/3 cup melted butter\",\n    \"3/4 cup sugar\",\n    \"1 egg, beaten\",\n    \"1 teaspoon vanilla extract\",\n    \"1 teaspoon baking soda\",\n    \"Pinch of salt\",\n    \"1.5 cups all-purpose flour\"\n  ],\n  \"prep_time_minutes\": 15\n}"
        }
      ]
    }
  ],
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.8-flash",
}

Выходной текстовый блок содержит действительную строку JSON, которая точно соответствует запрошенной схеме. Чтобы узнать, как определять более сложные структуры и рекурсивные схемы, ознакомьтесь с руководством по структурированному выводу.

8. Как использовать инструменты

Обосновывать ответы модели информацией из Google Поиска в реальном времени. API автоматически выполняет поиск, обрабатывает результаты и возвращает цитаты.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Who won the euro 2024?",
    tools=[{"type": "google_search"}]
)

print(interaction.output_text)

# Print citations
for step in interaction.steps:
    if step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.type == "text" and content_block.annotations:
                print("\nCitations:")
                for annotation in content_block.annotations:
                    if annotation.type == "url_citation":
                        print(f"  [{annotation.title}]({annotation.url})")

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Who won the euro 2024?",
  tools: [{ type: "google_search" }]
});

console.log(interaction.output_text);

// Print citations
for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === "model_output") {
    for (const contentBlock of step.content) {
      if (contentBlock.type === "text" && contentBlock.annotations) {
        console.log("\nCitations:");
        for (const annotation of contentBlock.annotations) {
          if (annotation.type === "url_citation") {
            console.log(`  [${annotation.title}](${annotation.url})`);
          }
        }
      }
    }
  }
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Annotation;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.GoogleSearch;
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.interactions.ModelOutputStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.URLCitation;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Who won the euro 2024?"))
        .tools(Arrays.asList(new GoogleSearch()))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

// Print citations
for (Step step : interaction.steps().orElse(Collections.emptyList())) {
  if (step instanceof ModelOutputStep outputStep) {
    for (Content contentBlock : outputStep.content().orElse(Collections.emptyList())) {
      if (contentBlock instanceof TextContent textContent && textContent.annotations().isPresent()) {
        System.out.println("\nCitations:");
        for (Annotation annotation : textContent.annotations().get()) {
          if (annotation instanceof URLCitation citation) {
            System.out.printf("  [%s](%s)%n", citation.title().orElse(""), citation.url().orElse(""));
          }
        }
      }
    }
  }
}

Проложить маршрут

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("Calculate the 20th Fibonacci number and verify if it is prime."),
            Tools: []interactions.Tool{
                interactions.NewTool(interactions.CodeExecution{}),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    for _, step := range res.Interaction.Steps {
        if codeCall := step.CodeExecutionCallStep; codeCall != nil {
            fmt.Printf("Generated Code:\n%s\n", codeCall.Arguments.Code)
        } else if codeRes := step.CodeExecutionResultStep; codeRes != nil {
            fmt.Printf("Execution Output:\n%s\n", codeRes.Result)
        }
    }

    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": "Who won the euro 2024?",
    "tools": [{"type": "google_search"}]
  }'

Ответ

{
  "id": "v1_Chd...",
  "status": "completed",
  "steps": [
    {
      "type": "thought",
      "signature": "EvEFCu4F..."
    },
    {
      "type": "google_search_call",
      "arguments": {
        "queries": ["UEFA Euro 2024 winner"]
      }
    },
    {
      "type": "google_search_result",
      "call_id": "search_001",
      "result": [
        {
          "search_suggestions": "<!-- HTML and CSS search widget -->"
        }
      ]
    },
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Spain won Euro 2024, defeating England 2-1 in the final.",
          "annotations": [
            {
              "type": "url_citation",
              "url": "https://www.uefa.com/euro2024",
              "title": "uefa.com",
              "start_index": 0,
              "end_index": 56
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ],
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.8-flash",
}

В истории взаимодействия подробно описаны шаги поиска, а в конечном результате есть встроенные цитаты, указывающие на веб-источники.

Узнайте, как извлекать цитаты из результатов поиска, в руководстве по использованию Google Поиска или как сочетать несколько инструментов в руководстве по комбинированию инструментов.

Выполнение кода

Выполнять код Python в безопасной изолированной среде Borg.

URL-контекст

Передавайте общедоступные URL, чтобы получать ответы на основе контента веб-страниц.

Поиск файлов

Индексировать и искать загруженные документы и медиафайлы.

Google Карты

Обосновывать ответы геопространственными данными и данными о местоположении из реального мира.

Использование компьютера

Автоматизация браузера и взаимодействие с экраном.

9. Как вызывать собственные функции

Функции позволяют подключать модель к вашему коду. Вы объявляете название и параметры функции, модель решает, когда ее вызвать, и возвращает структурированные аргументы, а вы выполняете ее локально и отправляете результат обратно.

С сохранением состояния (рекомендуется)

Python

import json
from google import genai

client = genai.Client()

weather_tool = {
    "type": "function",
    "name": "get_current_temperature",
    "description": "Gets the current temperature for a given location.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city name, e.g. San Francisco",
            },
        },
        "required": ["location"],
    },
}

available_functions = {
    "get_current_temperature": lambda location: {
        "location": location, "temperature": "22", "unit": "celsius"
    },
}

user_input = "What is the temperature in London?"
previous_id = None

while True:
    interaction = client.interactions.create(
        model="gemini-3.8-flash",
        input=user_input,
        tools=[weather_tool],
        previous_interaction_id=previous_id,
    )

    function_results = []
    for step in interaction.steps:
        if step.type == "function_call":
            result = available_functions[step.name](**step.arguments)
            print(f"Called {step.name}({step.arguments}) → {result}")
            function_results.append({
                "type": "function_result",
                "name": step.name,
                "call_id": step.id,
                "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(result)}],
            })

    if not function_results:
        break

    user_input = function_results
    previous_id = interaction.id

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const weatherTool = {
  type: "function",
  name: "get_current_temperature",
  description: "Gets the current temperature for a given location.",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      location: {
        type: "string",
        description: "The city name, e.g. San Francisco",
      },
    },
    required: ["location"],
  },
};

const availableFunctions = {
  get_current_temperature: ({ location }) => ({
    location, temperature: "22", unit: "celsius"
  }),
};

let input = "What is the temperature in London?";
let previousId = null;
let interaction;

while (true) {
  interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.8-flash",
    input,
    tools: [weatherTool],
    previous_interaction_id: previousId,
  });

  const functionResults = [];
  for (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === "function_call") {
      const result = availableFunctions[step.name](step.arguments);
      console.log(`Called ${step.name}(${JSON.stringify(step.arguments)}) →`, result);
      functionResults.push({
        type: "function_result",
        name: step.name,
        call_id: step.id,
        result: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result) }],
      });
    }
  }

  if (functionResults.length === 0) break;

  input = functionResults;
  previousId = interaction.id;
}

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.Function;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionCallStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionResultStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionResultStepResultUnion;
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.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

Map<String, Object> locationProp = new HashMap<>();
locationProp.put("type", "string");
locationProp.put("description", "The city name, e.g. San Francisco");

Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
properties.put("location", locationProp);

Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
parameters.put("type", "object");
parameters.put("properties", properties);
parameters.put("required", Arrays.asList("location"));

Function weatherTool =
    Function.builder()
        .name("get_current_temperature")
        .description("Gets the current temperature for a given location.")
        .parameters(parameters)
        .build();

InteractionsInput userInput = InteractionsInput.of("What is the temperature in London?");
String previousId = null;
Interaction interaction = null;

while (true) {
  CreateModelInteraction.Builder paramsBuilder =
      CreateModelInteraction.builder()
          .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
          .input(userInput)
          .tools(Arrays.asList(weatherTool));
  if (previousId != null) {
    paramsBuilder.previousInteractionId(previousId);
  }

  interaction =
      client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(paramsBuilder.build())).interaction().get();

  List<Step> functionResults = new ArrayList<>();
  for (Step step : interaction.steps().orElse(Collections.emptyList())) {
    if (step instanceof FunctionCallStep fcStep) {
      String resultJson = "{\"location\": \"London\", \"temperature\": \"22\", \"unit\": \"celsius\"}";
      System.out.printf(
          "Called %s(%s) -> %s%n",
          fcStep.name().orElse(""), fcStep.arguments().orElse(Collections.emptyMap()), resultJson);
      functionResults.add(
          FunctionResultStep.builder()
              .name(fcStep.name().orElse(""))
              .callId(fcStep.id().orElse(""))
              .result(
                  FunctionResultStepResultUnion.of(
                      Arrays.asList(TextContent.builder().text(resultJson).build())))
              .build());
    }
  }

  if (functionResults.isEmpty()) {
    break;
  }

  userInput = InteractionsInput.ofStep(functionResults);
  previousId = interaction.id().orElse(null);
}

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Проложить маршрут

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)
    }

    // Turn 1: Create a CSV file in the sandbox
    turn1, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Write a Python script to save a CSV file 'sales.csv' with 5 rows of sample data."),
            Tools: []interactions.Tool{
                interactions.NewTool(interactions.CodeExecution{}),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    var env *interactions.CreateModelInteractionEnvironment
    if turn1.Interaction.EnvironmentID != nil {
        env = genai.Ptr(interactions.NewCreateModelInteractionEnvironment(*turn1.Interaction.EnvironmentID))
    }

    // Turn 2: Reuse the sandbox environment to analyze the file created in Turn 1
    turn2, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model:                 interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            PreviousInteractionID: turn1.Interaction.ID,
            Environment:           env,
            Input:                 interactions.NewInteractionsInput("Now read 'sales.csv' and compute the total revenue."),
            Tools: []interactions.Tool{
                interactions.NewTool(interactions.CodeExecution{}),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if turn2.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*turn2.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

# Turn 1: Send prompt with function declaration
RESPONSE1=$(curl -s -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": "What is the temperature in London?",
    "tools": [{
      "type": "function",
      "name": "get_current_temperature",
      "description": "Gets the current temperature for a given location.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string", "description": "The city name"}
        },
        "required": ["location"]
      }
    }]
  }')

INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.id')
FC_NAME=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .name')
FC_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .id')
echo "Function: $FC_NAME, Call ID: $FC_ID"

# Turn 2: Send function result back
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.8-flash",
    "previous_interaction_id": "'$INTERACTION_ID'",
    "input": [{
      "type": "function_result",
      "name": "'$FC_NAME'",
      "call_id": "'$FC_ID'",
      "result": [{"type": "text", "text": "{\"location\": \"London\", \"temperature\": \"22\", \"unit\": \"celsius\"}"}]
    }],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "name": "get_current_temperature",
      "description": "Gets the current temperature for a given location.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string", "description": "The city name"}
        },
        "required": ["location"]
      }
    }]
  }'

Без отслеживания состояния

Вы также можете использовать вызов функций в режиме без отслеживания состояния, управляя историей чата на стороне клиента и задавая значение store=false. В режиме без сохранения состояния необходимо передавать полную историю разговора в поле input каждого последующего запроса. История должна включать:

Первый шаг user_input.
Все сгенерированные моделью шаги, возвращенные на шаге 1 (включая шаги thought и function_call), в точности так, как они были получены.
Шаг function_result, содержащий выходные данные выполненной функции.

Python

import json
from google import genai

client = genai.Client()

weather_tool = {
    "type": "function",
    "name": "get_current_temperature",
    "description": "Gets the current temperature for a given location.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city name, e.g. San Francisco",
            },
        },
        "required": ["location"],
    },
}

available_functions = {
    "get_current_temperature": lambda location: {
        "location": location, "temperature": "22", "unit": "celsius"
    },
}

history = [
    {
        "type": "user_input",
        "content": [{"type": "text", "text": "What is the temperature in London?"}]
    }
]

while True:
    interaction = client.interactions.create(
        model="gemini-3.8-flash",
        store=False,
        input=history,
        tools=[weather_tool],
    )

    function_results = []
    for step in interaction.steps:
        history.append(step.model_dump())
        if step.type == "function_call":
            result = available_functions[step.name](**step.arguments)
            print(f"Called {step.name}({step.arguments}) → {result}")
            fn_result = {
                "type": "function_result",
                "name": step.name,
                "call_id": step.id,
                "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(result)}],
            }
            function_results.append(fn_result)
            history.append(fn_result)

    if not function_results:
        break

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const weatherTool = {
  type: "function",
  name: "get_current_temperature",
  description: "Gets the current temperature for a given location.",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      location: {
        type: "string",
        description: "The city name, e.g. San Francisco",
      },
    },
    required: ["location"],
  },
};

const availableFunctions = {
  get_current_temperature: ({ location }) => ({
    location, temperature: "22", unit: "celsius"
  }),
};

const history = [
  {
    type: "user_input",
    content: [{ type: "text", text: "What is the temperature in London?" }]
  }
];

let interaction;

while (true) {
  interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.8-flash",
    store: false,
    input: history,
    tools: [weatherTool],
  });

  const functionResults = [];
  for (const step of interaction.steps) {
    history.push(step);
    if (step.type === "function_call") {
      const result = availableFunctions[step.name](step.arguments);
      console.log(`Called ${step.name}(${JSON.stringify(step.arguments)}) →`, result);
      const fnResult = {
        type: "function_result",
        name: step.name,
        call_id: step.id,
        result: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result) }],
      };
      functionResults.push(fnResult);
      history.push(fnResult);
    }
  }

  if (functionResults.length === 0) break;
}

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.Function;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionCallStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionResultStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionResultStepResultUnion;
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.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.UserInputStep;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

Map<String, Object> locationProp = new HashMap<>();
locationProp.put("type", "string");
locationProp.put("description", "The city name, e.g. San Francisco");

Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
properties.put("location", locationProp);

Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
parameters.put("type", "object");
parameters.put("properties", properties);
parameters.put("required", Arrays.asList("location"));

Function weatherTool =
    Function.builder()
        .name("get_current_temperature")
        .description("Gets the current temperature for a given location.")
        .parameters(parameters)
        .build();

List<Step> history = new ArrayList<>();
history.add(
    UserInputStep.builder()
        .content(Arrays.asList(TextContent.builder().text("What is the temperature in London?").build()))
        .build());

Interaction interaction = null;

while (true) {
  CreateModelInteraction params =
      CreateModelInteraction.builder()
          .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
          .store(false)
          .input(InteractionsInput.ofStep(history))
          .tools(Arrays.asList(weatherTool))
          .build();

  interaction =
      client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

  List<Step> functionResults = new ArrayList<>();
  for (Step step : interaction.steps().orElse(Collections.emptyList())) {
    history.add(step);
    if (step instanceof FunctionCallStep fcStep) {
      String resultJson = "{\"location\": \"London\", \"temperature\": \"22\", \"unit\": \"celsius\"}";
      System.out.printf(
          "Called %s(%s) -> %s%n",
          fcStep.name().orElse(""), fcStep.arguments().orElse(Collections.emptyMap()), resultJson);
      FunctionResultStep fnResult =
          FunctionResultStep.builder()
              .name(fcStep.name().orElse(""))
              .callId(fcStep.id().orElse(""))
              .result(
                  FunctionResultStepResultUnion.of(
                      Arrays.asList(TextContent.builder().text(resultJson).build())))
              .build();
      functionResults.add(fnResult);
      history.add(fnResult);
    }
  }

  if (functionResults.isEmpty()) {
    break;
  }
}

System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Проложить маршрут

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)
    }

    recipeSchema := map[string]any{
        "type": "object",
        "properties": map[string]any{
            "recipe_name":       map[string]any{"type": "string"},
            "prep_time_minutes": map[string]any{"type": "integer"},
            "ingredients": map[string]any{
                "type":  "array",
                "items": map[string]any{"type": "string"},
            },
        },
        "required": []string{"recipe_name", "prep_time_minutes", "ingredients"},
    }

    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
            Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Give me a quick recipe for chocolate chip cookies."),
            ResponseFormat: genai.Ptr(interactions.NewCreateModelInteractionResponseFormat(
                interactions.NewResponseFormat(interactions.TextResponseFormat{
                    MimeType: interactions.TextResponseFormatMimeTypeApplicationJSON.ToPointer(),
                    Schema:   recipeSchema,
                }),
            )),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
    }
}

REST

# Turn 1: Send request with tools and store: false
RESPONSE1=$(curl -s -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",
    "store": false,
    "input": [
      {
        "type": "user_input",
        "content": "What is the temperature in London?"
      }
    ],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "name": "get_current_temperature",
      "description": "Gets the current temperature for a given location.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string", "description": "The city name"}
        },
        "required": ["location"]
      }
    }]
  }')

# Extract model steps (thought, function_call)
MODEL_STEPS=$(echo "$RESPONSE1" | jq '.steps')
FC_NAME=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .name')
FC_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .id')
echo "Function: $FC_NAME, Call ID: $FC_ID"

# Assume local execution returns:
RESULT="{\"location\": \"London\", \"temperature\": \"22\", \"unit\": \"celsius\"}"

# Reconstruct history for Turn 2
HISTORY=$(jq -n \
  --argjson first_input '[{"type": "user_input", "content": "What is the temperature in London?"}]' \
  --argjson model_steps "$MODEL_STEPS" \
  --arg fc_name "$FC_NAME" \
  --arg fc_id "$FC_ID" \
  --arg result "$RESULT" \
  '$first_input + $model_steps + [{"type": "function_result", "name": $fc_name, "call_id": $fc_id, "result": [{"type": "text", "text": $result}]}]')

# Turn 2: Send the full history
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\",
    \"store\": false,
    \"input\": $HISTORY,
    \"tools\": [{
      \"type\": \"function\",
      \"name\": \"get_current_temperature\",
      \"description\": \"Gets the current temperature for a given location.\",
      \"parameters\": {
        \"type\": \"object\",
        \"properties\": {
          \"location\": {\"type\": \"string\", \"description\": \"The city name\"}
        },
        \"required\": [\"location\"]
      }
    }]
  }"

Ответ

На первом шаге модель возвращает ответ со статусом requires_action и шагом function_call:

{
  "id": "v1_Chd...",
  "status": "requires_action",
  "steps": [
    {
      "type": "function_call",
      "id": "call_abc123",
      "name": "get_current_temperature",
      "arguments": {
        "location": "London"
      }
    }
  ],
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.8-flash"
}

После того как вы запустите функцию локально и отправите результат (ход 2), будет возвращено следующее завершенное взаимодействие:

{
  "id": "v1_Chd...",
  "status": "completed",
  "steps": [
    {
      "type": "function_call",
      "id": "call_abc123",
      "name": "get_current_temperature",
      "arguments": {
        "location": "London"
      }
    },
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "The temperature in London is currently 22°C."
        }
      ]
    }
  ],
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.8-flash",
}

Если вам нужны продвинутые функции, например параллельный вызов функций или режимы выбора функций, ознакомьтесь с руководством по вызову функций.

10. Как запустить управляемого агента

Управляемые агенты работают в удаленной изолированной среде с доступом к таким инструментам, как выполнение кода и управление файлами. Передайте agent вместо model и задайте environment="remote".

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Write a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt. Then read the file and print its contents.",
    environment="remote",
)
print(f"Environment: {interaction.environment_id}")
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: "Write a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt. Then read the file and print its contents.",
  environment: "remote",
});
console.log(`Environment: ${interaction.environment_id}`);
console.log(interaction.output_text);

Java

import com.google.genai.Client;
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("antigravity-preview-09-2026")
        .input(
            InteractionsInput.of(
                "Write a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt. Then read the file and print its contents."))
        .environment(CreateAgentInteractionEnvironment.of("remote"))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println("Environment: " + interaction.environmentId().orElse(""));
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));

Проложить маршрут

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-pro"),
            Input: interactions.NewInteractionsInput("Solve this logic puzzle: Three gods A, B, and C are called True, False, and Random..."),
            GenerationConfig: &interactions.GenerationConfig{
                ThinkingLevel:     interactions.ThinkingLevelHigh.ToPointer(),
                ThinkingSummaries: interactions.ThinkingSummariesAuto.ToPointer(),
            },
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Print thought summaries if returned
    for _, step := range res.Interaction.Steps {
        if thought := step.ThoughtStep; thought != nil {
            for _, part := range thought.Summary {
                if part.TextContent != nil {
                    fmt.Printf("Thought Summary: %s\n", part.TextContent.Text)
                }
            }
        }
    }

    if res.Interaction.OutputText != nil {
        fmt.Printf("Answer: %s\n", *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": "Write a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt. Then read the file and print its contents.",
    "environment": "remote"
  }'

Вы также можете создавать и сохранять специальных агентов с собственными инструкциями, навыками и источниками данных.

Краткое руководство

Как совершить первый звонок агенту, передать ответы и создать собственного агента.

Агент Antigravity

Возможности, инструменты, мультимодальный ввод и цены для агента по умолчанию.

Агенты в AI Studio

Визуальная среда для создания прототипов агентов без написания кода.

11. Запуск задач в фоновом режиме

Настройте background=True для асинхронного выполнения длительных задач. Опрос по результатам с interactions.get(). Подробнее о выполнении в фоновом режиме…

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Write a detailed analysis of the impact of artificial intelligence on modern healthcare.",
    background=True,
)
print(f"Started background task: {interaction.id}")
print(f"Status: {interaction.status}")

# Poll for completion
while True:
    result = client.interactions.get(interaction.id)
    print(f"Status: {result.status}")
    if result.status == "completed":
        print(f"\nResult:\n{result.output_text}")
        break
    elif result.status == "failed":
        print(f"Failed: {result.error}")
        break
    time.sleep(5)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const interaction = await ai.interactions.create({
  model: "gemini-3.8-flash",
  input: "Write a detailed analysis of the impact of artificial intelligence on modern healthcare.",
  background: true,
});
console.log(`Started background task: ${interaction.id}`);
console.log(`Status: ${interaction.status}`);

// Poll for completion
while (true) {
  const result = await ai.interactions.get(interaction.id);
  console.log(`Status: ${result.status}`);
  if (result.status === "completed") {
    console.log(`\nResult:\n${result.output_text}`);
    break;
  } else if (result.status === "failed") {
    console.log(`Failed: ${result.error}`);
    break;
  }
  await new Promise(r => setTimeout(r, 5000));
}

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.InteractionStatus;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.gaos.models.operations.GetInteractionByIdRequest;

Client client = new Client();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
        .input(
            InteractionsInput.of(
                "Write a detailed analysis of the impact of artificial intelligence on modern healthcare."))
        .background(true)
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
String interactionId = interaction.id().orElse("");
System.out.println("Started background task: " + interactionId);
System.out.println("Status: " + interaction.status().map(InteractionStatus::value).orElse(""));

// Poll for completion
while (true) {
  Interaction result =
      client.interactions.get(new GetInteractionByIdRequest(interactionId)).interaction().get();
  String status = result.status().map(InteractionStatus::value).orElse("");
  System.out.println("Status: " + status);
  if ("completed".equals(status)) {
    System.out.println("\nResult:\n" + result.outputText().orElse(""));
    break;
  } else if ("failed".equals(status)) {
    System.out.println("Failed: " + result.errors().orElse(null));
    break;
  }
  Thread.sleep(5000);
}

Проложить маршрут

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"

    "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)
    }

    // Start a Deep Research agent in the background
    res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
        Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateAgentInteraction{
            Agent:      interactions.AgentOption("deep-research-pro-preview-12-2025"),
            Input:      interactions.NewInteractionsInput("Research the competitive landscape of solid-state EV batteries in 2026."),
            Background: genai.Ptr(true),
        }),
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    interaction := res.Interaction
    fmt.Printf("Started research job: %s\n", *interaction.ID)

    // Poll until completion
    for interaction.Status != interactions.InteractionStatusCompleted && interaction.Status != interactions.InteractionStatusFailed {
        time.Sleep(10 * time.Second)
        getRes, err := client.Interactions.Get(ctx, operations.GetInteractionByIDRequest{
            ID: *interaction.ID,
        })
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        interaction = getRes.Interaction
        fmt.Printf("Current status: %s\n", interaction.Status)
    }

    if interaction.Status == interactions.InteractionStatusCompleted {
        if interaction.OutputText != nil {
            fmt.Println(*interaction.OutputText)
        }
    } else {
        fmt.Printf("Research failed: %v\n", interaction.Errors)
    }
}

REST

# Start a background task
RESPONSE=$(curl -s -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": "Write a detailed analysis of the impact of artificial intelligence on modern healthcare.",
    "background": true
  }')

INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.id')
echo "Started background task: $INTERACTION_ID"

# Poll for completion
while true; do
  RESULT=$(curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/$INTERACTION_ID" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H "Api-Revision: 2026-05-20")
  STATUS=$(echo "$RESULT" | jq -r '.status')
  echo "Status: $STATUS"
  if [ "$STATUS" = "completed" ]; then
    echo "$RESULT" | jq -r '.steps[] | select(.type=="model_output") | .content[] | select(.type=="text") | .text'
    break
  elif [ "$STATUS" = "failed" ]; then
    echo "Failed"
    break
  fi
  sleep 5
done

Ответ

Первый ответ возвращается сразу со статусом in_progress:

{
  "id": "v1_abc123",
  "status": "in_progress",
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.8-flash"
}

После того как фоновая задача будет полностью выполнена, при проверке состояния взаимодействия будет возвращено следующее:

{
  "id": "v1_abc123",
  "status": "completed",
  "steps": [
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Artificial intelligence has transformed modern healthcare in several..."
        }
      ]
    }
  ],
  "object": "interaction",
  "model": "gemini-3.8-flash",
}

Подробнее о том, как запускать модели и агентов асинхронно, рассказывается в руководстве по выполнению в фоновом режиме.

Дальнейшие действия

Фоновое выполнение. Выполняйте длительные задачи асинхронно и управляйте состоянием.
Создание текста: системные инструкции, конфигурация создания и расширенные текстовые шаблоны.
Генерирование изображений: соотношение сторон, редактирование изображений и ссылки на стиль.
Распознавание изображений: классификация, обнаружение объектов и ответы на вопросы по изображениям.
Рассуждение. Использует цепочку рассуждений для решения сложных задач.
Вызов функций. Параллельный, композиционный и ограниченный режимы вызова функций.
Google Поиск: обоснование, ссылки и подсказки.
Управляемые агенты. Готовые агенты с возможностью выполнения кода и управления файлами.
Deep Research. Автономное многоэтапное исследование с планированием и синтезом.
Структурированный вывод: схемы JSON, перечисления и рекурсивные определения типов.