Z tego krótkiego wprowadzenia dowiesz się, jak zainstalować nasze biblioteki i wysłać pierwsze żądanie do interfejsu Gemini API.
Zanim zaczniesz
Aby korzystać z interfejsu Gemini API, musisz mieć klucz interfejsu API, który umożliwi uwierzytelnianie żądań, egzekwowanie limitów bezpieczeństwa i śledzenie wykorzystania na koncie.
Aby zacząć, utwórz go bezpłatnie w AI Studio:
Utwórz klucz interfejsu Gemini API
Zainstaluj pakiet Google GenAI SDK
Python
Jeśli używasz Pythona w wersji 3.9 lub nowszej, zainstaluj pakiet
google-genai za pomocą tego
polecenia pip:
pip install -q -U google-genai
JavaScript
Jeśli używasz Node.js w wersji 18 lub nowszej, zainstaluj pakiet Google Gen AI SDK dla TypeScript i JavaScript za pomocą tego polecenia npm:
npm install @google/genai
Go
Zainstaluj google.golang.org/genai w katalogu modułu za pomocą polecenia go get:
go get google.golang.org/genai
Java
Jeśli używasz Maven, możesz zainstalować google-genai, dodając do zależności ten kod:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.google.genai</groupId>
<artifactId>google-genai</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
</dependencies>
C#
Zainstaluj googleapis/go-genai w katalogu modułu za pomocą polecenia dotnet add
dotnet add package Google.GenAI
Apps Script
- Aby utworzyć nowy projekt Apps Script, wejdź na script.new.
- Kliknij Untitled project (Projekt bez tytułu).
- Zmień nazwę projektu Apps Script na AI Studio i kliknij Rename (Zmień nazwę).
- Ustaw swój klucz interfejsu API
- Po lewej stronie kliknij Project Settings (Ustawienia projektu)
.
- W sekcji Script Properties (Właściwości skryptu) kliknij Add script property (Dodaj właściwość skryptu).
- W polu Property (Właściwość) wpisz nazwę klucza:
GEMINI_API_KEY. - W polu Value (Wartość) wpisz wartość klucza interfejsu API.
- Kliknij Save script properties (Zapisz właściwości skryptu).
- Po lewej stronie kliknij Project Settings (Ustawienia projektu)
- Zastąp zawartość pliku
Code.gstym kodem:
Wyślij pierwsze żądanie
Istnieją 2 sposoby wysyłania żądań do interfejsu Gemini API:
- (Zalecane) Interfejs Interactions API to nowy element pierwotny z natywną obsługą wieloetapowego korzystania z narzędzi, administracji i złożonych przepływów rozumowania za pomocą wpisanych kroków wykonania. W przyszłości nowe modele wykraczające poza podstawową rodzinę modeli, a także nowe możliwości i narzędzia agentów będą dostępne wyłącznie w interfejsie Interactions API.
generateContentumożliwia generowanie prostej, bezstanowej odpowiedzi z modelu. Zalecamy korzystanie z interfejsu Interactions API, alegenerateContentjest w pełni obsługiwany.
Ten przykład używa metody
generateContentdo wysyłania żądania do interfejsu Gemini API za pomocą modelu Gemini 2.5 Flash.
Jeśli ustawisz klucz interfejsu API jako
zmienną środowiskową GEMINI_API_KEY, klient automatycznie go wykryje podczas korzystania z
bibliotek interfejsu Gemini API.
W przeciwnym razie musisz przekazać klucz interfejsu API jako
argument podczas inicjowania klienta.
Pamiętaj, że wszystkie przykłady kodu w dokumentacji interfejsu Gemini API zakładają, że masz ustawioną zmienną środowiskową GEMINI_API_KEY.
Python
from google import genai
# The client gets the API key from the environment variable `GEMINI_API_KEY`.
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-flash-preview", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
// The client gets the API key from the environment variable `GEMINI_API_KEY`.
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3-flash-preview",
contents: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(response.text);
}
main();
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
// The client gets the API key from the environment variable `GEMINI_API_KEY`.
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
result, err := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-3-flash-preview",
genai.Text("Explain how AI works in a few words"),
nil,
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(result.Text())
}
Java
package com.example;
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
public class GenerateTextFromTextInput {
public static void main(String[] args) {
// The client gets the API key from the environment variable `GEMINI_API_KEY`.
Client client = new Client();
GenerateContentResponse response =
client.models.generateContent(
"gemini-3-flash-preview",
"Explain how AI works in a few words",
null);
System.out.println(response.text());
}
}
C#
using System.Threading.Tasks;
using Google.GenAI;
using Google.GenAI.Types;
public class GenerateContentSimpleText {
public static async Task main() {
// The client gets the API key from the environment variable `GOOGLE_API_KEY`.
var client = new Client();
var response = await client.Models.GenerateContentAsync(
model: "gemini-3-flash-preview", contents: "Explain how AI works in a few words"
);
Console.WriteLine(response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
}
}
Apps Script
// See https://developers.google.com/apps-script/guides/properties
// for instructions on how to set the API key.
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
function main() {
const payload = {
contents: [
{
parts: [
{ text: 'Explain how AI works in a few words' },
],
},
],
};
const url = 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent';
const options = {
method: 'POST',
contentType: 'application/json',
headers: {
'x-goog-api-key': apiKey,
},
payload: JSON.stringify(payload)
};
const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
const data = JSON.parse(response);
const content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
console.log(content);
}
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Explain how AI works in a few words"
}
]
}
]
}'
Co dalej?
Teraz, gdy wysłałeś pierwsze żądanie do interfejsu API, możesz zapoznać się z tymi przewodnikami, które pokazują Gemini w akcji: