All methods  |  Gemini API  |  Google AI for Developers (original) (raw)

Mit der Gemini API können Entwickler Anwendungen mit generativer KI mithilfe von Gemini-Modellen erstellen. Gemini ist unser leistungsstärkstes Modell, das von Grund auf multimodal konzipiert wurde. Es kann generalisieren und problemlos verschiedene Arten von Informationen wie Sprache, Bilder, Audio, Video und Code verstehen, verarbeiten und kombinieren. Sie können die Gemini API für Anwendungsfälle wie das Ableiten von Text und Bildern, die Generierung von Inhalten, Dialog-Agents, Zusammenfassungs- und Klassifizierungssysteme und vieles mehr verwenden.

Dienst: generativelanguage.googleapis.com

Wir empfehlen, diesen Dienst mit den von Google bereitgestellten Clientbibliotheken aufzurufen. Wenn Ihre Anwendung diesen Dienst mit Ihren eigenen Bibliotheken aufrufen muss, sollten Sie die folgenden Informationen verwenden, wenn Sie die API-Anfragen senden.

Dienstendpunkt

Ein Dienstendpunkt ist eine Basis-URL, die die Netzwerkadresse eines API-Dienstes angibt. Ein Dienst kann mehrere Dienstendpunkte haben. Dieser Dienst hat den folgenden Dienstendpunkt und alle nachstehenden URIs beziehen sich auf ihn:

REST-Ressource: v1beta.batches

Methoden
cancel POST /v1beta/{name=batches/*}:cancel Startet den asynchronen Abbruch eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit.
delete DELETE /v1beta/{name=batches/*} Löscht einen Vorgang mit langer Ausführungszeit.
get GET /v1beta/{name=batches/*} Ruft den letzten Status eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit ab.
list GET /v1beta/{name=batches} Listet Vorgänge auf, die zu dem angegebenen Filter in der Anfrage passen.
updateEmbedContentBatch PATCH /v1beta/{embedContentBatch.name=batches/*}:updateEmbedContentBatch Aktualisiert eine Gruppe von EmbedContent-Anfragen für die Batchverarbeitung.
updateGenerateContentBatch PATCH /v1beta/{generateContentBatch.name=batches/*}:updateGenerateContentBatch Aktualisiert einen Batch von GenerateContent-Anfragen für die Batchverarbeitung.

REST-Ressource: v1beta.cachedContents

Methoden
create POST /v1beta/cachedContents Erstellt eine CachedContent-Ressource.
delete DELETE /v1beta/{name=cachedContents/*} Löscht die CachedContent-Ressource.
get GET /v1beta/{name=cachedContents/*} Liest die CachedContent-Ressource.
list GET /v1beta/cachedContents Listet CachedContents auf.
patch PATCH /v1beta/{cachedContent.name=cachedContents/*} Aktualisiert die CachedContent-Ressource (nur das Ablaufdatum kann aktualisiert werden).

REST-Ressource: v1beta.fileSearchStores

Methoden
create POST /v1beta/fileSearchStores Erstellt eine leere FileSearchStore.
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*} Löscht ein FileSearchStore.
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*} Ruft Informationen zu einem bestimmten FileSearchStore ab.
importFile POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:importFile Importiert eine File aus dem File Service in einen FileSearchStore.
list GET /v1beta/fileSearchStores Listet alle FileSearchStores auf, die dem Nutzer gehören.

REST-Ressource: v1beta.fileSearchStores.documents

Methoden
delete DELETE /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*} Löscht ein Document.
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/documents/*} Ruft Informationen zu einem bestimmten Document ab.
list GET /v1beta/{parent=fileSearchStores/*}/documents Listet alle Documents in einem Corpus auf.

REST-Ressource: v1beta.fileSearchStores.operations

Methoden
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/operations/*} Ruft den letzten Status eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit ab.

REST-Ressource: v1beta.fileSearchStores.upload.operations

Methoden
get GET /v1beta/{name=fileSearchStores/*/upload/operations/*} Ruft den letzten Status eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit ab.

REST-Ressource: v1beta.files

Methoden
delete DELETE /v1beta/{name=files/*} Löscht den File.
get GET /v1beta/{name=files/*} Ruft die Metadaten für die angegebene File ab.
list GET /v1beta/files Listet die Metadaten für Files auf, die dem anfragenden Projekt gehören.
register POST /v1beta/files:register Registriert Google Cloud Storage-Dateien beim FileService.
Methoden
upload POST /v1beta/files POST /upload/v1beta/files Erstellt eine File.
uploadToFileSearchStore POST /v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore POST /upload/v1beta/{fileSearchStoreName=fileSearchStores/*}:uploadToFileSearchStore Lädt Daten in einen FileSearchStore hoch, verarbeitet sie vor und teilt sie in Chunks auf, bevor sie in einem FileSearchStore-Dokument gespeichert werden.

REST-Ressource: v1beta.models

Methoden
asyncBatchEmbedContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:asyncBatchEmbedContent Stellt einen Batch von EmbedContent-Anfragen für die Batchverarbeitung in die Warteschlange.
batchEmbedContents POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedContents Generiert mehrere Einbettungsvektoren aus der Eingabe Content, die aus einem Batch von Strings besteht, die als EmbedContentRequest-Objekte dargestellt werden.
batchEmbedText POST /v1beta/{model=models/*}:batchEmbedText Generiert mehrere Einbettungen aus dem Modell, wenn Eingabetext in einem synchronen Aufruf angegeben wird.
batchGenerateContent POST /v1beta/{batch.model=models/*}:batchGenerateContent Stellt einen Batch von GenerateContent-Anfragen für die Batchverarbeitung in die Warteschlange.
countMessageTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countMessageTokens Führt den Tokenizer eines Modells für einen String aus und gibt die Anzahl der Tokens zurück.
countTextTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTextTokens Führt den Tokenizer eines Modells für einen Text aus und gibt die Anzahl der Tokens zurück.
countTokens POST /v1beta/{model=models/*}:countTokens Führt den Tokenizer eines Modells für die Eingabe Content aus und gibt die Anzahl der Tokens zurück.
embedContent POST /v1beta/{model=models/*}:embedContent Generiert einen Texteinbettungsvektor aus der Eingabe Content mit dem angegebenen Gemini-Einbettungsmodell.
embedText POST /v1beta/{model=models/*}:embedText Generiert eine Einbettung aus dem Modell anhand einer Eingabenachricht.
generateContent POST /v1beta/{model=models/*}:generateContent Generiert eine Modellantwort für die Eingabe GenerateContentRequest.
generateMessage POST /v1beta/{model=models/*}:generateMessage Generiert eine Antwort des Modells anhand einer Eingabe MessagePrompt.
generateText POST /v1beta/{model=models/*}:generateText Generiert eine Antwort des Modells auf eine Eingabenachricht.
get GET /v1beta/{name=models/*} Ruft Informationen zu einem bestimmten Model ab, z. B. die Versionsnummer, Tokenlimits, Parameter und andere Metadaten.
list GET /v1beta/models Listet die Models auf, die über die Gemini API verfügbar sind.
predict POST /v1beta/{model=models/*}:predict Führt eine Vorhersageanfrage aus.
predictLongRunning POST /v1beta/{model=models/*}:predictLongRunning Identisch mit „Predict“, gibt aber einen LRO zurück.
streamGenerateContent POST /v1beta/{model=models/*}:streamGenerateContent Generiert eine gestreamte Antwort vom Modell für eine Eingabe GenerateContentRequest.