Gemini generateContent
curl --request POST \
--url https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'x-goog-api-key: <api-key>' \
--data '
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "请总结这段内容"
}
]
}
]
}
'import requests
url = "https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent"
payload = { "contents": [
{
"role": "user",
"parts": [{ "text": "请总结这段内容" }]
}
] }
headers = {
"x-goog-api-key": "<api-key>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {'x-goog-api-key': '<api-key>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({contents: [{role: 'user', parts: [{text: '请总结这段内容'}]}]})
};
fetch('https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'contents' => [
[
'role' => 'user',
'parts' => [
[
'text' => '请总结这段内容'
]
]
]
]
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Content-Type: application/json",
"x-goog-api-key: <api-key>"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent"
payload := strings.NewReader("{\n \"contents\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"请总结这段内容\"\n }\n ]\n }\n ]\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("x-goog-api-key", "<api-key>")
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent")
.header("x-goog-api-key", "<api-key>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"contents\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"请总结这段内容\"\n }\n ]\n }\n ]\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["x-goog-api-key"] = '<api-key>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"contents\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"请总结这段内容\"\n }\n ]\n }\n ]\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"candidates": [
{
"content": {
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "这里是总结结果。"
}
]
},
"finishReason": "STOP"
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 24,
"candidatesTokenCount": 36,
"totalTokenCount": 60
}
}{
"error": 123,
"message": "<string>"
}Image
/v1beta/models/{model}:generateContent
Gemini를 사용하여 동기식 텍스트 또는 다중 모드 출력을 생성합니다.
POST
/
v1beta
/
models
/
{model}
:generateContent
Gemini generateContent
curl --request POST \
--url https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'x-goog-api-key: <api-key>' \
--data '
{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "请总结这段内容"
}
]
}
]
}
'import requests
url = "https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent"
payload = { "contents": [
{
"role": "user",
"parts": [{ "text": "请总结这段内容" }]
}
] }
headers = {
"x-goog-api-key": "<api-key>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {'x-goog-api-key': '<api-key>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({contents: [{role: 'user', parts: [{text: '请总结这段内容'}]}]})
};
fetch('https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'contents' => [
[
'role' => 'user',
'parts' => [
[
'text' => '请总结这段内容'
]
]
]
]
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Content-Type: application/json",
"x-goog-api-key: <api-key>"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent"
payload := strings.NewReader("{\n \"contents\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"请总结这段内容\"\n }\n ]\n }\n ]\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("x-goog-api-key", "<api-key>")
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent")
.header("x-goog-api-key", "<api-key>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"contents\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"请总结这段内容\"\n }\n ]\n }\n ]\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://maas.apigo.ai/v1beta/models/{model}:generateContent")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["x-goog-api-key"] = '<api-key>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"contents\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"请总结这段内容\"\n }\n ]\n }\n ]\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"candidates": [
{
"content": {
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "这里是总结结果。"
}
]
},
"finishReason": "STOP"
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 24,
"candidatesTokenCount": 36,
"totalTokenCount": 60
}
}{
"error": 123,
"message": "<string>"
}Gemini의 공식 문서는 이미지 이해, 이미지 생성 및 이미지 편집을 위해 동일한
generateContent 제품군을 사용합니다.
- 이미지는
inlineData또는 Files API를 통해 전달될 수 있습니다. - 작은 자산은 일반적으로 인라인으로 전송되는 반면, 크거나 재사용 가능한 자산은 Files API 참조를 통해 더 잘 처리됩니다.
- 이 경로는 이미지 QA, OCR 지원 분석, UI 이해 및 다중 모드 추론에 적합합니다.
- 기본 이미지 생성 및 이미지 편집에서는 여전히
generateContent를 사용합니다. - 텍스트와 생성된 이미지는 모두
candidates[].content.parts[]를 통해 반환됩니다. - Google의 공식 문서에는 생성된 이미지에 SynthID 워터마크가 포함되어 있다고 나와 있습니다.
인증
경로 매개변수
Gemini model name.
예시:
"gemini-2.5-pro"
본문
application/json
⌘I
