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Premiers pas avec l'API Gemini

L'API Gemini et Google AI Studio vous aident à commencer à travailler avec les derniers modèles de Google et à transformer vos idées en applications évolutives.

Python

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("Explain how AI works")
print(response.text)

Node.js

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });

const prompt = "Explain how AI works";

const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "Write a story about a magic backpack."}]
    }]
   }'

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Fournissez des millions de jetons aux modèles Gemini et tirez des insights des images, vidéos et documents non structurés.

Résoudre des tâches avec un ajustement précis

Modifiez le comportement des modèles Gemini pour les adapter à des tâches spécifiques, reconnaître des données et résoudre des problèmes. Ajustez les modèles avec vos propres données pour rendre les déploiements en production plus robustes et fiables.

Générer des sorties structurées

Contraignez Gemini à répondre au format JSON, un format de données structurées adapté au traitement automatisé.

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