Gjenerimi i tekstit

API-ja Gemini mund të gjenerojë të dhëna teksti nga teksti, imazhet, videot dhe hyrjet audio.

Ja një shembull bazë:

Python 

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    input="How does AI work?"
)
print(interaction.output_text)

JavaScript 

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.7-flash",
    input: "How does AI work?",
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

PUSHTIM 

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-3.7-flash",
    "input": "How does AI work?"
  }'

SDK-të e Google GenAI ofrojnë veti komoditeti direkt në objektin e kthyer Interaction për të aksesuar përgjigjen e modelit.

Ndihmësi më i zakonshëm është interaction.output_text (String), i cili kthen blloqet e fundit të tekstit në përgjigjen e modelit. Nëse përgjigja ndahet në disa blloqe të njëpasnjëshme TextContent , ajo automatikisht i bashkon ato. Vini re se .output_text nuk përfshin blloqet e mëparshme të tekstit të ndara nga përmbajtja jo-tekstuale (siç janë mendimet, imazhet, audio ose thirrjet e mjeteve). Për përgjigje multimodale komplekse ose të ndërthurura, duhet të përsërisni manualisht steps . Për të mësuar më shumë rreth vetive të tjera të komoditetit të medias, shihni përmbledhjen e Ndërveprimeve .

Të menduarit me Binjakët

Modelet Gemini shpesh e kanë të aktivizuar "të menduarit" si parazgjedhje, gjë që i lejon modelit të arsyetojë përpara se t'i përgjigjet një kërkese.

Çdo model mbështet konfigurime të ndryshme të të menduarit, të cilat ju japin kontroll mbi koston, vonesën dhe inteligjencën. Për më shumë detaje, shihni udhëzuesin e të menduarit .

Python 

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    input="How does AI work?",
    generation_config={
        "thinking_level": "low"
    }
)
print(interaction.output_text)

JavaScript 

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.7-flash",
    input: "How does AI work?",
    generation_config: {
      thinking_level: "low",
    },
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

PUSHTIM 

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-3.7-flash",
    "input": "How does AI work?",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "low"
    }
  }'

Udhëzimet e sistemit dhe konfigurimet e tjera

Ju mund të udhëzoni sjelljen e modeleve Gemini me udhëzime të sistemit. Kaloni një parametër system_instruction për të konfiguruar sjelljen e modelit.

Python 

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    system_instruction="You are a cat. Your name is Neko.",
    input="Hello there"
)

print(interaction.output_text)

JavaScript 

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.7-flash",
    input: "Hello there",
    system_instruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

PUSHTIM 

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H