Tạo văn bản

Gemini API có thể tạo đầu ra là văn bản từ văn bản, hình ảnh, video và âm thanh đầu vào.

Sau đây là một ví dụ cơ bản:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-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-3.6-flash",
    input: "How does AI work?",
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

REST

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-3.6-flash",
    "input": "How does AI work?"
  }'

Các SDK AI tạo sinh của Google cung cấp các thuộc tính tiện lợi ngay trên đối tượng Interaction được trả về để truy cập vào phản hồi của mô hình.

Trợ giúp phổ biến nhất là interaction.output_text (String), trả về các khối văn bản cuối cùng trong phản hồi của mô hình. Nếu câu trả lời được chia thành nhiều khối TextContent liên tiếp, thì câu trả lời đó sẽ tự động được hợp nhất. Xin lưu ý rằng .output_text không bao gồm các khối văn bản trước đó được phân tách bằng nội dung không phải văn bản (chẳng hạn như suy nghĩ, hình ảnh, âm thanh hoặc lệnh gọi công cụ). Đối với các câu trả lời phức tạp hoặc xen kẽ nhiều phương thức, bạn phải lặp lại steps theo cách thủ công. Để tìm hiểu thêm về các thuộc tính khác liên quan đến sự thuận tiện của nội dung nghe nhìn, hãy xem phần Tổng quan về lượt tương tác.

Suy nghĩ cùng Gemini

Các mô hình Gemini thường được bật tính năng "tư duy" theo mặc định. Tính năng này cho phép mô hình suy luận trước khi trả lời một yêu cầu.

Mỗi mô hình hỗ trợ các cấu hình tư duy khác nhau, giúp bạn kiểm soát chi phí, độ trễ và mức độ thông minh. Để biết thêm thông tin, hãy xem hướng dẫn tư duy.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-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-3.6-flash",
    input: "How does AI work?",
    generation_config: {
      thinking_level: "low",
    },
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

REST

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-3.6-flash",
    "input": "How does AI work?",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "low"
    }
  }'

Hướng dẫn hệ thống và các cấu hình khác

Bạn có thể hướng dẫn hành vi của các mô hình Gemini bằng chỉ dẫn hệ thống. Truyền tham số system_instruction để định cấu hình hành vi của mô hình.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-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-3.6-flash",
    input: "Hello there",
    system_instruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

REST

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-3.6-flash",
    "system_instruction": "You are a cat. Your name is Neko.",
    "input": "Hello there"
  }'

Bạn cũng có thể ghi đè các tham số tạo mặc định, chẳng hạn như nhiệt độ, bằng cách sử dụng tham số generation_config.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Explain how AI works",
    generation_config={
        "temperature": 1.0
    }
)
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-3.6-flash",
    input: "Explain how AI works",
    generation_config: {
      temperature: 1.0,
    },
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

REST

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-3.6-flash",
    "input": "Explain how AI works",
    "generation_config": {
      "temperature": 1.0
    }
  }'

Hãy tham khảo Tài liệu tham khảo về Interactions API để xem danh sách đầy đủ các tham số có thể định cấu hình và nội dung mô tả của các tham số đó.

Thông tin đầu vào đa phương thức

Gemini API hỗ trợ dữ liệu đầu vào đa phương thức, cho phép bạn kết hợp văn bản với các tệp nội dung nghe nhìn. Ví dụ sau đây minh hoạ cách cung cấp hình ảnh:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

uploaded_file = client.files.upload(file="path/to/organ.jpg")

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Tell me about this instrument"},
        {
            "type": "image",
            "uri": uploaded_file.uri,
            "mime_type": uploaded_file.mime_type
        }
    ]
)
print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const uploadedFile = await ai.files.upload({
    file: "path/to/organ.jpg",
    config: { mimeType: "image/jpeg" }
  });

  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: [
      {type: "text", text: "Tell me about this instrument"},
      {
        type: "image",
        uri: uploadedFile.uri,
        mime_type: uploadedFile.mimeType
      }
    ],
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

REST

# First upload the file using the Files API, then use the URI:
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-3.6-flash",
    "input": [
      {"type": "text", "text": "Tell me about this instrument"},
      {
        "type": "image",
        "uri": "YOUR_FILE_URI",
        "mime_type": "image/jpeg"
      }
    ]
  }'

Để biết các phương thức thay thế để cung cấp hình ảnh và quy trình xử lý hình ảnh nâng cao hơn, hãy xem hướng dẫn về việc hiểu hình ảnh. API này cũng hỗ trợ các dữ liệu đầu vào và thông tin về tài liệu, video và âm thanh.

Hiện câu trả lời theo thời gian thực

Theo mặc định, mô hình chỉ trả về câu trả lời sau khi toàn bộ quy trình tạo hoàn tất.

Để có các hoạt động tương tác mượt mà hơn, hãy sử dụng tính năng truyền trực tuyến để xử lý các đoạn phản hồi khi chúng được tạo. Để xem hướng dẫn toàn diện về các loại sự kiện, tính năng phát trực tuyến bằng công cụ, tư duy, tác nhân và tạo hình ảnh, hãy xem hướng dẫn chuyên biệt về Tương tác phát trực tuyến.

Python