Gemini Generating Content

POST

v1beta

models

{model}

{operator}

from google import genai

client = genai.Client(
    api_key="<COMETAPI_KEY>",
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Explain how AI works in a few words",
)

print(response.text)

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "<string>",
        "parts": [
          {
            "text": "<string>",
            "functionCall": {
              "name": "<string>",
              "args": {}
            },
            "inlineData": {
              "mimeType": "<string>",
              "data": "<string>"
            },
            "thought": true
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "<string>",
          "probability": "<string>",
          "blocked": true
        }
      ],
      "citationMetadata": {
        "citationSources": [
          {
            "startIndex": 123,
            "endIndex": 123,
            "uri": "<string>",
            "license": "<string>"
          }
        ]
      },
      "tokenCount": 123,
      "avgLogprobs": 123,
      "groundingMetadata": {
        "groundingChunks": [
          {
            "web": {
              "uri": "<string>",
              "title": "<string>"
            }
          }
        ],
        "groundingSupports": [
          {
            "groundingChunkIndices": [
              123
            ],
            "confidenceScores": [
              123
            ],
            "segment": {
              "startIndex": 123,
              "endIndex": 123,
              "text": "<string>"
            }
          }
        ],
        "webSearchQueries": [
          "<string>"
        ]
      },
      "index": 123
    }
  ],
  "promptFeedback": {
    "blockReason": "SAFETY",
    "safetyRatings": [
      {
        "category": "<string>",
        "probability": "<string>",
        "blocked": true
      }
    ]
  },
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 123,
    "candidatesTokenCount": 123,
    "totalTokenCount": 123,
    "trafficType": "<string>",
    "thoughtsTokenCount": 123,
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "<string>",
        "tokenCount": 123
      }
    ],
    "candidatesTokensDetails": [
      {
        "modality": "<string>",
        "tokenCount": 123
      }
    ]
  },
  "modelVersion": "<string>",
  "createTime": "<string>",
  "responseId": "<string>"
}

Przegląd

CometAPI obsługuje natywny format API Gemini, zapewniając pełny dostęp do funkcji specyficznych dla Gemini, takich jak kontrola myślenia, ugruntowanie w Google Search, natywne modalności generowania obrazów i inne. Użyj tego endpointu, gdy potrzebujesz możliwości niedostępnych przez endpoint czatu zgodny z OpenAI.

Szybki start

Zastąp bazowy URL i klucz API w dowolnym SDK Gemini lub kliencie HTTP:

Ustawienie	Domyślne Google	CometAPI
Bazowy URL	`generativelanguage.googleapis.com`	`api.cometapi.com`
Klucz API	`$GEMINI_API_KEY`	`$COMETAPI_KEY`

Zarówno nagłówek x-goog-api-key, jak i Authorization: Bearer są obsługiwane do uwierzytelniania.

Myślenie (Reasoning)

Modele Gemini mogą wykonywać wewnętrzne rozumowanie przed wygenerowaniem odpowiedzi. Metoda kontroli zależy od generacji modelu.

Gemini 3 (thinkingLevel)
Gemini 2.5 (thinkingBudget)

Modele Gemini 3 używają thinkingLevel do kontrolowania głębokości rozumowania. Dostępne poziomy: MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH.

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Explain quantum physics simply."}]}],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {"thinkingLevel": "LOW"}
    }
  }'

Modele Gemini 2.5 używają thinkingBudget do precyzyjnej kontroli na poziomie tokenów:

0 — wyłącz myślenie
-1 — dynamicznie (model decyduje, domyślnie)
> 0 — określony budżet tokenów (np. 1024, 2048)

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Solve this logic puzzle step by step."}]}],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {"thinkingBudget": 2048}
    }
  }'

Użycie thinkingLevel z modelami Gemini 2.5 (lub thinkingBudget z modelami Gemini 3) może powodować błędy. Używaj właściwego parametru dla wersji swojego modelu.

Streaming

Użyj streamGenerateContent?alt=sse jako operatora, aby odbierać Server-Sent Events podczas generowania treści przez model. Każde zdarzenie SSE zawiera linię data: z obiektem JSON GenerateContentResponse.

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --no-buffer \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Write a short poem about the stars"}]}]
  }'

Instrukcje systemowe

Steruj zachowaniem modelu w całej rozmowie za pomocą systemInstruction:

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "What is 2+2?"}]}],
    "systemInstruction": {
      "parts": [{"text": "You are a math tutor. Always show your work."}]
    }
  }'

Tryb JSON

Wymuś ustrukturyzowane wyjście JSON za pomocą responseMimeType. Opcjonalnie podaj responseSchema dla ścisłej walidacji schematu:

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "List 3 planets with their distances from the sun"}]}],
    "generationConfig": {
      "responseMimeType": "application/json"
    }
  }'

Grounding z Google Search

Włącz wyszukiwanie w sieci w czasie rzeczywistym, dodając narzędzie googleSearch:

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Who won the euro 2024?"}]}],
    "tools": [{"google_search": {}}]
  }'

Odpowiedź zawiera groundingMetadata z adresami URL źródeł i ocenami pewności.

Przykład odpowiedzi

Typowa odpowiedź z endpointu Gemini w CometAPI:

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [{"text": "Hello"}]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "avgLogprobs": -0.0023
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 5,
    "candidatesTokenCount": 1,
    "totalTokenCount": 30,
    "trafficType": "ON_DEMAND",
    "thoughtsTokenCount": 24,
    "promptTokensDetails": [{"modality": "TEXT", "tokenCount": 5}],
    "candidatesTokensDetails": [{"modality": "TEXT", "tokenCount": 1}]
  },
  "modelVersion": "gemini-2.5-flash",
  "createTime": "2026-03-25T04:21:43.756483Z",
  "responseId": "CeynaY3LDtvG4_UP0qaCuQY"
}

Pole thoughtsTokenCount w usageMetadata pokazuje, ile tokenów model zużył na wewnętrzne rozumowanie, nawet jeśli wynik myślenia nie jest uwzględniony w odpowiedzi.

Kluczowe różnice względem endpointu zgodnego z OpenAI

Funkcja	Gemini Native (`/v1beta/models/...`)	OpenAI-Compatible (`/v1/chat/completions`)
Kontrola myślenia	`thinkingConfig` z `thinkingLevel` / `thinkingBudget`	Niedostępne
Grounding z Google Search	`tools: [\{"google_search": \{\}\}]`	Niedostępne
Grounding z Google Maps	`tools: [\{"googleMaps": \{\}\}]`	Niedostępne
Modalność generowania obrazów	`responseModalities: ["IMAGE"]`	Niedostępne
Nagłówek autoryzacji	`x-goog-api-key` lub `Bearer`	Tylko `Bearer`
Format odpowiedzi	Natywny Gemini (`candidates`, `parts`)	Format OpenAI (`choices`, `message`)

Autoryzacje

x-goog-api-key

string

header

wymagane

Your CometAPI key passed via the x-goog-api-key header. Bearer token authentication (Authorization: Bearer <key>) is also supported.

Parametry ścieżki

model

string

wymagane

The Gemini model ID to use. See the Models page for current Gemini model IDs.

Przykład:

"gemini-2.5-flash"

operator

enum<string>

wymagane

The operation to perform. Use generateContent for synchronous responses, or streamGenerateContent?alt=sse for Server-Sent Events streaming.

Dostępne opcje:

generateContent,

streamGenerateContent?alt=sse

Przykład:

"generateContent"

Treść

application/json

contents

object[]

wymagane

The conversation history and current input. For single-turn queries, provide a single item. For multi-turn conversations, include all previous turns.

Show child attributes

systemInstruction

object

System instructions that guide the model's behavior across the entire conversation. Text only.

Show child attributes

tools

object[]

Tools the model may use to generate responses. Supports function declarations, Google Search, Google Maps, and code execution.

Show child attributes

toolConfig

object

Configuration for tool usage, such as function calling mode.

Show child attributes

safetySettings

object[]

Safety filter settings. Override default thresholds for specific harm categories.

Show child attributes

generationConfig

object

Configuration for model generation behavior including temperature, output length, and response format.

Show child attributes

cachedContent

string

The name of cached content to use as context. Format: cachedContents/{id}. See the Gemini context caching documentation for details.

Odpowiedź

200 - application/json

Successful response. For streaming requests, the response is a stream of SSE events, each containing a GenerateContentResponse JSON object prefixed with data:.

candidates

object[]

The generated response candidates.

Show child attributes

promptFeedback

object

Feedback on the prompt, including safety blocking information.

Show child attributes

usageMetadata

object

Token usage statistics for the request.

Show child attributes

modelVersion

string

The model version that generated this response.

createTime

string

The timestamp when this response was created (ISO 8601 format).

responseId

string

Unique identifier for this response.

from google import genai

client = genai.Client(
    api_key="<COMETAPI_KEY>",
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="Explain how AI works in a few words",
)

print(response.text)

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "<string>",
        "parts": [
          {
            "text": "<string>",
            "functionCall": {
              "name": "<string>",
              "args": {}
            },
            "inlineData": {
              "mimeType": "<string>",
              "data": "<string>"
            },
            "thought": true
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "<string>",
          "probability": "<string>",
          "blocked": true
        }
      ],
      "citationMetadata": {
        "citationSources": [
          {
            "startIndex": 123,
            "endIndex": 123,
            "uri": "<string>",
            "license": "<string>"
          }
        ]
      },
      "tokenCount": 123,
      "avgLogprobs": 123,
      "groundingMetadata": {
        "groundingChunks": [
          {
            "web": {
              "uri": "<string>",
              "title": "<string>"
            }
          }
        ],
        "groundingSupports": [
          {
            "groundingChunkIndices": [
              123
            ],
            "confidenceScores": [
              123
            ],
            "segment": {
              "startIndex": 123,
              "endIndex": 123,
              "text": "<string>"
            }
          }
        ],
        "webSearchQueries": [
          "<string>"
        ]
      },
      "index": 123
    }
  ],
  "promptFeedback": {
    "blockReason": "SAFETY",
    "safetyRatings": [
      {
        "category": "<string>",
        "probability": "<string>",
        "blocked": true
      }
    ]
  },
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 123,
    "candidatesTokenCount": 123,
    "totalTokenCount": 123,
    "trafficType": "<string>",
    "thoughtsTokenCount": 123,
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "<string>",
        "tokenCount": 123
      }
    ],
    "candidatesTokensDetails": [
      {
        "modality": "<string>",
        "tokenCount": 123
      }
    ]
  },
  "modelVersion": "<string>",
  "createTime": "<string>",
  "responseId": "<string>"
}

Przegląd

Dokumentacja referencyjna API

Przewodniki integracji

Błędy

Cennik i rozliczenia

Wsparcie

Przegląd

Szybki start

Myślenie (Reasoning)

Streaming

Instrukcje systemowe

Tryb JSON

Grounding z Google Search

Przykład odpowiedzi

Kluczowe różnice względem endpointu zgodnego z OpenAI

Autoryzacje

Parametry ścieżki

Treść

Odpowiedź

Przegląd

Dokumentacja referencyjna API

Przewodniki integracji

Błędy

Cennik i rozliczenia

Wsparcie

​Przegląd

​Szybki start

​Myślenie (Reasoning)

​Streaming

​Instrukcje systemowe

​Tryb JSON

​Grounding z Google Search

​Przykład odpowiedzi

​Kluczowe różnice względem endpointu zgodnego z OpenAI

Autoryzacje

Parametry ścieżki

Treść

Odpowiedź

Przegląd

Szybki start

Myślenie (Reasoning)

Streaming

Instrukcje systemowe

Tryb JSON

Grounding z Google Search

Przykład odpowiedzi

Kluczowe różnice względem endpointu zgodnego z OpenAI