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POST

v1beta

models

{model}

{operator}

import os
from google import genai

client = genai.Client(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    http_options={
        "api_version": "v1beta",
        "base_url": "https://api.cometapi.com",
    },
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents='Explain how AI works in a few words',
)

print(response.text)

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "AI learns patterns from massive amounts of data to make predictions, solve problems, and generate new content. \n\nIn short: **Data in → Patterns found → Smart predictions out.**"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 9,
    "candidatesTokenCount": 36,
    "thoughtsTokenCount": 388,
    "totalTokenCount": 433
  },
  "modelVersion": "gemini-3.8-flash"
}

Utilisez le format de requête natif de Gemini via CometAPI pour générer du texte, envoyer une entrée vidéo et configurer la réflexion ou les outils. Les exemples utilisent gemini-3.8-flash.

Utilisez la référence de l’API GenerateContent de Google pour les définitions des champs et les options spécifiques aux modèles. Cette page présente l’URL de base de CometAPI, l’authentification et des exemples de requêtes.

Les en-têtes x-goog-api-key et Authorization: Bearer sont tous deux pris en charge pour l’authentification.

Démarrage rapide

Pour utiliser le SDK Google Gen AI ou un client HTTP avec CometAPI, configurez l’URL de base et la clé API :

Paramètre	Valeur par défaut de Google	CometAPI
URL de base	`generativelanguage.googleapis.com`	`api.cometapi.com`
Clé API	`$GEMINI_API_KEY`	`$COMETAPI_KEY`

Utilisez le guide de génération de texte GenerateContent pour consulter des exemples d’API native. Conservez la structure de requête generateContent lorsque vous modifiez l’URL de base.

Envoyer une entrée vidéo

Envoyez une vidéo en tant que partie de contenu. Choisissez le format d’entrée selon l’emplacement de stockage de la vidéo :

Source vidéo	Partie de requête	À utiliser lorsque
Fichier vidéo local	`inlineData`	La vidéo est suffisamment petite pour être envoyée en base64 dans la requête JSON.
URL publique de la vidéo	`fileData.fileUri`	La vidéo est disponible via une URL HTTPS publique ne nécessitant pas d’authentification.

Pour les requêtes REST et curl, utilisez des noms de champs en camelCase, tels que inlineData.mimeType et fileData.fileUri.

Cet exemple envoie des données MP4 intégrées. Remplacez <base64-encoded-mp4> par le contenu base64 de votre vidéo :

curl \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --data-binary @- <<'EOF'
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "video/mp4",
            "data": "<base64-encoded-mp4>"
          }
        },
        {
          "text": "Analyze this video and list the key scenes."
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 2048,
    "thinkingConfig": {
      "thinkingLevel": "LOW"
    }
  }
}
EOF

Cet exemple analyse un MP4 public montrant l’éclosion d’une fleur :

curl \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --data-binary @- <<'EOF'
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "video/mp4",
            "fileUri": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4"
          }
        },
        {
          "text": "Analyze this video and list the key scenes."
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 2048,
    "thinkingConfig": {
      "thinkingLevel": "LOW"
    }
  }
}
EOF

Configurer la réflexion (raisonnement)

Utilisez thinkingConfig.thinkingLevel pour guider la profondeur du raisonnement. Les exemples ci-dessous utilisent LOW et MEDIUM.

Niveau de réflexion
Résumés de la réflexion

Cet exemple définit le niveau de réflexion sur LOW :

curl \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --data-binary @- <<'EOF'
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "How does quantum computing work?"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "thinkingConfig": {
      "thinkingLevel": "LOW"
    }
  }
}
EOF

Définissez includeThoughts pour demander un résumé de la réflexion. Lorsque la réponse inclut un résumé, sa partie texte comporte thought: true :

curl \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --data-binary @- <<'EOF'
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "What is the 10th Fibonacci number when F(0)=0 and F(1)=1? Briefly verify the result."
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 4096,
    "thinkingConfig": {
      "thinkingLevel": "MEDIUM",
      "includeThoughts": true
    }
  }
}
EOF

thinkingBudget est un contrôle numérique pour les modèles compatibles, y compris Gemini 2.5. Utilisez thinkingLevel dans les exemples Gemini 3 et n’envoyez pas les deux contrôles. Consultez le guide de Google sur la réflexion pour connaître les valeurs spécifiques à chaque modèle.

Diffuser les réponses en streaming

Utilisez streamGenerateContent?alt=sse pour recevoir des événements envoyés par le serveur. Chaque ligne data: contient un objet JSON GenerateContentResponse :

curl \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --no-buffer \
  --data-binary @- <<'EOF'
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Write a short poem about the stars"
        }
      ]
    }
  ]
}
EOF

Définir les instructions système

Utilisez systemInstruction pour guider la réponse. Cet exemple demande une équation sans texte supplémentaire :

curl \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --data-binary @- <<'EOF'
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "What is 2+2?"
        }
      ]
    }
  ],
  "systemInstruction": {
    "parts": [
      {
        "text": "You are a math tutor. Answer with exactly one equation and no other text."
      }
    ]
  }
}
EOF

Demander une sortie JSON

Définissez responseMimeType sur application/json et fournissez un responseSchema. Cet exemple demande un tableau de planètes avec des noms et des distances numériques :

curl \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --data-binary @- <<'EOF'
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Return a JSON array of 3 planets with name and average_distance_from_sun_au."
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "responseMimeType": "application/json",
    "responseSchema": {
      "type": "ARRAY",
      "items": {
        "type": "OBJECT",
        "properties": {
          "name": {
            "type": "STRING",
            "description": "Name of the planet."
          },
          "average_distance_from_sun_au": {
            "type": "NUMBER",
            "description": "Average distance from the Sun, in astronomical units."
          }
        },
        "required": [
          "name",
          "average_distance_from_sun_au"
        ]
      }
    }
  }
}
EOF

Ancrage avec Google Search

Ajoutez un outil googleSearch pour demander l’ancrage par recherche. Cet exemple demande le résultat de la finale de l’UEFA EURO 2024 :

curl \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --data-binary @- <<'EOF'
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Use Google Search to find the winner and final score of the UEFA EURO 2024 final. Cite your sources."
        }
      ]
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "googleSearch": {}
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 2048
  }
}
EOF

Lorsque la recherche est utilisée, inspectez le groundingMetadata du candidat pour connaître les requêtes de recherche, les URL des sources et les liens entre les sources et le texte de réponse.

Préserver le contenu de la conversation

Pour les conversations à plusieurs tours, envoyez le contenu user et model précédent dans contents. Les exemples de chat du SDK conservent cet historique pour vous. Pour les appels de fonction, renvoyez un functionResponse pour chaque functionCall, avec le name correspondant et tout id renvoyé. Renvoyez le contenu précédent du modèle sans le modifier, y compris les champs thoughtSignature. La signature est opaque ; ne la reconstituez pas à partir du texte affiché.

Exemple de réponse

Une réponse textuelle inclut le contenu généré et l’utilisation des tokens. Cet exemple abrégé omet les champs facultatifs :

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "AI learns patterns from massive amounts of data to make predictions, solve problems, and generate new content. \n\nIn short: **Data in → Patterns found → Smart predictions out.**"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 9,
    "candidatesTokenCount": 36,
    "thoughtsTokenCount": 388,
    "totalTokenCount": 433
  },
  "modelVersion": "gemini-3.8-flash"
}

thoughtsTokenCount indique les tokens de réflexion internes, même lorsque la réponse n’inclut pas de résumé de réflexion. Inspectez chaque partie de contenu ; une réponse peut contenir du texte, des résumés ou des appels de fonction.

Comparer les formats de requête

Choisissez le point de terminaison natif pour les champs de requête et de réponse Gemini. Consultez Chat Completions pour le format compatible avec OpenAI.

Champ	Gemini natif	Chat compatible avec OpenAI
Entrée de conversation	`contents` avec `parts`	`messages`
ID du modèle	Dans le chemin de la requête	`model` dans le corps de la requête
Contenu généré	`candidates` avec `content.parts`	`choices` avec `message`

Autorisations

x-goog-api-key

string

header

requis

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

Paramètres de chemin

model

string

défaut:gemini-3.8-flash

requis

Gemini model ID. These examples use gemini-3.8-flash. See the Models page for available model IDs.

operator

enum<string>

défaut:generateContent

requis

Operation to perform. Use generateContent for a JSON response. For Server-Sent Events, select streamGenerateContent and set the separate alt query parameter to sse.

Options disponibles:

generateContent,

streamGenerateContent

Paramètres de requête

alt

enum<string>

Set to sse when the operator is streamGenerateContent. Omit this parameter for generateContent.

Options disponibles:

sse

Corps

application/json

contents

object[]

Conversation content. Each entry has an optional role (user or model) and a parts array. For tool results, preserve the complete preceding model content, including any thoughtSignature fields.

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 available to the model during generation. Use googleSearch for search grounding.

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.

Réponse

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.

Dernière modification le 8 septembre 2026

import os
from google import genai

client = genai.Client(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    http_options={
        "api_version": "v1beta",
        "base_url": "https://api.cometapi.com",
    },
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents='Explain how AI works in a few words',
)

print(response.text)

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "AI learns patterns from massive amounts of data to make predictions, solve problems, and generate new content. \n\nIn short: **Data in → Patterns found → Smart predictions out.**"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 9,
    "candidatesTokenCount": 36,
    "thoughtsTokenCount": 388,
    "totalTokenCount": 433
  },
  "modelVersion": "gemini-3.8-flash"
}

Modération de contenu

Clés API

Démarrage rapide

Envoyer une entrée vidéo

Configurer la réflexion (raisonnement)

Diffuser les réponses en streaming

Définir les instructions système

Demander une sortie JSON

Ancrage avec Google Search

Préserver le contenu de la conversation

Exemple de réponse

Comparer les formats de requête

Autorisations

Paramètres de chemin

Paramètres de requête

Corps

Réponse

​Démarrage rapide

​Envoyer une entrée vidéo

​Configurer la réflexion (raisonnement)

​Diffuser les réponses en streaming

​Définir les instructions système

​Demander une sortie JSON

​Ancrage avec Google Search

​Préserver le contenu de la conversation

​Exemple de réponse

​Comparer les formats de requête

Autorisations

Paramètres de chemin

Paramètres de requête

Corps

Réponse

Démarrage rapide

Envoyer une entrée vidéo

Configurer la réflexion (raisonnement)

Diffuser les réponses en streaming

Définir les instructions système

Demander une sortie JSON

Ancrage avec Google Search

Préserver le contenu de la conversation

Exemple de réponse

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