Générer du contenu

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-flash-preview",
    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
          }
        ]
      },
      "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": {
    "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>"
}

CometAPI prend en charge le format d’API natif Gemini, ce qui vous donne un accès complet aux fonctionnalités spécifiques à Gemini, comme le contrôle de la réflexion, l’ancrage Google Search, les modalités natives de génération d’images, et bien plus encore. Utilisez ce point de terminaison lorsque vous avez besoin de capacités non disponibles via le point de terminaison de chat compatible OpenAI.

Utilisez la référence officielle de Google pour l’API GenerateContent comme source de référence pour la liste complète des champs de requête, le schéma de réponse et le comportement spécifique aux modèles Gemini. Cette page CometAPI explique comment envoyer ce format de requête natif via CometAPI.

Les paramètres de requête et les champs de réponse Gemini peuvent changer à mesure que Google met à jour l’API native. Consultez la documentation sur la génération de texte Gemini pour obtenir la liste complète la plus récente des paramètres et le comportement spécifique au fournisseur.

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

Démarrage rapide

Pour utiliser n’importe quel SDK Gemini ou client HTTP avec CometAPI, remplacez 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`

Envoyer une entrée vidéo

Gemini generateContent accepte une vidéo comme 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 de vidéo publique	`fileData.fileUri`	La vidéo est disponible via une URL HTTPS publique qui ne nécessite pas d’authentification.

Pour les requêtes REST et curl, utilisez les noms de champs camelCase de Gemini, tels que inlineData.mimeType et fileData.fileUri. N’envoyez pas les médias URL en tant que file_data.file_uri.

Cet exemple envoie des données MP4 en ligne. Remplacez <base64-encoded-mp4> par le contenu Base64 de votre vidéo :

curl -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.5-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": 512,
    "thinkingConfig": {"thinkingLevel": "MINIMAL"}
  }
}
EOF

Cet exemple envoie une URL MP4 publique avec fileData.fileUri :

curl -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.5-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://your-video-host.example.com/source.mp4"
          }
        },
        {
          "text": "Analyze this video and list the key scenes."
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 512,
    "thinkingConfig": {"thinkingLevel": "MINIMAL"}
  }
}
EOF

CometAPI ne recommande pas de flux de téléversement distinct via l’API Gemini Files pour ce point de terminaison. Envoyez les médias dans la requête generateContent elle-même avec inlineData ou fileData.fileUri.

Configurer la réflexion (raisonnement)

Les modèles Gemini peuvent effectuer un raisonnement interne avant de générer une réponse. La méthode de contrôle dépend de la génération du modèle.

Gemini 3 (thinkingLevel)
Gemini 2.5 (thinkingBudget)

Les modèles Gemini 3 utilisent thinkingLevel pour contrôler la profondeur du raisonnement. Niveaux disponibles : MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH.Utilisez gemini-3-flash-preview comme modèle d’exemple par défaut, sauf si vous avez spécifiquement besoin d’une autre variante de Gemini 3.

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-flash-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"}
    }
  }'

Les modèles Gemini 2.5 utilisent thinkingBudget pour un contrôle précis au niveau des tokens :

0 — désactiver la réflexion
-1 — dynamique (le modèle décide, par défaut)
> 0 — budget de tokens spécifique (par exemple, 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}
    }
  }'

L’utilisation de thinkingLevel avec les modèles Gemini 2.5 (ou de thinkingBudget avec les modèles Gemini 3) peut entraîner des erreurs. Utilisez le paramètre approprié pour la version de votre modèle.

Diffuser les réponses en continu

Pour recevoir des événements Server-Sent Events pendant que le modèle génère du contenu, utilisez streamGenerateContent?alt=sse comme opérateur. Chaque événement SSE contient une ligne data: avec un objet JSON GenerateContentResponse.

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview: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"}]}]
  }'

Définir les instructions système

Pour guider le comportement du modèle tout au long de la conversation, utilisez systemInstruction :

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview: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."}]
    }
  }'

Demander une sortie JSON

Pour forcer une sortie JSON structurée, définissez responseMimeType. Vous pouvez éventuellement fournir un responseSchema pour une validation stricte du schéma :

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview: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"
    }
  }'

Ancrer avec Google Search

Pour activer la recherche web en temps réel, ajoutez un outil googleSearch :

curl "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview: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": {}}]
  }'

La réponse inclut groundingMetadata avec les URL sources et les scores de confiance.

Exemple de réponse

Une réponse typique du point de terminaison Gemini de 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-3-flash-preview",
  "createTime": "2026-03-25T04:21:43.756483Z",
  "responseId": "CeynaY3LDtvG4_UP0qaCuQY"
}

Le champ thoughtsTokenCount dans usageMetadata indique le nombre de tokens que le modèle a consacrés au raisonnement interne, même lorsque la sortie de réflexion n’est pas incluse dans la réponse.

Comparer avec le point de terminaison compatible OpenAI

Fonctionnalité	Gemini natif (`/v1beta/models/...`)	Compatible OpenAI (`/v1/chat/completions`)
Contrôle de la réflexion	`thinkingConfig` avec `thinkingLevel` / `thinkingBudget`	Non disponible
Ancrage Google Search	`tools: [\{"google_search": \{\}\}]`	Non disponible
Ancrage Google Maps	`tools: [\{"googleMaps": \{\}\}]`	Non disponible
Modalité de génération d’images	`responseModalities: ["IMAGE"]`	Non disponible
En-tête d’authentification	`x-goog-api-key` ou `Bearer`	`Bearer` uniquement
Format de réponse	Gemini natif (`candidates`, `parts`)	Format OpenAI (`choices`, `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

requis

Gemini model ID. Example: gemini-3-flash-preview, gemini-2.5-pro. See the Models page for current options.

operator

enum<string>

requis

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

Options disponibles:

generateContent,

streamGenerateContent?alt=sse

Corps

application/json

contents

object[]

Conversation content. Each entry has an optional role (user or model) and a parts array.

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.

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 31 juillet 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-flash-preview",
    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
          }
        ]
      },
      "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": {
    "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>"
}

Modération de contenu

Clés API

Démarrage rapide

Envoyer une entrée vidéo

Configurer la réflexion (raisonnement)

Diffuser les réponses en continu

Définir les instructions système

Demander une sortie JSON

Ancrer avec Google Search

Exemple de réponse

Comparer avec le point de terminaison compatible OpenAI

Autorisations

Paramètres de chemin

Corps

Réponse

​Démarrage rapide

​Envoyer une entrée vidéo

​Configurer la réflexion (raisonnement)

​Diffuser les réponses en continu

​Définir les instructions système

​Demander une sortie JSON

​Ancrer avec Google Search

​Exemple de réponse

​Comparer avec le point de terminaison compatible OpenAI

Autorisations

Paramètres de chemin

Corps

Réponse

Démarrage rapide

Envoyer une entrée vidéo

Configurer la réflexion (raisonnement)

Diffuser les réponses en continu

Définir les instructions système

Demander une sortie JSON

Ancrer avec Google Search

Exemple de réponse

Comparer avec le point de terminaison compatible OpenAI