コンテンツを生成

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"
}

CometAPI を介して Gemini ネイティブのリクエスト形式を使用し、テキストを生成し、動画入力を送信し、思考またはツールを設定します。例では gemini-3.8-flash を使用します。

Google の GenerateContent API リファレンスを参照して、フィールド定義とモデル固有のオプションを確認してください。このページでは、CometAPI のベース URL、認証、リクエスト例を紹介します。

認証には、x-goog-api-key ヘッダーと Authorization: Bearer ヘッダーの両方がサポートされています。

クイックスタート

Google Gen AI SDK または HTTP クライアントを CometAPI と使用するには、ベース URL と API キーを設定します。

設定	Google のデフォルト	CometAPI
ベース URL	`generativelanguage.googleapis.com`	`api.cometapi.com`
API キー	`$GEMINI_API_KEY`	`$COMETAPI_KEY`

ネイティブ API の例については、 GenerateContent テキスト生成ガイドを参照してください。ベース URL を変更する際も、generateContent のリクエスト形式を維持してください。

動画入力を送信

動画をコンテンツパートとして送信します。動画の保存場所に応じて入力形式を選択してください。

動画のソース	リクエストパート	使用するケース
ローカル動画ファイル	`inlineData`	動画が小さく、JSON リクエスト内で base64 として送信できる場合。
公開動画 URL	`fileData.fileUri`	認証を必要としない公開 HTTPS URL で動画を利用できる場合。

REST および curl リクエストでは、inlineData.mimeType や fileData.fileUri などの camelCase フィールド名を使用します。

この例ではインライン MP4 データを送信します。<base64-encoded-mp4> を動画の base64 コンテンツに置き換えてください：

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

この例では、花が開く公開 MP4 を分析します：

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

思考を設定 (推論)

推論の深さを調整するには、thinkingConfig.thinkingLevel を使用します。以下の例では、LOW と MEDIUM を使用します。

思考レベル
思考の要約

この例では、思考レベルを LOW に設定します。

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

思考の要約をリクエストするには、includeThoughts を設定します。レスポンスに要約が含まれる場合、そのテキスト部分には thought: true が設定されます。

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 は、Gemini 2.5 を含む互換モデル向けの数値コントロールです。Gemini 3 の例では thinkingLevel を使用し、両方のコントロールを送信しないでください。Google の思考ガイドでモデル固有の値を確認してください。

レスポンスをストリーミング

Server-Sent Events を受信するには、streamGenerateContent?alt=sse を使用します。各 data: 行には JSON の GenerateContentResponse オブジェクトが含まれます。

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

システム指示を設定

レスポンスを導くには、systemInstruction を使用します。この例では、追加テキストなしで1つの数式をリクエストします。

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

JSON 出力をリクエスト

responseMimeType を application/json に設定し、responseSchema を指定します。この例では、名前と数値の距離を持つ惑星の配列をリクエストします。

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

Google 検索でグラウンディング

検索グラウンディングをリクエストするには、googleSearch ツールを追加します。この例では、UEFA EURO 2024 決勝の結果を問い合わせます。

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

検索を使用する場合は、候補の groundingMetadata で検索クエリ、ソース URL、ソースとレスポンステキストの間のリンクを確認します。

会話コンテンツを保持

複数ターンの会話では、先行する user と model のコンテンツを contents で送信します。SDK のチャット例では、この履歴が維持されます。関数呼び出しでは、各 functionResponse に対して、対応する functionCall と返された name を含む id を 1 つ返します。先行するモデルコンテンツは、thoughtSignature フィールドを含めて変更せずにそのまま渡してください。署名は不透明なため、表示されたテキストから再構築しないでください。

レスポンスの例

テキストレスポンスには、生成されたコンテンツとトークン（Token）使用量が含まれます。この簡略化した例では、オプションのフィールドを省略しています。

{
  "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 レスポンスに思考の要約が含まれていない場合でも、内部の思考トークン（Token）が報告されます。各コンテンツ部分を確認してください。レスポンスにはテキスト、要約、または関数呼び出しを含めることができます。

リクエスト形式を比較

Gemini のリクエストおよびレスポンスフィールドにはネイティブエンドポイントを選択してください。OpenAI 互換形式については、チャット補完を参照してください。

フィールド	Gemini ネイティブ	OpenAI 互換チャット
会話入力	`contents` と `parts`	`messages`
モデル ID	リクエストパス内	`model` リクエスト本文内
生成されたコンテンツ	`candidates` と `content.parts`	`choices` と `message`

承認

x-goog-api-key

string

header

必須

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

パスパラメータ

model

string

デフォルト:gemini-3.8-flash

必須

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

operator

enum<string>

デフォルト:generateContent

必須

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

利用可能なオプション:

generateContent,

streamGenerateContent

クエリパラメータ

alt

enum<string>

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

利用可能なオプション:

sse

ボディ

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.

レスポンス

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.

最終更新日 2026年9月8日

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"
}

コンテンツモデレーション

APIキー

クイックスタート

動画入力を送信

思考を設定 (推論)

レスポンスをストリーミング

システム指示を設定

JSON 出力をリクエスト

Google 検索でグラウンディング

会話コンテンツを保持

レスポンスの例

リクエスト形式を比較

承認

パスパラメータ

クエリパラメータ

ボディ

レスポンス

​クイックスタート

​動画入力を送信

​思考を設定 (推論)

​レスポンスをストリーミング

​システム指示を設定

​JSON 出力をリクエスト

​Google 検索でグラウンディング

​会話コンテンツを保持

​レスポンスの例

​リクエスト形式を比較

承認

パスパラメータ

クエリパラメータ

ボディ

レスポンス

クイックスタート

動画入力を送信

思考を設定 (推論)

レスポンスをストリーミング

システム指示を設定

JSON 出力をリクエスト

Google 検索でグラウンディング

会話コンテンツを保持

レスポンスの例

リクエスト形式を比較