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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-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 は Gemini ネイティブ API 形式をサポートしており、thinking control、Google Search grounding、ネイティブな画像生成 modality など、Gemini 固有の機能をフルに利用できます。OpenAI 互換チャットエンドポイント では利用できない機能が必要な場合は、このエンドポイントを使用してください。
認証には x-goog-api-key と Authorization: Bearer の両方のヘッダーを利用できます。

​
クイックスタート

CometAPI で任意の Gemini SDK または HTTP クライアントを使うには、ベース URL と API キーを置き換えてください。
SettingGoogle DefaultCometAPI
ベース URLgenerativelanguage.googleapis.comapi.cometapi.com
API キー$GEMINI_API_KEY$COMETAPI_KEY

​
動画入力を送信する

Gemini generateContent は content part として動画を受け付けます。動画の保存場所に応じて入力形式を選択してください。
Video sourceRequest partUse when
ローカル動画ファイルinlineData動画が十分に小さく、JSON リクエスト内で base64 として送信できる場合。
公開動画 URLfileData.fileUri動画が、認証を必要としない公開 HTTPS URL から利用可能な場合。
REST および curl リクエストでは、inlineData.mimeType や fileData.fileUri のような Gemini の camelCase フィールド名を使用してください。URL メディアを file_data.file_uri として送信しないでください。
この例では、ローカルの MP4 ファイルを読み込み、base64 にエンコードして、リクエスト本文で送信します。 
read -rsp "CometAPI API key: " COMETAPI_KEY
printf '\n'
export COMETAPI_KEY
VIDEO_PATH="./your_video.mp4"
VIDEO_B64=$(base64 < "$VIDEO_PATH" | tr -d '\n')

curl -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --data-binary @- <<EOF
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "video/mp4",
            "data": "${VIDEO_B64}"
          }
        },
        {
          "text": "Analyze this video and list the key scenes."
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 512,
    "thinkingConfig": {"thinkingLevel": "MINIMAL"}
  }
}
EOF
この例では、fileData.fileUri を使って公開 MP4 URL を送信します。 
read -rsp "CometAPI API key: " COMETAPI_KEY
printf '\n'
export COMETAPI_KEY
VIDEO_URL="https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4"

curl -X POST \
  "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $COMETAPI_KEY" \
  --data-binary @- <<EOF
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "video/mp4",
            "fileUri": "${VIDEO_URL}"
          }
        },
        {
          "text": "Analyze this video and list the key scenes."
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 512,
    "thinkingConfig": {"thinkingLevel": "MINIMAL"}
  }
}
EOF
CometAPI では、このエンドポイントに対して Gemini Files API の個別アップロードフローは推奨していません。inlineData または fileData.fileUri を使って、メディアを generateContent リクエスト自体に含めて送信してください。

​
思考（reasoning）を設定する

Gemini モデルは、レスポンスを生成する前に内部的な推論を実行できます。制御方法はモデル世代によって異なります。
Gemini 3 モデルでは、推論の深さを制御するために thinkingLevel を使用します。使用可能なレベルは MINIMAL、LOW、MEDIUM、HIGH です。特別に別の Gemini 3 バリアントが必要でない限り、デフォルトの例示用モデルとして gemini-3-flash-preview を使用してください。
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"}
    }
  }'
Gemini 2.5 モデルで thinkingLevel を使用したり、Gemini 3 モデルで thinkingBudget を使用したりすると、エラーが発生する可能性があります。モデルのバージョンに合った正しいパラメータを使用してください。

​
レスポンスをストリーミングする

モデルがコンテンツを生成する際に Server-Sent Events を受け取るには、オペレータとして streamGenerateContent?alt=sse を使用します。各 SSE イベントには、JSON の GenerateContentResponse オブジェクトを含む data: 行が含まれます。 
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"}]}]
  }'

​
システム指示を設定する

会話全体を通してモデルの挙動を誘導するには、systemInstruction を使用します。 
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."}]
    }
  }'

​
JSON 出力をリクエストする

構造化された JSON 出力を強制するには、responseMimeType を設定します。必要に応じて、厳密なスキーマ検証のために responseSchema を指定することもできます。 
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"
    }
  }'

​
Google Search でグラウンディングする

リアルタイムの Web 検索を有効にするには、googleSearch ツールを追加します。 
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": {}}]
  }'
レスポンスには、ソース URL と信頼度スコアを含む groundingMetadata が含まれます。

​
レスポンス例

CometAPI の Gemini エンドポイントからの典型的なレスポンス: 
{
  "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"
}
usageMetadata 内の thoughtsTokenCount フィールドは、思考出力がレスポンスに含まれていない場合でも、モデルが内部推論に費やしたトークン（Token）数を示します。

​
OpenAI互換エンドポイントとの比較

機能Gemini Native (/v1beta/models/...)OpenAI-Compatible (/v1/chat/completions)
Thinking の制御thinkingConfig と thinkingLevel / thinkingBudget利用不可
Google Search グラウンディングtools: [\{"google_search": \{\}\}]利用不可
Google Maps グラウンディングtools: [\{"googleMaps": \{\}\}]利用不可
画像生成モダリティresponseModalities: ["IMAGE"]利用不可
認証ヘッダーx-goog-api-key または BearerBearer のみ
レスポンス形式Gemini ネイティブ（candidates, parts）OpenAI 形式（choices, 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
必須

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

​
operator
enum<string>
必須

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

利用可能なオプション:
generateContent,
streamGenerateContent?alt=sse

ボディ

application/json
​
contents
object[]
​
systemInstruction
object

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

​
tools
object[]

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

​
toolConfig
object

Configuration for tool usage, such as function calling mode.

​
safetySettings
object[]

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

​
generationConfig
object

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

​
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.

​
promptFeedback
object

Feedback on the prompt, including safety blocking information.

​
usageMetadata
object

Token usage statistics for the request.

​
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.