Gemini コンテンツ生成 - CometAPI Documentation

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-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 制御、Google Search グラウンディング、ネイティブ画像生成モダリティなど、Gemini 固有の機能に完全にアクセスできます。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。

認証では、x-goog-api-key と Authorization: Bearer ヘッダーの両方をサポートしています。

クイックスタート

CometAPI で Gemini SDK または HTTP クライアントを使用するには、ベース URL と API キーを置き換えます。

Setting	Google Default	CometAPI
ベース URL	`generativelanguage.googleapis.com`	`api.cometapi.com`
API キー	`$GEMINI_API_KEY`	`$COMETAPI_KEY`

thinking（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で推論（Inference）を行うことがあります。制御方法はモデル世代によって異なります。

Gemini 3 (thinkingLevel)
Gemini 2.5 (thinkingBudget)

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。利用可能なレベルは 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 モデルでは、より細かなトークン（Token）単位の制御のために thinkingBudget を使用します。

0 — thinking を無効化
-1 — 動的（モデルが決定、デフォルト）
> 0 — 特定のトークン（Token）予算（例: 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}
    }
  }'

Gemini 2.5 モデルで thinkingLevel を使用した場合（または Gemini 3 モデルで thinkingBudget を使用した場合）、エラーが発生する可能性があります。お使いのモデルバージョンに対応する正しいパラメーター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、operator 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振る舞いを誘導するには、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。厳密なスキーマ検証のために、必要に応じて responseSchema も指定できます。

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

リアルタイムのウェブ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`)
思考制御	`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 `Bearer`	`Bearer` 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 <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[]

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.

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.

Anthropic メッセージ

エンベディング

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-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>"
}

Documentation Index

​クイックスタート

​thinking（reasoning）を設定する

​レスポンスをストリーミングする

​システム指示を設定する

​JSON 出力をリクエストする

​Google Search でグラウンディングする

​レスポンス例

​OpenAI 互換エンドポイントとの比較

承認

パスパラメータ

ボディ

レスポンス

クイックスタート

thinking（reasoning）を設定する

レスポンスをストリーミングする

システム指示を設定する

JSON 出力をリクエストする

Google Search でグラウンディングする

レスポンス例

OpenAI 互換エンドポイントとの比較