コンテンツ生成

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-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 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 固有の機能をフルに利用できます。OpenAI-compatible chat endpoint 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。

完全なリクエストフィールド、レスポンススキーマ、Gemini モデル固有の挙動についての信頼できる情報源として、Google 公式の GenerateContent API reference を使用してください。この CometAPI ページでは、そのネイティブなリクエスト形式を CometAPI 経由で送信する方法を説明します。

Google がネイティブ API を更新するにつれて、Gemini のリクエストパラメータとレスポンスフィールドは変更される可能性があります。最新の完全なパラメータ一覧とプロバイダー固有の挙動については、Gemini text generation documentation を確認してください。

認証には 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 で任意の Gemini SDK または HTTP クライアントを使用するには、base URL と API key を置き換えてください。

設定	Google のデフォルト	CometAPI
Base URL	`generativelanguage.googleapis.com`	`api.cometapi.com`
API key	`$GEMINI_API_KEY`	`$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 source	Request part	Use 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 URL	`fileData.fileUri`	動画が認証不要の公開 HTTPS URL から利用できる場合。

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 ファイルを読み取り、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。代わりに、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 (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。使用可能なレベル: MINIMAL、LOW、MEDIUM、HIGH。特定の 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 — 思考を無効化
-1 — 動的（モデルが判断、デフォルト）
> 0 — 特定のトークン予算（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 を受信するには、オペレーターとして 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導くには、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、thinking 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使用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`)
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 `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 $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[]

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.

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.

メッセージを作成

画像生成と編集 API

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>"
}

コンテンツモデレーション

APIキー

クイックスタート

動画入力を送信する

思考（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

​動画入力を送信する

​思考（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

動画入力を送信する

思考（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