Gemini Generating Content - 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 obsługuje natywny format API Gemini, dając Ci pełny dostęp do funkcji specyficznych dla Gemini, takich jak kontrola myślenia, osadzanie Google Search, natywne modalności generowania obrazów i nie tylko. Użyj tego endpointu, gdy potrzebujesz możliwości niedostępnych przez endpoint czatu zgodny z OpenAI.

Do uwierzytelniania obsługiwane są zarówno nagłówki x-goog-api-key, jak i Authorization: Bearer.

Szybki start

Aby używać dowolnego SDK Gemini lub klienta HTTP z CometAPI, zamień bazowy URL i klucz API:

Setting	Google Default	CometAPI
Bazowy URL	Domyślny Google	CometAPI
Klucz API	`$GEMINI_API_KEY`	`$COMETAPI_KEY`

Konfigurowanie myślenia (reasoning)

Modele Gemini mogą wykonywać wewnętrzne rozumowanie przed wygenerowaniem odpowiedzi. Metoda sterowania zależy od generacji modelu.

Gemini 3 (thinkingLevel)
Gemini 2.5 (thinkingBudget)

Modele Gemini 3 używają thinkingLevel do kontrolowania głębokości rozumowania. Dostępne poziomy: MINIMAL, LOW, MEDIUM, HIGH.Używaj gemini-3-flash-preview jako domyślnego przykładowego modelu, chyba że konkretnie potrzebujesz innego wariantu 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"}
    }
  }'

Modele Gemini 2.5 używają thinkingBudget do precyzyjnej kontroli na poziomie tokenów:

0 — wyłącz myślenie
-1 — dynamiczne (model decyduje, domyślnie)
> 0 — określony budżet tokenów (np. 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}
    }
  }'

Używanie thinkingLevel z modelami Gemini 2.5 (lub thinkingBudget z modelami Gemini 3) może powodować błędy. Używaj poprawnego parametru dla swojej wersji modelu.

Streamuj odpowiedzi

Aby odbierać Server-Sent Events podczas generowania treści przez model, użyj streamGenerateContent?alt=sse jako operatora. Każde zdarzenie SSE zawiera linię data: z obiektem 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"}]}]
  }'

Ustaw instrukcje systemowe

Aby kierować zachowaniem modelu w całej rozmowie, użyj 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."}]
    }
  }'

Żądanie wyjścia JSON

Aby wymusić ustrukturyzowane wyjście JSON, ustaw responseMimeType. Opcjonalnie podaj responseSchema do ścisłej walidacji schematu:

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"
    }
  }'

Uziemianie za pomocą Google Search

Aby włączyć wyszukiwanie w sieci w czasie rzeczywistym, dodaj narzędzie 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": {}}]
  }'

Odpowiedź zawiera groundingMetadata z adresami URL źródeł i ocenami pewności.

Przykład odpowiedzi

Typowa odpowiedź z endpointu Gemini w 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"
}

Pole thoughtsTokenCount w usageMetadata pokazuje, ile tokenów model przeznaczył na wewnętrzne rozumowanie, nawet jeśli wynik myślenia nie jest uwzględniony w odpowiedzi.

Porównanie z endpointem kompatybilnym z OpenAI

Funkcja	Gemini Native (`/v1beta/models/...`)	OpenAI-Compatible (`/v1/chat/completions`)
Kontrola myślenia	`thinkingConfig` z `thinkingLevel` / `thinkingBudget`	Niedostępne
Uziemianie przez Google Search	`tools: [\{"google_search": \{\}\}]`	Niedostępne
Uziemianie przez Google Maps	`tools: [\{"googleMaps": \{\}\}]`	Niedostępne
Modalność generowania obrazów	`responseModalities: ["IMAGE"]`	Niedostępne
Nagłówek uwierzytelniania	`x-goog-api-key` lub `Bearer`	Tylko `Bearer`
Format odpowiedzi	Natywny Gemini (`candidates`, `parts`)	Format OpenAI (`choices`, `message`)

Autoryzacje

x-goog-api-key

string

header

wymagane

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

Parametry ścieżki

model

string

wymagane

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

operator

enum<string>

wymagane

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

Dostępne opcje:

generateContent,

streamGenerateContent?alt=sse

Treść

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.

Odpowiedź

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.

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

​Szybki start

​Konfigurowanie myślenia (reasoning)

​Streamuj odpowiedzi

​Ustaw instrukcje systemowe

​Żądanie wyjścia JSON

​Uziemianie za pomocą Google Search

​Przykład odpowiedzi

​Porównanie z endpointem kompatybilnym z OpenAI

Autoryzacje

Parametry ścieżki

Treść

Odpowiedź

Szybki start

Konfigurowanie myślenia (reasoning)

Streamuj odpowiedzi

Ustaw instrukcje systemowe

Żądanie wyjścia JSON

Uziemianie za pomocą Google Search

Przykład odpowiedzi

Porównanie z endpointem kompatybilnym z OpenAI