Gerar conteúdo

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"
}

Use o formato de solicitação nativo do Gemini por meio da CometAPI para gerar texto, enviar entrada de vídeo e configurar raciocínio ou ferramentas. Os exemplos usam gemini-3.8-flash.

Use a referência da API GenerateContent do Google para definições de campos e opções específicas do modelo. Esta página mostra a URL base da CometAPI, a autenticação e exemplos de solicitação.

Os cabeçalhos x-goog-api-key e Authorization: Bearer são compatíveis com autenticação.

Início rápido

Para usar o SDK do Google Gen AI ou um cliente HTTP com a CometAPI, configure a URL base e a chave de API:

Configuração	Padrão do Google	CometAPI
URL base	`generativelanguage.googleapis.com`	`api.cometapi.com`
Chave de API	`$GEMINI_API_KEY`	`$COMETAPI_KEY`

Use o guia de geração de texto GenerateContent para ver exemplos de API nativa. Mantenha a estrutura da solicitação generateContent ao alterar a URL base.

Enviar entrada de vídeo

Envie o vídeo como uma parte do conteúdo. Escolha o formato de entrada com base em onde o vídeo está armazenado:

Fonte do vídeo	Parte da solicitação	Use quando
Arquivo de vídeo local	`inlineData`	O vídeo é pequeno o suficiente para ser enviado como base64 na solicitação JSON.
URL pública do vídeo	`fileData.fileUri`	O vídeo está disponível por meio de uma URL HTTPS pública que não requer autenticação.

Para solicitações REST e curl, use nomes de campos em camelCase, como inlineData.mimeType e fileData.fileUri.

Este exemplo envia dados MP4 embutidos. Substitua <base64-encoded-mp4> pelo conteúdo base64 do seu vídeo:

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

Este exemplo analisa um MP4 público de uma flor se abrindo:

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

Configurar o raciocínio (raciocínio)

Use thinkingConfig.thinkingLevel para orientar a profundidade do raciocínio. Os exemplos abaixo usam LOW e MEDIUM.

Nível de raciocínio
Resumos de raciocínio

Este exemplo define o nível de raciocínio como LOW:

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

Defina includeThoughts para solicitar um resumo do raciocínio. Quando a resposta incluir um resumo, sua parte de texto terá thought: true:

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 é um controle numérico para modelos compatíveis, incluindo o Gemini 2.5. Use thinkingLevel nos exemplos do Gemini 3 e não envie ambos os controles. Consulte o guia do Google sobre raciocínio para valores específicos do modelo.

Transmitir respostas em Streaming

Use streamGenerateContent?alt=sse para receber eventos enviados pelo servidor. Cada linha data: contém um objeto JSON GenerateContentResponse:

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

Definir instruções do sistema

Use systemInstruction para orientar a resposta. Este exemplo solicita uma equação sem texto adicional:

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

Solicitar saída em JSON

Defina responseMimeType como application/json e forneça um responseSchema. Este exemplo solicita uma matriz de planetas com nomes e distâncias numéricas:

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

Fundamentar com a Pesquisa Google

Adicione uma ferramenta googleSearch para solicitar embasamento por pesquisa. Este exemplo solicita o resultado da final da UEFA EURO 2024:

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

Quando a pesquisa for usada, inspecione o groundingMetadata do candidato para ver consultas de pesquisa, URLs das fontes e links entre as fontes e o texto da resposta.

Preservar o conteúdo da conversa

Para conversas com várias interações, envie o conteúdo anterior de user e model em contents. Os exemplos de chat do SDK mantêm esse histórico para você. Para Function Calling, retorne um functionResponse para cada functionCall, com o name correspondente e qualquer id retornado. Transmita de volta o conteúdo anterior do modelo sem alterações, incluindo os campos thoughtSignature. A assinatura é opaca; não a reconstrua a partir do texto exibido.

Exemplo de resposta

Uma resposta de texto inclui conteúdo gerado e uso de tokens. Este exemplo abreviado omite campos opcionais:

{
  "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 informa tokens internos de raciocínio, mesmo quando a resposta não inclui um resumo do raciocínio. Inspecione cada parte do conteúdo; uma resposta pode conter texto, resumos ou chamadas de função.

Comparar formatos de solicitação

Escolha o endpoint nativo para os campos de solicitação e resposta do Gemini. Consulte Chat Completions para o formato compatível com OpenAI.

Campo	Gemini nativo	Chat compatível com OpenAI
Entrada da conversa	`contents` com `parts`	`messages`
ID do modelo	No caminho da solicitação	`model` no corpo da solicitação
Conteúdo gerado	`candidates` com `content.parts`	`choices` com `message`

Autorizações

x-goog-api-key

string

header

obrigatório

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

Parâmetros de caminho

model

string

padrão:gemini-3.8-flash

obrigatório

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

operator

enum<string>

padrão:generateContent

obrigatório

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

Opções disponíveis:

generateContent,

streamGenerateContent

Parâmetros de consulta

alt

enum<string>

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

Opções disponíveis:

sse

Corpo

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.

Resposta

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.

Última modificação em 8 de setembro de 2026

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"
}

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