Генерация текста Gemini
Gemini использует эндпоинт generateContent: запрос — массив contents с ролями user/model, а ответ — структура candidates[].content.parts[]. Через GETAPI работают и Python SDK, и обычный REST.
Простой запрос
curl "https://api.getapi.ru/google/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=$GETAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Назови три причины использовать единый AI-шлюз"}]}]
}'Streaming
Используйте :streamGenerateContent вместо :generateContent или метод stream в SDK — ответ придёт фрагментами.
Системная инструкция
json
{
"system_instruction": { "parts": [{"text": "Отвечай вежливо и кратко."}] },
"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "..." }]}]
}Reasoning / thinking
У Gemini 2.5 Pro и Flash включён режим reasoning — модель сама выделяет «мысли». В
generationConfig можно ограничить бюджет: thinkingConfig.thinkingBudget.