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Gemini 原生格式

- 使用 Google 原生 API 格式调用 Gemini 模型

  • 同步处理模式,实时返回对话内容
  • 最简化参数,快速上手

请求示例

curl --request POST \
  --url https://api.openveer.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "你好,介绍一下自己"
        }
      ]
    }
  ]
}'

响应示例

{
  "code": 200,
  "data": {
    "candidates": [
      {
        "content": {
          "role": "model",
          "parts": [
            {
              "text": "你好!很高兴能向你介绍我自己。\n\n我是一个大型语言模型,由 Google 训练和开发..."
            }
          ]
        },
        "finishReason": "STOP",
        "index": 0,
        "safetyRatings": [
          {
            "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
            "probability": "NEGLIGIBLE"
          }
        ]
      }
    ],
    "promptFeedback": {
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE"
        }
      ]
    ]
  },
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 4,
    "candidatesTokenCount": 611,
    "totalTokenCount": 2422,
    "thoughtsTokenCount": 1807,
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 4
      }
    ]
  }
}

Authorizations

Authorization string

所有接口均需要使用Bearer Token进行认证

获取 API Key:

访问 API Key 管理页面 获取您的 API Key

使用时在请求头中添加:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Path Parameters

model string

模型名称

示例中使用 gemini-2.5-pro,您可以将其替换为其他支持的 Gemini 模型:

  • gemini-3.5-flash - Gemini 3.5 快速版
  • gemini-3.1-pro-preview - Gemini 3.1 Pro 预览版
  • gemini-3-pro-preview - Gemini 3 Pro 预览版
  • gemini-2.5-pro - Gemini 2.5 专业版
method string

" required>
生成方法(快速开始推荐使用 generateContent):

  • generateContent: 等待完整响应后一次性返回
  • streamGenerateContent: 流式返回,逐块实时返回内容

可选值:generateContent, streamGenerateContent

Body

contents array
对话内容列表 最少需要1条消息
role string

角色类型:

  * user: 用户消息
  * model: 模型响应(对话历史中使用)
parts array
消息内容部分
text string

文本内容

inlineData object
内联数据(用于多模态输入)
mimeType string

MIME 类型,如 image/jpeg, image/png

data string

Base64 编码的数据

示例:
[
  {
    "role": "user",
    "parts": [{ "text": "你好,介绍一下自己" }]
  }
]
generationConfig object
生成配置(可选)
temperature number

控制输出随机性,范围 0.0-2.0

  * 较低的值使输出更确定
  * 较高的值使输出更随机

  默认值:1.0
maxOutputTokens integer

生成的最大 token 数量

  不同模型有不同的最大值限制
topP number

核采样参数,范围 0.0-1.0

  控制采样时考虑的概率质量
topK integer

Top-K 采样参数

  每步只从概率最高的 K 个 token 中采样
stopSequences array

停止序列列表

  遇到这些序列时停止生成
safetySettings array
安全设置(可选)
category string

安全类别:

  * HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH: 仇恨言论
  * HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: 危险内容
  * HARM_CATEGORY_HARASSMENT: 骚扰
  * HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT: 色情内容
threshold string

阈值级别:

  * BLOCK_NONE: 不阻止
  * BLOCK_ONLY_HIGH: 仅阻止高风险
  * BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE: 阻止中等及以上风险
  * BLOCK_LOW_AND_ABOVE: 阻止低等及以上风险

Response

candidates array
候选响应列表
content object
生成的内容
role string

角色,通常为 model

parts array
内容部分列表
text string

生成的文本内容

finishReason string

完成原因:

  * STOP: 正常结束
  * MAX_TOKENS: 达到最大 token 限制
  * SAFETY: 因安全原因停止
  * RECITATION: 因重复内容停止
  * OTHER: 其他原因
index integer

候选响应的索引

safetyRatings array
安全评级列表
category string

安全类别

probability string

概率级别:NEGLIGIBLE, LOW, MEDIUM, HIGH

promptFeedback object
提示词反馈信息
safetyRatings array

提示词的安全评级

blockReason string

阻止原因(如果提示词被阻止)

usageMetadata object
使用量统计
promptTokenCount integer

提示词消耗的 token 数

candidatesTokenCount integer

候选响应消耗的 token 数

totalTokenCount integer

总消耗 token 数

thoughtsTokenCount integer

思考过程消耗的 token 数(如适用)

promptTokensDetails array
提示词 token 详情
modality string

模态类型:TEXT, IMAGE, 等

tokenCount integer

该模态的 token 数量