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Enviar um comando de texto

Neste guia, você vai enviar um comando de texto para o Gemini usando a API e conferir a resposta do modelo.

É possível concluir este guia usando bibliotecas de cliente para Python no seu ambiente local ou enviando solicitações de linha de comando para a API REST.

Saiba quais idiomas são aceitos no Gemini para enviar comandos.

Antes de começar

Antes de começar a enviar comandos de texto para o Gemini gerar texto, é preciso ter um projeto com a API Gemini ativada e as funções e credenciais adequadas. É necessário instalar, inicializar e fazer a autenticação com a CLI gdcloud e instalar bibliotecas de cliente para Python.

Para mais informações, consulte Começar.

Enviar um comando para a API Gemini

Use o código a seguir para enviar um comando de texto à API Gemini. Este exemplo retorna a altura do Empire State Building.

É possível executar o código na linha de comando, usando um ambiente de desenvolvimento integrado ou incluindo o código no aplicativo.

Python

Siga estas etapas para enviar um comando de texto e gerar texto com um script Python:

Salve a solicitação de API em um arquivo JSON chamado request.json. O arquivo precisa ser parecido com o exemplo a seguir:

{
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "How tall is the Empire State Building?"
      }
    ]
}

Para detalhes sobre o corpo da solicitação, consulte Formatar solicitações de API.

Você pode testar parâmetros na sua solicitação. Para mais informações, consulte Recursos.

Instale as bibliotecas necessárias do Python:

pip install openai
pip install absl-py
pip install typing
pip install protobuf

Defina as variáveis de ambiente necessárias em um script Python.
Autentique sua solicitação de API.

Adicione o seguinte código ao script Python que você criou:

import json
import os

from absl import app
from absl import flags
from openai import OpenAI, OpenAIError

from google.protobuf import json_format
from google.protobuf.struct_pb2 import Value

from typing import Sequence

_INPUT = flags.DEFINE_string("input", None, "input", required=True)
_HOST = flags.DEFINE_string("host", None, "Chat Completion endpoint", required=True)
_TOKEN = flags.DEFINE_string("token", None, "STS token", required=True)

def chat_completion_client(host):
    return OpenAI(
        api_key="None",
        base_url="https://" + host + "/v1/projects/PROJECT_ID/locations/PROJECT_ID"
    )

def chat_completion(client, messages, token):

    try:
        response = client.chat.completions.create(
        model="MODEL_ID",
        messages=messages,
        extra_headers={"Authorization" : "Bearer " + token, "Content-Type": "application/json"}
        )
        print("response:", response)
    except Exception as e:
        print("Got exception:", e)

def main(argv: Sequence[str]):
    del argv  # Unused.
    with open(_INPUT.value) as json_file:
        data = json.load(json_file)

    print("Request: ", data)

    client = chat_completion_client(_HOST.value,)

    chat_completion(client=client, messages=data["messages"], token=_TOKEN.value)

if __name__=="__main__":
    app.run(main)

Substitua:

PROJECT_ID: o ID do projeto.
MODEL_ID: o ID do endpoint do modelo que você quer usar para gerar a resposta.

Salve o script Python.
Envie uma solicitação ao Gemini com a interface Chat Completions:
```
python SCRIPT_NAME --input=request.json --host=ENDPOINT --token=TOKEN
```
Substitua:
- SCRIPT_NAME: o nome que você deu ao script Python, como client.py.
- ENDPOINT: o endpoint do Gemini que você usa na sua organização. Para mais informações, consulte o status do serviço e os endpoints.
- TOKEN: o token de autenticação que você recebeu.

Você vai receber uma resposta semelhante a esta:

ChatCompletion(id='', choices=[Choice(finish_reason='', index=0, logprobs=0, message=ChatCompletionMessage(content='The Empire State Building is **1,454 feet** (443 meters) tall.\n', refusal=None, role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))], created=0, model='', object='', service_tier=None, system_fingerprint=None, usage=CompletionUsage(completion_tokens=0, prompt_tokens=0, total_tokens=0))

curl

Siga estas etapas para enviar um comando de texto e gerar texto com uma solicitação curl para a API REST: