API de modelos para Gemini en Vertex AI

La API de Vertex AI para Gemini te permite crear una aplicación con modelos de Gemini. Úsala para crear solicitudes y, luego, recibir respuestas que te ayudan a crear aplicaciones para tu caso de uso. En los siguientes temas, se incluyen algunos ejemplos de casos de uso para los modelos de Gemini:

Crea una cuenta de Google Cloud para comenzar

Si deseas comenzar a usar la API de modelo de Vertex AI para Gemini, crea una cuenta de Google Cloud.

Después de crear tu cuenta, usa este documento para revisar el cuerpo de la solicitud del modelo de Gemini, los parámetros del modelo, el cuerpo de la respuesta y algunas solicitudes de muestra. y respuestas.

Cuando tengas todo listo, consulta la guía de inicio rápido de la API de Vertex AI para Gemini para aprender a enviar una solicitud a la API de Vertex AI Gemini con un SDK de lenguaje de programación o REST API

Envía una solicitud HTTP

En las siguientes pestañas, se muestra cómo enviar una solicitud HTTP con cada modelo de Gemini:

Gemini 1.5 Pro 

POST https://{REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/publishers/google/models/gemini-1.5-pro:streamGenerateContent

Gemini 1.5 Flash 

POST https://{REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/publishers/google/models/gemini-1.5-flash:streamGenerateContent

Gemini 1.0 Pro 

POST https://{REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/publishers/google/models/gemini-1.0-pro:streamGenerateContent

Gemini 1.0 Pro Vision 

POST https://{REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/publishers/google/models/gemini-1.0-pro-vision:streamGenerateContent

Si deseas enviar una solicitud de transmisión al modelo, consulta el método streamGenerateContent para obtener más información.

Para enviar una solicitud de no transmisión al modelo, usa el método generateContent .

Para obtener una lista de las regiones compatibles, consulta Ubicaciones disponibles.

Versiones del modelo

Para usar la versión de actualización automática, especifica el nombre del modelo sin el número de la versión final, por ejemplo, gemini-1.0-pro en lugar de gemini-1.0-pro-001.

Para obtener más información, consulta Versiones del modelo de Gemini y ciclo de vida.

Cuerpo de la solicitud

El cuerpo de la solicitud contiene datos con la siguiente estructura:

{
  "contents": [
    {
      "role": string,
      "parts": [
        {
          // Union field data can be only one of the following:
          "text": string,
          "inlineData": {
            "mimeType": string,
            "data": string
          },
          "fileData": {
            "mimeType": string,
            "fileUri": string
          },
          // End of list of possible types for union field data.

          "videoMetadata": {
            "startOffset": {
              "seconds": integer,
              "nanos": integer
            },
            "endOffset": {
              "seconds": integer,
              "nanos": integer
            }
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "systemInstruction": {
    "role": string,
    "parts": [
      {
        "text": string
      }
    ]
  },
  "tools": [
    {
      "functionDeclarations": [
        {
          "name": string,
          "description": string,
          "parameters": {
            object (OpenAPI Object Schema)
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "safetySettings": [
    {
      "category": enum (HarmCategory),
      "threshold": enum (HarmBlockThreshold)
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "temperature": number,
    "topP": number,
    "topK": number,
    "candidateCount": integer,
    "maxOutputTokens": integer,
    "presencePenalty": float,
    "frequencyPenalty": float,
    "stopSequences": [
      string
    ],
    "responseMimeType": string
  }
}

Parámetros del modelo de Gemini

Puedes usar los siguientes parámetros en el cuerpo de la solicitud:

Parámetro Descripción
role El rol en una conversación asociada con el contenido. Especificar un rol es obligatorio incluso en casos de uso de un solo turno. Los valores aceptables son los siguientes:
  • USER: especifica el contenido que envías.
  • MODEL: especifica la respuesta del modelo.
parts Partes ordenadas que conforman la entrada. Las partes pueden tener diferentes tipos de MIME.

Para límites sobre las entradas, como el número máximo de tokens o de imágenes, consulta las especificaciones del modelo en la página Modelos de Google.

Para calcular la cantidad de tokens en tu solicitud, consulta Obtén el recuento de tokens.
text Las instrucciones de texto o el diálogo de chat que se incluirán en el mensaje.
inlineData Datos serializados en bytes de la imagen, el clip de audio o el clip de video.

Para gemini-1.0-pro-vision, puedes especificar 1 imagen como máximo con inlineData. Para especificar hasta 16 imágenes, usa fileData.
mimeType El tipo de medio del archivo especificado en los campos data o fileUri. Los valores aceptables son los siguientes:

Haz clic para expandir los tipos de MIME.

  • application/pdf
  • audio/mpeg
  • audio/mp3
  • audio/wav
  • image/png
  • image/jpeg
  • text/plain
  • video/mov
  • video/mpeg
  • video/mp4
  • video/mpg
  • video/avi
  • video/wmv
  • video/mpegps
  • video/flv

En el caso de gemini-1.0-pro-vision, la duración máxima del video es de 2 minutos.

En el caso de Gemini 1.5 Pro, la duración máxima de un archivo de audio es de 8.4 horas, y la duración máxima de un archivo de video (sin audio) es de una hora. Para obtener más información, consulta Requisitos de contenido multimedia de Gemini 1.5 Pro.

Los archivos de texto deben estar codificados en UTF-8. El contenido del archivo de texto se contabiliza para el límite de tokens.

No hay límite en la resolución de la imagen.
data La codificación en base64 de la imagen, PDF o el video que se incluirá intercalada en el mensaje. Si incluyes contenido multimedia intercalado, también debes especificar el tipo de medio (mimeType) de los datos.

límite de tamaño: 20 MB
fileUri El URI de Cloud Storage del archivo que se incluirá en la instrucción. El objeto del bucket debe poder leerse de forma pública o residir en el mismo proyecto de Google Cloud que envía la solicitud. También debes especificar el tipo de medio (mimeType) del archivo.

Para gemini-1.5-pro, el límite de tamaño es de 2 GB.

Para gemini-1.0-pro-vision, el límite de tamaño es de 20 MB.
videoMetadata Opcional. Para la entrada de video, el desplazamiento inicial y final del video en Duración formato Por ejemplo, para especificar un clip de 10 segundos a partir de la 1:00, configura "start_offset": { "seconds": 60 } y "end_offset": { "seconds": 70 }.
systemInstruction Opcional. Disponible para gemini-1.5-pro y gemini-1.0-pro-002.

Instrucciones para que el modelo mejore su rendimiento. Por ejemplo, "Responde de la forma más concisa posible" o "No uses términos técnicos en tu respuesta".

Las cadenas text se contabilizan para el límite de tokens.

El campo role de systemInstruction se ignora y no afecta el rendimiento del modelo.
tools Un fragmento de código que permite que el sistema interactúe con sistemas externos para realizar una acción, o un conjunto de acciones, fuera del conocimiento y del alcance del modelo.
functionDeclarations Una o más declaraciones de funciones. Cada declaración de función contiene información sobre una función que incluye lo siguiente:
  • nameEl nombre de la función a la que se llamará. Debe comenzar con una letra o un guion bajo. Debe tener caracteres de la A a la Z (mayúsculas o minúsculas), o números del 0 al 9, o contene guiones bajos y guiones, con una longitud máxima de 64.
  • description (opcional). La descripción y el propósito de la función El modelo utiliza esto para decidir cómo y si se debe llamar a la función. Para obtener mejores resultados, te recomendamos que incluyas una descripción.
  • parameters Los parámetros de esta función en un formato compatible con el formato de esquema de OpenAPI.

Para obtener más información, consulta Llamadas a funciones.
category La categoría de seguridad para la que se configura un umbral. Los valores aceptables son los siguientes:

Haz clic para expandir las categorías de seguridad

  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
threshold El umbral para bloquear respuestas que podrían pertenecer a la categoría de seguridad especificada según la probabilidad.
  • BLOCK_NONE
  • BLOCK_LOW_AND_ABOVE
  • BLOCK_MED_AND_ABOVE
  • BLOCK_ONLY_HIGH
temperature La temperatura se usa para las muestras durante la generación de respuesta, que se genera cuando se aplican topP y topK. La temperatura controla el grado de aleatorización en la selección de tokens. Las temperaturas más bajas son buenas para los mensajes que requieren una respuesta menos abierta o de creativa, mientras que las temperaturas más altas pueden generar resultados más diversos o creativos. Una temperatura de 0 significa que siempre se seleccionan los tokens de probabilidad más alta. En este caso, las respuestas para un mensaje determinado son, en su mayoría, deterministas, pero es posible que haya una pequeña cantidad de variación.

Si el modelo muestra una respuesta demasiado genérica, demasiado corta o el modelo proporciona una respuesta de resguardo, intenta aumentar la temperatura.

  • Rango para gemini-1.5-pro: 0.0 - 2.0 (predeterminado: 1.0)
  • Rango para gemini-1.0-pro-vision: 0.0 - 1.0 (predeterminado: 0.4)
  • Rango para gemini-1.0-pro-002: 0.0 - 2.0 (predeterminado: 1.0)
  • Rango para gemini-1.0-pro-001: 0.0 - 1.0 (predeterminado: 0.9)
maxOutputTokens Cantidad máxima de tokens que se pueden generar en la respuesta. Un token tiene casi cuatro caracteres. 100 tokens corresponden a casi 60 u 80 palabras.

Especifica un valor más bajo para las respuestas más cortas y un valor más alto para las respuestas potencialmente más largas.


Para conocer la cantidad máxima de tokens de salida de cada modelo, consulta las especificaciones del modelo en la página de modelos de Google. De forma predeterminada, Google usa el límite máximo de tokens de salida del modelo como la cantidad máxima de tokens que se pueden generar.
topK El parámetro Top-K cambia la manera en la que el modelo selecciona los tokens para el resultado. Un Top-K de 1 significa que el siguiente token seleccionado es el más probable entre todos los tokens en el vocabulario del modelo (también llamado decodificación codiciosa), mientras que un Top-K de 3 significa que el siguiente token se selecciona de los tres tokens más probables con la temperatura.

Para cada paso de elección de tokens, se muestran los tokens de Top-K con las probabilidades más altas. Luego, los tokens se filtran según el Top-P con el token final seleccionado a través del muestreo de temperatura.

Especifica un valor más bajo para respuestas menos aleatorias y un valor más alto para respuestas más aleatorias.


Rango: 1-40

gemini-1.0-pro y gemini-1.5-pro no son compatibles con topK

Valor predeterminado para gemini-1.0-pro-vision: 32
topP Top-P cambia la manera en la que el modelo selecciona los tokens para el resultado. Los tokens se eligen del más probable (consulta Top-K) al menos probable, hasta que la suma de sus probabilidades sea igual al valor de Top-P. Por ejemplo, si los tokens A, B y C tienen una probabilidad de 0.3, 0.2 y 0.1, y el valor Top-P superior es 0.5, el modelo elegirá A o B como el siguiente token usando la temperatura y excluirá a C como candidato.

Especifica un valor más bajo para respuestas menos aleatorias y un valor más alto para respuestas más aleatorias.


Rango: 0.0 - 1.0

gemini-1.5-pro: 0.94

Valor predeterminado para gemini-1.0-pro: 1

Valor predeterminado para gemini-1.0-pro-vision: 1
frequencyPenalty Los valores positivos penalizan los tokens que aparecen repetidamente en el texto generado, lo que disminuye la probabilidad de repetir contenido.

Este valor máximo para frequencyPenalty es mayor que, pero no incluye, 2.0. Su valor mínimo es -2.0.
presencePenalty Los valores positivos penalizan los tokens que ya aparecen en el texto generado, lo que aumenta la probabilidad de generar contenido más diverso.

Este valor máximo para presencePenalty es mayor que, pero no incluye, 2.0. Su valor mínimo es -2.0.
candidateCount La cantidad de variaciones de respuesta que se mostrarán.

Este valor debe ser 1.
stopSequences Especifica una lista de cadenas que le indica al modelo que deje de generar texto si se encuentra una de las cadenas en la respuesta. Si una cadena aparece varias veces en la respuesta, la respuesta trunca el lugar en que se encontró por primera vez. Las cadenas distinguen entre mayúsculas y minúsculas.

Por ejemplo, si la siguiente es la respuesta que se muestra cuando no se especifica stopSequences:

public static string reverse(string myString)

La respuesta que se muestra con stopSequences configurada como ["Str", "reverse"] esla siguiente:

public static string

Máximo de 5 elementos en la lista.
responseMimeType (Vista previa) Opcional. Disponible para gemini-1.5-pro.

El formato de salida del texto candidato generado.

Tipos de MIME admitidos:
  • text/plain: la salida de texto (configuración predeterminada).
  • application/json: la respuesta JSON en los candidatos.

Cuerpo de la respuesta

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": string
          }
        ]
      },
      "finishReason": enum (FinishReason),
      "safetyRatings": [
        {
          "category": enum (HarmCategory),
          "probability": enum (HarmProbability),
          "blocked": boolean
        }
      ],
      "citationMetadata": {
        "citations": [
          {
            "startIndex": integer,
            "endIndex": integer,
            "uri": string,
            "title": string,
            "license": string,
            "publicationDate": {
              "year": integer,
              "month": integer,
              "day": integer
            }
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": integer,
    "candidatesTokenCount": integer,
    "totalTokenCount": integer
  }
}
Elemento de la respuesta Descripción
text El texto generado.
finishReason El motivo por el que el modelo dejó de generar tokens. Si está vacío, el modelo no dejó de generar los tokens. Debido a que la respuesta usa el mensaje para el contexto, no es posible cambiar el comportamiento de cómo el modelo deja de generar tokens.
  • FINISH_REASON_UNSPECIFIED: no se especifica el motivo de finalización.
  • FINISH_REASON_STOP: punto de detención natural del modelo o secuencia de detención proporcionada.
  • FINISH_REASON_MAX_TOKENS: se alcanzó la cantidad máxima de tokens especificada en la solicitud.
  • FINISH_REASON_SAFETY: la generación del token se detuvo porque la respuesta se marcó por motivos de seguridad. Ten en cuenta que Candidate.content está vacío si los filtros de contenido bloquean el resultado.
  • FINISH_REASON_RECITATION: la generación del token se detuvo porque la respuesta se marcó para citas no autorizadas.
  • FINISH_REASON_OTHER: todos los demás motivos que detuvieron el token
category La categoría de seguridad para la que se configura un umbral. Los valores aceptables son los siguientes:

Haz clic para expandir las categorías de seguridad

  • HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT
  • HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH
  • HARM_CATEGORY_HARASSMENT
  • HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT
probability Los niveles de probabilidad de daños en el contenido.
  • HARM_PROBABILITY_UNSPECIFIED
  • NEGLIGIBLE
  • LOW
  • MEDIUM
  • HIGH
blocked Una marca booleana asociada con un atributo de seguridad que indica si la entrada o salida del modelo se bloqueó.
startIndex Un número entero que especifica dónde comienza una cita en el contenido.
endIndex Un número entero que especifica dónde termina una cita en content.
url Es la URL de una fuente de cita. Los ejemplos de una fuente de URL pueden ser un sitio web de noticias o un repositorio de GitHub.
title Es el título de una fuente de cita. Los ejemplos de títulos de origen pueden ser los de un artículo de noticias o un libro.
license Es la licencia asociada con una cita.
publicationDate La fecha en que se publicó una cita. Sus formatos válidos son YYYY, YYYY-MM y YYYY-MM-DD.
promptTokenCount Cantidad de tokens en la solicitud.
candidatesTokenCount Cantidad de tokens en las respuestas.
totalTokenCount Cantidad de tokens en la solicitud y las respuestas.

Solicitudes de muestra

Texto

REST

Para probar un mensaje de texto mediante la API de Vertex AI con los eventos enviados por el servidor (SSE) habilitados, envía una solicitud POST al extremo del modelo del publicador con ?alt=sse al final de la URL.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

Para otros campos, consulta la tabla Cuerpo de la solicitud.

Método HTTP y URL: 

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro:streamGenerateContent?alt=sse

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": {
        "text": "Give me a recipe for banana bread."
    }
  },
  "safety_settings": {
    "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
    "threshold": "BLOCK_LOW_AND_ABOVE"
  },
  "generation_config": {
    "temperature": 0.2,
    "topP": 0.8,
    "topK": 40
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro:streamGenerateContent?alt=sse"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro:streamGenerateContent?alt=sse" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la respuesta de ejemplo.

Chat

Consulta también Envíar solicitudes de mensaje de chat (Gemini).

REST

Para probar un mensaje de chat mediante la API de Vertex AI con los eventos enviados por el servidor (SSE) habilitados, envía una solicitud POST al extremo del modelo del publicador con ?alt=sse al final de la URL.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

Para otros campos, consulta la tabla Cuerpo de la solicitud.

Método HTTP y URL: 

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro:streamGenerateContent?alt=sse

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "contents": [
    {
      "role": "USER",
      "parts": { "text": "Hello!" }
    },
    {
      "role": "MODEL",
      "parts": { "text": "Argh! What brings ye to my ship?" }
    },
    {
      "role": "USER",
      "parts": { "text": "Wow! You are a real-life priate!" }
    }
  ],
  "safety_settings": {
    "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
    "threshold": "BLOCK_LOW_AND_ABOVE"
  },
  "generation_config": {
    "temperature": 0.2,
    "topP": 0.8,
    "topK": 40,
    "maxOutputTokens": 200,
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro:streamGenerateContent?alt=sse"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro:streamGenerateContent?alt=sse" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la respuesta de ejemplo.

Python

Si deseas obtener información para instalar o actualizar el SDK de Vertex AI para Python, consulta Instala el SDK de Vertex AI para Python. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python. 

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, ChatSession

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# project_id = "PROJECT_ID"

vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash-001")

chat = model.start_chat()

def get_chat_response(chat: ChatSession, prompt: str) -> str:
    text_response = []
    responses = chat.send_message(prompt, stream=True)
    for chunk in responses:
        text_response.append(chunk.text)
    return "".join(text_response)

prompt = "Hello."
print(get_chat_response(chat, prompt))

prompt = "What are all the colors in a rainbow?"
print(get_chat_response(chat, prompt))

prompt = "Why does it appear when it rains?"
print(get_chat_response(chat, prompt))

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Node.js.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function createStreamChat(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  location = 'us-central1',
  model = 'gemini-1.5-flash-001'
) {
  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});

  // Instantiate the model
  const generativeModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: model,
  });

  const chat = generativeModel.startChat({});
  const chatInput1 = 'How can I learn more about that?';

  console.log(`User: ${chatInput1}`);

  const result1 = await chat.sendMessageStream(chatInput1);
  for await (const item of result1.stream) {
    console.log(item.candidates[0].content.parts[0].text);
  }
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Java.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ChatSession;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.IOException;

public class ChatDiscussion {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    chatDiscussion(projectId, location, modelName);
  }

  // Ask interrelated questions in a row using a ChatSession object.
  public static void chatDiscussion(String projectId, String location, String modelName)
      throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs
    // to be created once, and can be reused for multiple requests.
    try (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      GenerateContentResponse response;

      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);
      // Create a chat session to be used for interactive conversation.
      ChatSession chatSession = new ChatSession(model);

      response = chatSession.sendMessage("Hello.");
      System.out.println(ResponseHandler.getText(response));

      response = chatSession.sendMessage("What are all the colors in a rainbow?");
      System.out.println(ResponseHandler.getText(response));

      response = chatSession.sendMessage("Why does it appear when it rains?");
      System.out.println(ResponseHandler.getText(response));
      System.out.println("Chat Ended.");
    }
  }
}

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Go.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

func makeChatRequests(ctx context.Context, w io.Writer, projectID, region, modelName string) error {
	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, region)

	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error creating client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	gemini := client.GenerativeModel(modelName)
	chat := gemini.StartChat()

	send := func(message string) error {
		r, err := chat.SendMessage(ctx, genai.Text(message))
		if err != nil {
			return err
		}
		rb, err := json.MarshalIndent(r, "", "  ")
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintln(w, string(rb))
		return nil
	}

	if err := send("Hello"); err != nil {
		return err
	}
	if err := send("What are all the colors in a rainbow?"); err != nil {
		return err
	}
	return send("Why does it appear when it rains?")
}

Multimodal

Consulta también Enviar solicitudes de mensajes multimodales.

REST

Para probar una instrucción de texto con la API de Vertex AI, envía una solicitud POST al extremo del modelo de publicador.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

Para otros campos, consulta la tabla Cuerpo de la solicitud.

Método HTTP y URL: 

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro-vision:streamGenerateContent

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": [
      {
        "fileData": {
          "mimeType": "image/jpeg",
          "fileUri": "gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/daisy/10559679065_50d2b16f6d.jpg"
        }
      },
      {
        "text": "Describe this picture."
      }
    ]
  },
  "safety_settings": {
    "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
    "threshold": "BLOCK_LOW_AND_ABOVE"
  },
  "generation_config": {
    "temperature": 0.4,
    "topP": 1.0,
    "topK": 32,
    "maxOutputTokens": 2048
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro-vision:streamGenerateContent"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro-vision:streamGenerateContent" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la respuesta de ejemplo.

Python

Si deseas obtener información para instalar o actualizar el SDK de Vertex AI para Python, consulta Instala el SDK de Vertex AI para Python. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python. 

import vertexai

from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# project_id = "PROJECT_ID"

vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

# Load images from Cloud Storage URI
image_file1 = Part.from_uri(
    "gs://cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png",
    mime_type="image/png",
)
image_file2 = Part.from_uri(
    "gs://cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark2.png",
    mime_type="image/png",
)
image_file3 = Part.from_uri(
    "gs://cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark3.png",
    mime_type="image/png",
)

model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash-001")
response = model.generate_content(
    [
        image_file1,
        "city: Rome, Landmark: the Colosseum",
        image_file2,
        "city: Beijing, Landmark: Forbidden City",
        image_file3,
    ]
)
print(response.text)

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Node.js incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Node.js.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

const {VertexAI} = require('@google-cloud/vertexai');
const axios = require('axios');

async function getBase64(url) {
  const image = await axios.get(url, {responseType: 'arraybuffer'});
  return Buffer.from(image.data).toString('base64');
}

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function sendMultiModalPromptWithImage(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  location = 'us-central1',
  model = 'gemini-1.5-flash-001'
) {
  // For images, the SDK supports base64 strings
  const landmarkImage1 = await getBase64(
    'https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png'
  );
  const landmarkImage2 = await getBase64(
    'https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark2.png'
  );
  const landmarkImage3 = await getBase64(
    'https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark3.png'
  );

  // Initialize Vertex with your Cloud project and location
  const vertexAI = new VertexAI({project: projectId, location: location});

  const generativeVisionModel = vertexAI.getGenerativeModel({
    model: model,
  });

  // Pass multimodal prompt
  const request = {
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {
            inlineData: {
              data: landmarkImage1,
              mimeType: 'image/png',
            },
          },
          {
            text: 'city: Rome, Landmark: the Colosseum',
          },

          {
            inlineData: {
              data: landmarkImage2,
              mimeType: 'image/png',
            },
          },
          {
            text: 'city: Beijing, Landmark: Forbidden City',
          },
          {
            inlineData: {
              data: landmarkImage3,
              mimeType: 'image/png',
            },
          },
        ],
      },
    ],
  };

  // Create the response
  const response = await generativeVisionModel.generateContent(request);
  // Wait for the response to complete
  const aggregatedResponse = await response.response;
  // Select the text from the response
  const fullTextResponse =
    aggregatedResponse.candidates[0].content.parts[0].text;

  console.log(fullTextResponse);
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Java.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

import com.google.cloud.vertexai.VertexAI;
import com.google.cloud.vertexai.api.Content;
import com.google.cloud.vertexai.api.GenerateContentResponse;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ContentMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.GenerativeModel;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.PartMaker;
import com.google.cloud.vertexai.generativeai.ResponseHandler;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class MultimodalMultiImage {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-google-cloud-project-id";
    String location = "us-central1";
    String modelName = "gemini-1.5-flash-001";

    multimodalMultiImage(projectId, location, modelName);
  }

  // Generates content from multiple input images.
  public static void multimodalMultiImage(String projectId, String location, String modelName)
      throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs
    // to be created once, and can be reused for multiple requests.
    try (VertexAI vertexAI = new VertexAI(projectId, location)) {
      GenerativeModel model = new GenerativeModel(modelName, vertexAI);

      Content content = ContentMaker.fromMultiModalData(
          PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/png", readImageFile(
              "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png")),
          "city: Rome, Landmark: the Colosseum",
          PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/png", readImageFile(
              "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark2.png")),
          "city: Beijing, Landmark: Forbidden City",
          PartMaker.fromMimeTypeAndData("image/png", readImageFile(
              "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark3.png"))
      );

      GenerateContentResponse response = model.generateContent(content);

      String output = ResponseHandler.getText(response);
      System.out.println(output);
    }
  }

  // Reads the image data from the given URL.
  public static byte[] readImageFile(String url) throws IOException {
    URL urlObj = new URL(url);
    HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) urlObj.openConnection();
    connection.setRequestMethod("GET");

    int responseCode = connection.getResponseCode();

    if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
      InputStream inputStream = connection.getInputStream();
      ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();

      byte[] buffer = new byte[1024];
      int bytesRead;
      while ((bytesRead = inputStream.read(buffer)) != -1) {
        outputStream.write(buffer, 0, bytesRead);
      }

      return outputStream.toByteArray();
    } else {
      throw new RuntimeException("Error fetching file: " + responseCode);
    }
  }
}

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Go.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"log"
	"net/http"
	"net/url"
	"os"
	"strings"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

func main() {
	projectID := os.Getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
	location := "us-central1"
	modelName := "gemini-1.5-flash-001"
	temperature := 0.4

	if projectID == "" {
		log.Fatal("require environment variable GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
	}

	// construct this multimodal prompt:
	// [image of colosseum] city: Rome, Landmark: the Colosseum
	// [image of forbidden city]  city: Beijing, Landmark: the Forbidden City
	// [new image]

	// create prompt image parts
	// colosseum
	colosseum, err := partFromImageURL("https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png")
	if err != nil {
		log.Fatalf("unable to read image: %v", err)
	}
	// forbidden city
	forbiddenCity, err := partFromImageURL("https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark2.png")
	if err != nil {
		log.Fatalf("unable to read image: %v", err)
	}
	// new image
	newImage, err := partFromImageURL("https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark3.png")
	if err != nil {
		log.Fatalf("unable to read image: %v", err)
	}

	// create a multimodal (multipart) prompt
	prompt := []genai.Part{
		colosseum,
		genai.Text("city: Rome, Landmark: the Colosseum "),
		forbiddenCity,
		genai.Text("city: Beijing, Landmark: the Forbidden City "),
		newImage,
	}

	// generate the response
	err = generateMultimodalContent(os.Stdout, prompt, projectID, location, modelName, float32(temperature))
	if err != nil {
		log.Fatalf("unable to generate: %v", err)
	}
}

// generateMultimodalContent provide a generated response using multimodal input
func generateMultimodalContent(w io.Writer, parts []genai.Part, projectID, location, modelName string, temperature float32) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)
	model.SetTemperature(temperature)

	res, err := model.GenerateContent(ctx, parts...)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to generate contents: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "generated response: %s\n", res.Candidates[0].Content.Parts[0])

	return nil
}

// partFromImageURL create a multimodal prompt part from an image URL
func partFromImageURL(image string) (genai.Part, error) {
	var img genai.Blob

	imageURL, err := url.Parse(image)
	if err != nil {
		return img, err
	}
	res, err := http.Get(image)
	if err != nil || res.StatusCode != 200 {
		return img, err
	}
	defer res.Body.Close()
	data, err := io.ReadAll(res.Body)
	if err != nil {
		return img, fmt.Errorf("unable to read from http: %w", err)
	}

	position := strings.LastIndex(imageURL.Path, ".")
	if position == -1 {
		return img, fmt.Errorf("couldn't find a period to indicate a file extension")
	}
	ext := imageURL.Path[position+1:]

	img = genai.ImageData(ext, data)
	return img, nil
}

C#

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para C# incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI C#.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 


using Google.Api.Gax.Grpc;
using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using Google.Protobuf;
using System.Net.Http;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

public class MultimodalMultiImage
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001"
    )
    {
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        ByteString colosseum = await ReadImageFileAsync(
            "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark1.png");

        ByteString forbiddenCity = await ReadImageFileAsync(
            "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark2.png");

        ByteString christRedeemer = await ReadImageFileAsync(
            "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/vertex-ai/llm/prompts/landmark3.png");

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { InlineData = new() { MimeType = "image/png", Data = colosseum }},
                        new Part { Text = "city: Rome, Landmark: the Colosseum" },
                        new Part { InlineData = new() { MimeType = "image/png", Data = forbiddenCity }},
                        new Part { Text = "city: Beijing, Landmark: Forbidden City"},
                        new Part { InlineData = new() { MimeType = "image/png", Data = christRedeemer }}
                    }
                }
            }
        };

        using PredictionServiceClient.StreamGenerateContentStream response = predictionServiceClient.StreamGenerateContent(generateContentRequest);

        StringBuilder fullText = new();

        AsyncResponseStream<GenerateContentResponse> responseStream = response.GetResponseStream();
        await foreach (GenerateContentResponse responseItem in responseStream)
        {
            fullText.Append(responseItem.Candidates[0].Content.Parts[0].Text);
        }
        return fullText.ToString();
    }

    private static async Task<ByteString> ReadImageFileAsync(string url)
    {
        using HttpClient client = new();
        using var response = await client.GetAsync(url);
        byte[] imageBytes = await response.Content.ReadAsByteArrayAsync();
        return ByteString.CopyFrom(imageBytes);
    }
}

Función

Consulta también Llamadas a funciones.

REST

Para probar una instrucción de texto con la API de Vertex AI, envía una solicitud POST al extremo del modelo de publicador.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

Para otros campos, consulta la tabla Cuerpo de la solicitud.

Método HTTP y URL: 

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro:streamGenerateContent

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "contents": {
    "role": "user",
    "parts": {
      "text": "Which theaters in Mountain View show Barbie movie?"
    }
  },
  "tools": [
    {
      "function_declarations": [
        {
          "name": "find_movies",
          "description": "find movie titles currently playing in theaters based on any description, genre, title words, etc.",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA or a zip code e.g. 95616"
              },
              "description": {
                "type": "string",
                "description": "Any kind of description including category or genre, title words, attributes, etc."
              }
            },
            "required": [
              "description"
            ]
          }
        },
        {
          "name": "find_theaters",
          "description": "find theaters based on location and optionally movie title which are is currently playing in theaters",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA or a zip code e.g. 95616"
              },
              "movie": {
                "type": "string",
                "description": "Any movie title"
              }
            },
            "required": [
              "location"
            ]
          }
        },
        {
          "name": "get_showtimes",
          "description": "Find the start times for movies playing in a specific theater",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA or a zip code e.g. 95616"
              },
              "movie": {
                "type": "string",
                "description": "Any movie title"
              },
              "theater": {
                "type": "string",
                "description": "Name of the theater"
              },
              "date": {
                "type": "string",
                "description": "Date for requested showtime"
              }
            },
            "required": [
              "location",
              "movie",
              "theater",
              "date"
            ]
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro:streamGenerateContent"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.0-pro:streamGenerateContent" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la respuesta de ejemplo.

Python

Si deseas obtener información para instalar o actualizar el SDK de Vertex AI para Python, consulta Instala el SDK de Vertex AI para Python. Si deseas obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python. 

import vertexai
from vertexai.generative_models import (
    Content,
    FunctionDeclaration,
    GenerationConfig,
    GenerativeModel,
    Part,
    Tool,
)

# Initialize Vertex AI
# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

# Initialize Gemini model
model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash-001")

# Define the user's prompt in a Content object that we can reuse in model calls
user_prompt_content = Content(
    role="user",
    parts=[
        Part.from_text("What is the weather like in Boston?"),
    ],
)

# Specify a function declaration and parameters for an API request
function_name = "get_current_weather"
get_current_weather_func = FunctionDeclaration(
    name=function_name,
    description="Get the current weather in a given location",
    # Function parameters are specified in OpenAPI JSON schema format
    parameters={
        "type": "object",
        "properties": {"location": {"type": "string", "description": "Location"}},
    },
)

# Define a tool that includes the above get_current_weather_func
weather_tool = Tool(
    function_declarations=[get_current_weather_func],
)

# Send the prompt and instruct the model to generate content using the Tool that you just created
response = model.generate_content(
    user_prompt_content,
    generation_config=GenerationConfig(temperature=0),
    tools=[weather_tool],
)
function_call = response.candidates[0].function_calls[0]
print(function_call)

# Check the function name that the model responded with, and make an API call to an external system
if function_call.name == function_name:
    # Extract the arguments to use in your API call
    location = function_call.args["location"]  # noqa: F841

    # Here you can use your preferred method to make an API request to fetch the current weather, for example:
    # api_response = requests.post(weather_api_url, data={"location": location})

    # In this example, we'll use synthetic data to simulate a response payload from an external API
    api_response = """{ "location": "Boston, MA", "temperature": 38, "description": "Partly Cloudy",
                    "icon": "partly-cloudy", "humidity": 65, "wind": { "speed": 10, "direction": "NW" } }"""

# Return the API response to Gemini so it can generate a model response or request another function call
response = model.generate_content(
    [
        user_prompt_content,  # User prompt
        response.candidates[0].content,  # Function call response
        Content(
            parts=[
                Part.from_function_response(
                    name=function_name,
                    response={
                        "content": api_response,  # Return the API response to Gemini
                    },
                ),
            ],
        ),
    ],
    tools=[weather_tool],
)

# Get the model response
print(response.text)

Respuestas de muestra

Texto

data: {"candidates": [{"content": {"role": "model","parts": [{"text": "Ingredients:\n\n- 3 ripe bananas, mashed\n- 1 cup sugar"}]},"safetyRatings": [{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","probability": "NEGLIGIBLE"}]}]}

data: {"candidates": [{"content": {"role": "model","parts": [{"text": "\n- 1/2 cup (1 stick) unsalted butter, softened\n"}]},"safetyRatings": [{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","probability": "NEGLIGIBLE"}]}]}

data: {"candidates": [{"content": {"role": "model","parts": [{"text": "- 2 large eggs\n- 2 cups all-purpose flour\n- 1 teaspoon baking soda\n- 1/2 teaspoon salt\n- "}]},"safetyRatings": [{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","probability": "NEGLIGIBLE"}]}]}

data: {"candidates": [{"content": {"role": "model","parts": [{"text": "1/2 cup chopped walnuts (optional)\n\nInstructions:\n\n1. Preheat oven to 350 degrees F (175 degrees C). Grease"}]},"safetyRatings": [{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","probability": "NEGLIGIBLE"}]}]}

data: {"candidates": [{"content": {"role": "model","parts": [{"text": " and flour a 9x5 inch loaf pan.\n2. In a large bowl, cream together the butter and sugar until light and fluffy. Beat in the eggs one at a time, then stir in the mashed bananas.\n3"}]},"safetyRatings": [{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","probability": "NEGLIGIBLE"}],"citationMetadata": {"citations": [{"startIndex": 322,"endIndex": 451,"uri": "https://discover.texasrealfood.com/texas-home-cooking/whats-in-season-plums-exploring-health-benefits-varieties-and-recipes"}]}}]}

data: {"candidates": [{"content": {"role": "model","parts": [{"text": ". In a separate bowl, whisk together the flour, baking soda, and salt. Gradually add the dry ingredients to the wet ingredients, mixing until just combined. Fold in the walnuts, if desired.\n4. Pour the batter into the"}]},"safetyRatings": [{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","probability": "NEGLIGIBLE"}],"citationMetadata": {"citations": [{"startIndex": 472,"endIndex": 614,"uri": "https://commandame.com/urban-cookhouse-half-baked-cookie-recipe/"}]}}]}

data: {"candidates": [{"content": {"role": "model","parts": [{"text": " prepared loaf pan and bake for 50-60 minutes, or until a toothpick inserted into the center comes out clean.\n5. Let the bread cool in the pan for 10 minutes before turning it out onto a wire rack to cool completely."}]},"finishReason": "STOP","safetyRatings": [{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","probability": "NEGLIGIBLE"}],"citationMetadata": {"citations": [{"startIndex": 666,"endIndex": 796,"uri": "https://dessertdonelight.com/healthy-hawaiian-banana-bread/"},{"startIndex": 728,"endIndex": 851,"uri": "https://earlsgrocery.com/gluten-free-bread/gluten-free-yeast-free-bread-healthy-and-nutition"}]}}],"usageMetadata": {"promptTokenCount": 8,"candidatesTokenCount": 245,"totalTokenCount": 253}}

Chat

data: {"candidates": [{"content": {"role": "model","parts": [{"text": "Avast there, landlubber! Ye be mistaken. I be but a"}]},"safetyRatings": [{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT","probability": "LOW"},{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","probability": "NEGLIGIBLE"}]}]}

data: {"candidates": [{"content": {"role": "model","parts": [{"text": " humble pirate of the seven seas, brought to life by the magic of artificial intelligence"}]},"safetyRatings": [{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","probability": "NEGLIGIBLE"}]}]}

data: {"candidates": [{"content": {"role": "model","parts": [{"text": ". I be no real-life pirate, but I be mighty good at pretendin'!"}]},"finishReason": "STOP","safetyRatings": [{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","probability": "NEGLIGIBLE"},{"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT","probability": "NEGLIGIBLE"}]}],"usageMetadata": {"promptTokenCount": 23,"candidatesTokenCount": 50,"totalTokenCount": 73}}

Multimodal

[{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": " A daisy is growing up through a pile of brown and yellow fall leaves"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE"
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE"
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
          "probability": "NEGLIGIBLE"
        },
        {
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          "probability": "NEGLIGIBLE"
        }
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    }
  ],
  "usageMetadata": {
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    "candidatesTokenCount": 14,
    "totalTokenCount": 276
  }
}]

Función

[{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "functionCall": {
              "name": "find_theaters",
              "args": {
                "movie": "Barbie",
                "location": "Mountain View, CA"
              }
            }
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
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        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE"
        },
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
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        },
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          "probability": "NEGLIGIBLE"
        }
      ]
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 9,
    "totalTokenCount": 9
  }
}]

¿Qué sigue?

Aprende a usar la API de Vertex AI para Gemini: