الانتقال إلى المحتوى الرئيسي
نسخة البث لنقطة نهاية Gemini generateContent. تُرجع Server-Sent Events.

معلمات المسار

model
string
مطلوب
اسم النموذج (على سبيل المثال، gemini-2.5-pro، gemini-3.5-flash).

معلمات الاستعلام

key
string
مفتاح API (بديل للمصادقة عبر الترويسة).

جسم الطلب

نفس توليد المحتوى. في طلبات البث، احذف generationConfig.candidateCount أو أبقه على 1؛ يتم رفض القيم الأكبر بدلاً من إسقاط المرشحات الإضافية بصمت.

الاستجابة

يُرجع دفقاً من كائنات JSON، يحتوي كل منها على استجابة جزئية.
curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-2.5-pro:streamGenerateContent?key=sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [{"text": "Tell me a story"}]
      }
    ]
  }'
import google.generativeai as genai

genai.configure(
    api_key="sk-your-api-key",
    transport="rest",
    client_options={"api_endpoint": "api.tokenlab.sh"}
)

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro")
response = model.generate_content("Tell me a story", stream=True)

for chunk in response:
    print(chunk.text, end="")
const response = await fetch(
  'https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-2.5-pro:streamGenerateContent?key=sk-your-api-key',
  {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({
      contents: [{ parts: [{ text: 'Tell me a story' }] }]
    })
  }
);

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;
  console.log(decoder.decode(value));
}
package main

import (
    "bufio"
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    payload := map[string]interface{}{
        "contents": []map[string]interface{}{
            {"parts": []map[string]string{{"text": "Tell me a story"}}},
        },
    }

    jsonData, _ := json.Marshal(payload)
    req, _ := http.NewRequest("POST",
        "https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-2.5-pro:streamGenerateContent?key=sk-your-api-key",
        bytes.NewBuffer(jsonData))
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, _ := client.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

    scanner := bufio.NewScanner(resp.Body)
    for scanner.Scan() {
        fmt.Println(scanner.Text())
    }
}
<?php
$payload = [
    'contents' => [
        ['parts' => [['text' => 'Tell me a story']]]
    ]
];

$ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-2.5-pro:streamGenerateContent?key=sk-your-api-key');

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => ['Content-Type: application/json'],
    CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode($payload),
    CURLOPT_WRITEFUNCTION => function($ch, $data) {
        echo $data;
        return strlen($data);
    }
]);

curl_exec($ch);
curl_close($ch);
مثال على إدخال الرؤية
تستخدم طلبات الرؤية المتدفقة نفس بنية contents[].parts[] مثل نقطة النهاية غير المتدفقة.
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Please describe this image." },
        {
          "inline_data": {
            "mime_type": "image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {"text": "Once upon a time"}
        ]
      }
    }
  ]
}