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# Inhalte generieren

> Generiert Inhalte im Google Gemini API-Format

TokenLab unterstützt das native Google Gemini API-Format für Gemini-Modelle. Dies ermöglicht eine direkte Kompatibilität mit Google AI SDKs.

## Pfadparameter

<ParamField path="model" type="string" required>
  Modellname (z. B. `gemini-2.5-pro`, `gemini-3.5-flash`).

  Für Produktionsintegrationen bevorzugen Sie URL-basierte `fileData` / `file_data`-Medienbestandteile mit einer öffentlichen `https`-URL.
  TokenLab verwendet den nativen Gemini-Pfad, wenn er verfügbar ist, und wechselt zu einem kompatiblen öffentlichen Pfad, wenn natives Handling für diese multimodale Anfrage nicht verfügbar ist.
</ParamField>

## Abfrageparameter

<ParamField query="key" type="string">
  API-Key (Alternative zur Header-Authentifizierung).
</ParamField>

## Authentifizierung

Gemini-Endpunkte unterstützen mehrere Authentifizierungsmethoden:

* `?key=YOUR_API_KEY` Abfrageparameter
* `x-goog-api-key: YOUR_API_KEY` Header
* `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY` Header

## Request-Body

<ParamField body="contents" type="array" required>
  Inhalte der Konversation.

  Jedes Inhaltsobjekt enthält:

  * `role` (string): `user` oder `model`
  * `parts` (array): Inhalts-Parts. TokenLab unterstützt aktuell:
    * Text-Parts: `{ "text": "..." }`
    * Inline-Medien-Parts: `inlineData` / `inline_data`
    * URL-basierte Datei-Parts: `fileData` / `file_data`

  Für Medien-Parts akzeptiert TokenLab derzeit Bild-, Audio- und Video-MIME-Typen und leitet sie über den Gemini-kompatiblen Supported Operations weiter.

  Rollenwerte `user` und `model` werden ohne Beachtung der Groß-/Kleinschreibung normalisiert. `inlineData` / `inline_data` mit `application/octet-stream` wird nur akzeptiert, wenn TokenLab unterstützte Bild- oder Videobytes erkennen kann; andernfalls schlägt die Anfrage vor dem Routing fehl. Bei nativen Image-Output-Anfragen ist nur die Google-search/maps-Toolfamilie erlaubt, und nicht unterstützte Tool-Kombinationen schlagen vor Upstream-Retries fehl.
</ParamField>

<ParamField body="systemInstruction" type="object">
  Systemanweisung für das Modell.
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig" type="object">
  Generierungskonfiguration:

  * `temperature` (number): Sampling-Temperatur
  * `topP` (number): Nucleus-Sampling-Wahrscheinlichkeit
  * `topK` (integer): Top-K-Sampling
  * `maxOutputTokens` (integer): Maximale Anzahl an Output-Tokens
  * `stopSequences` (array): Stoppsequenzen
  * `candidateCount` (integer): Kandidatenanzahl für nicht-streamende Generierung. Streaming-Anfragen müssen das Feld weglassen oder auf `1` setzen.
  * `responseModalities` (array): Angeforderte Output-Modalitäten für kompatible native Routen.
  * `responseMimeType` (string): Output-MIME-Typ, z. B. `text/plain` oder `application/json`.
  * `responseSchema` (object): JSON schema für strukturierte Ausgabe, wenn `responseMimeType` JSON anfordert.
  * `thinkingConfig` / `thinking_config` (object): Thinking-Budget-Optionen für kompatible Modelle.
</ParamField>

<ParamField body="safetySettings" type="array">
  Einstellungen für Sicherheitsfilter.
</ParamField>

## Antwort

<ResponseField name="candidates" type="array">
  Generierte Inhaltskandidaten.
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata" type="object">
  Informationen zur Token-Nutzung.
</ResponseField>

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent?key=sk-your-api-key" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "contents": [
        {
          "parts": [{"text": "Hello, Gemini!"}]
        }
      ],
      "generationConfig": {
        "temperature": 0.7,
        "maxOutputTokens": 1024
      }
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  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("Hello, Gemini!")

  print(response.text)
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

  const genAI = new GoogleGenerativeAI("sk-your-api-key", {
    baseUrl: "https://api.tokenlab.sh"
  });

  const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.5-pro" });
  const result = await model.generateContent("Hello, Gemini!");

  console.log(result.response.text());
  ```

  ```go Go theme={null}
  package main

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

  func main() {
      payload := map[string]interface{}{
          "contents": []map[string]interface{}{
              {
                  "parts": []map[string]string{
                      {"text": "Hello, Gemini!"},
                  },
              },
          },
          "generationConfig": map[string]interface{}{
              "temperature":    0.7,
              "maxOutputTokens": 1024,
          },
      }

      jsonData, _ := json.Marshal(payload)
      req, _ := http.NewRequest("POST",
          "https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent?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()

      body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
      fmt.Println(string(body))
  }
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php
  $payload = [
      'contents' => [
          [
              'parts' => [
                  ['text' => 'Hello, Gemini!']
              ]
          ]
      ],
      'generationConfig' => [
          'temperature' => 0.7,
          'maxOutputTokens' => 1024
      ]
  ];

  $ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent?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)
  ]);

  $response = curl_exec($ch);
  curl_close($ch);

  $data = json_decode($response, true);
  echo $data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'];
  ```
</RequestExample>

## Beispiele für multimodale Eingaben

Bei multimodalen Gemini-Anfragen platzierst du Medien in `contents[].parts[]` und nutzt entweder Inline-Bytes oder URL-basierte Dateiverweise.

Der öffentliche Gemini-Contract unterstützt derzeit folgende Medienkategorien:

* Bild
* audio
* video

Für Inline-Medien verwende `inlineData` oder `inline_data` und übergib Base64-kodierte Dateibytes.

Für URL-Medien verwende `fileData` oder `file_data` und übergib eine öffentlich erreichbare `https`-URL.

### Beispiel für Bildeingabe

```json theme={null}
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Bitte beschreibe dieses Bild." },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
```

### Beispiel für Audioeingabe

```json theme={null}
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Bitte transkribiere und fasse dieses Audio zusammen." },
        {
          "file_data": {
            "mime_type": "audio/mpeg",
            "file_uri": "https://example.com/sample.mp3"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
```

### Beispiel für Videoeingabe

```json theme={null}
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Bitte beschreibe dieses Video kurz." },
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "video/mp4",
            "fileUri": "https://example.com/sample.mp4"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
```

<ResponseExample>
  ```json Response theme={null}
  {
    "candidates": [
      {
        "content": {
          "role": "model",
          "parts": [
            {"text": "Hello! How can I assist you today?"}
          ]
        },
        "finishReason": "STOP",
        "safetyRatings": [
          {"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "probability": "NEGLIGIBLE"}
        ]
      }
    ],
    "usageMetadata": {
      "promptTokenCount": 5,
      "candidatesTokenCount": 10,
      "totalTokenCount": 15
    }
  }
  ```
</ResponseExample>

## Video-Eingabebeispiel

```json theme={null}
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Please describe this video." },
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "video/mp4",
            "fileUri": "https://example.com/demo.mp4"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
```

## Audio-Eingabebeispiel

```json theme={null}
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Please describe this audio." },
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "audio/mpeg",
            "fileUri": "https://example.com/demo.mp3"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
```