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# Modell abrufen

> Modell-Metadaten im Google Gemini API-Format abrufen

Gibt Metadaten für ein bestimmtes Modell im Google Gemini API-Format zurück.

## Pfadparameter

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

## Authentifizierung

Für den öffentlichen Leseendpunkt der Modellmetadaten ist keine Authentifizierung erforderlich.

## Antwort

<ResponseField name="name" type="string">
  Modell-Ressourcenname im Format `models/{model}`.
</ResponseField>

<ResponseField name="displayName" type="string">
  Lesbarer Modellname.
</ResponseField>

<ResponseField name="inputTokenLimit" type="integer">
  Maximale Eingabe-Token (Kontextfenster).
</ResponseField>

<ResponseField name="outputTokenLimit" type="integer">
  Maximale Ausgabe-Token.
</ResponseField>

<ResponseField name="supportedGenerationMethods" type="array">
  Liste der unterstützten Generierungsmethoden (z. B. `generateContent`, `countTokens`, `embedContent`).
</ResponseField>

<ResponseField name="version" type="string">
  Öffentliche Versionszeichenfolge, sofern verfügbar.
</ResponseField>

<ResponseField name="description" type="string">
  Lesbare Modellbeschreibung, sofern verfügbar.
</ResponseField>

<ResponseField name="temperature" type="number">
  Standard-Temperatur, wenn der Upstream sie bereitstellt.
</ResponseField>

<ResponseField name="topP" type="number">
  Standard-Top-p-Wert, sofern verfügbar.
</ResponseField>

<ResponseField name="topK" type="integer">
  Standard-Top-k-Wert, sofern verfügbar.
</ResponseField>

<ResponseField name="maxTemperature" type="number">
  Maximale unterstützte Temperatur, sofern verfügbar.
</ResponseField>

## Fehler

* Ungültige GETs, die versehentlich `:generateContent` oder `:streamGenerateContent` enthalten, geben `405 METHOD_NOT_ALLOWED` zurück.
* Fehlende Modelle geben `404 NOT_FOUND` zurück.

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl "https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-2.5-pro"
  ```

  ```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.get_model("models/gemini-2.5-pro")
  print(f"Name: {model.name}")
  print(f"Input limit: {model.input_token_limit}")
  print(f"Output limit: {model.output_token_limit}")
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json Response theme={null}
  {
    "name": "models/gemini-2.5-pro",
    "version": "1.0",
    "displayName": "gemini-2.5-pro",
    "description": "gemini-2.5-pro model available via TokenLab",
    "inputTokenLimit": 1048576,
    "outputTokenLimit": 65536,
    "supportedGenerationMethods": ["generateContent", "countTokens"],
    "temperature": 1.0,
    "topP": 0.95,
    "topK": 40,
    "maxTemperature": 2.0
  }
  ```
</ResponseExample>