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TokenLab es compatible con el formato nativo de la API de Google Gemini para los modelos Gemini. Esto permite una compatibilidad directa con los SDK de Google AI.

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Parámetros de Ruta

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model
string
requerido
Nombre del modelo (por ejemplo, gemini-2.5-pro, gemini-3.5-flash).Para integraciones de producción, prefiera partes multimedia basadas en URL fileData / file_data con una URL pública https. TokenLab usa la ruta nativa de Gemini cuando está disponible y cambia a una ruta pública compatible cuando el manejo nativo no está disponible para esa solicitud multimodal.

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Parámetros de Consulta

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key
string
Clave API (alternativa a la autenticación por encabezado).

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Autenticación

Los endpoints de Gemini admiten múltiples métodos de autenticación:
  • Parámetro de consulta ?key=YOUR_API_KEY
  • Encabezado x-goog-api-key: YOUR_API_KEY
  • Encabezado Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

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Cuerpo de la Solicitud

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contents
array
requerido
Contenidos de la conversación.Cada objeto de contenido contiene:
  • role (string): user o model
  • parts (array): partes del contenido. TokenLab admite actualmente:
    • partes de texto: { "text": "..." }
    • partes de medios en línea: inlineData / inline_data
    • partes de archivo basadas en URL: fileData / file_data
Para las partes multimedia, TokenLab acepta actualmente tipos MIME de imagen, audio y video, y los reenvía a través dlos detalhes do modelo compatible con Gemini.Los valores de rol user y model se normalizan sin distinguir mayúsculas. inlineData / inline_data con application/octet-stream solo se acepta cuando TokenLab puede identificar bytes de imagen o video compatibles; de lo contrario, la solicitud falla antes del enrutamiento. Para solicitudes nativas con salida de imagen, solo se acepta la familia de herramientas Google search/maps, y las combinaciones de herramientas no compatibles fallan antes de reintentar con el proveedor.
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systemInstruction
object
Instrucción del sistema para el modelo.
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generationConfig
object
Configuración de generación:
  • temperature (number): Temperatura de muestreo
  • topP (number): Probabilidad de muestreo de núcleo (nucleus sampling)
  • topK (integer): Muestreo Top-K
  • maxOutputTokens (integer): Máximo de tokens de salida
  • stopSequences (array): Secuencias de parada
  • candidateCount (integer): Número de candidatos para generación sin streaming. Las solicitudes con streaming deben omitirlo o mantenerlo en 1.
  • responseModalities (array): Modalidades de salida solicitadas para rutas nativas compatibles.
  • responseMimeType (string): Tipo MIME de salida, como text/plain o application/json.
  • responseSchema (object): JSON schema para salida estructurada cuando responseMimeType solicita JSON.
  • thinkingConfig / thinking_config (object): Opciones de presupuesto de razonamiento para modelos compatibles.
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safetySettings
array
Configuración de filtros de seguridad.

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Respuesta

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candidates
array
Candidatos de contenido generado.
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usageMetadata
object
Información de uso de tokens.
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
    }
  }'

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)

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());

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
$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'];

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Ejemplos de entrada multimodal

Para solicitudes multimodales de Gemini, coloca los medios dentro de contents[].parts[] usando bytes inline o referencias de archivo basadas en URL. Categorías multimedia compatibles actualmente en los detalhes do modelo de Gemini:
  • imagen
  • audio
  • video
Para medios inline, usa inlineData o inline_data y pasa los bytes del archivo codificados en Base64. Para medios mediante URL, usa fileData o file_data y pasa una URL pública https.

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Ejemplo de entrada de imagen

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Describe esta imagen." },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

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Ejemplo de entrada de audio

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Transcribe y resume este audio." },
        {
          "file_data": {
            "mime_type": "audio/mpeg",
            "file_uri": "https://example.com/sample.mp3"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

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Ejemplo de entrada de video

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Describe brevemente este video." },
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "video/mp4",
            "fileUri": "https://example.com/sample.mp4"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

{
  "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
  }
}

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Ejemplo de entrada de video

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

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Ejemplo de entrada de audio

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