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# 콘텐츠 생성

> Google Gemini API 형식을 사용하여 콘텐츠를 생성합니다

TokenLab는 Gemini 모델에 대해 네이티브 Google Gemini API 형식을 지원합니다. 이를 통해 Google AI SDK와 직접적인 호환이 가능합니다.

## 경로 파라미터

<ParamField path="model" type="string" required>
  모델 이름 (예: `gemini-2.5-pro`, `gemini-3.5-flash`).

  프로덕션 통합에서는 공개 `fileData` URL이 있는 URL 기반 `file_data` / `https` 미디어 파트를 선호하세요.
  TokenLab는 가능한 경우 지원되는 Gemini 네이티브 채널을 네이티브 경로로 라우팅하고, 해당 멀티모달 요청에 대해 네이티브 사용 가능 경로를 사용할 수 없으면 호환 가능한 내부 변환 경로로 자동 폴백합니다.
</ParamField>

## 쿼리 파라미터

<ParamField query="key" type="string">
  API 키 (헤더 인증의 대안).
</ParamField>

## 인증

Gemini 엔드포인트는 여러 인증 방법을 지원합니다:

* `?key=YOUR_API_KEY` 쿼리 파라미터
* `x-goog-api-key: YOUR_API_KEY` 헤더
* `Authorization: Bearer YOUR_API_KEY` 헤더

## 요청 본문

<ParamField body="contents" type="array" required>
  대화 내용.

  각 콘텐츠 객체는 다음을 포함합니다:

  * `role` (string): `user` 또는 `model`
  * `parts` (array): 콘텐츠 part. TokenLab는 현재 다음을 지원합니다:
    * 텍스트 part: `{ "text": "..." }`
    * 인라인 미디어 part: `inlineData` / `inline_data`
    * URL 기반 파일 part: `fileData` / `file_data`

  미디어 part의 경우 TokenLab는 현재 이미지, 오디오, 비디오 MIME type을 받아 Gemini 호환 모델 세부정보을 통해 전달합니다.

  `user`와 `model` 역할 값은 대소문자를 구분하지 않고 정규화됩니다. `application/octet-stream`의 `inlineData` / `inline_data`는 TokenLab가 지원되는 이미지 또는 비디오 바이트로 식별할 수 있을 때만 허용되며, 그렇지 않으면 라우팅 전에 실패합니다. 네이티브 이미지 출력 요청에서는 Google search/maps 도구 계열만 허용되고, 지원되지 않는 도구 조합은 upstream 재시도 전에 실패합니다.
</ParamField>

<ParamField body="systemInstruction" type="object">
  모델을 위한 시스템 지침.
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig" type="object">
  생성 설정:

  * `temperature` (number): 샘플링 온도
  * `topP` (number): Nucleus 샘플링 확률
  * `topK` (integer): Top-K 샘플링
  * `maxOutputTokens` (integer): 최대 출력 토큰 수
  * `stopSequences` (array): 중단 시퀀스
  * `candidateCount` (integer): 비스트리밍 생성의 후보 수입니다. 스트리밍 요청에서는 생략하거나 `1`로 유지해야 합니다.
  * `responseModalities` (array): 호환되는 네이티브 경로에서 요청하는 출력 모달리티입니다.
  * `responseMimeType` (string): `text/plain` 또는 `application/json` 같은 출력 MIME 타입입니다.
  * `responseSchema` (object): `responseMimeType`가 JSON을 요청할 때 사용하는 구조화 출력용 JSON schema입니다.
  * `thinkingConfig` / `thinking_config` (object): 호환 모델의 thinking budget 옵션입니다.
</ParamField>

<ParamField body="safetySettings" type="array">
  안전 필터 설정.
</ParamField>

## 응답

<ResponseField name="candidates" type="array">
  생성된 콘텐츠 후보.
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata" type="object">
  토큰 사용 정보.
</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>

## 멀티모달 입력 예시

Gemini 멀티모달 요청에서는 미디어를 `contents[].parts[]` 안에 넣고, 인라인 바이트 또는 URL 기반 파일 참조 중 하나를 사용합니다.

현재 공개 Gemini 계약에서 지원하는 미디어 카테고리:

* 이미지
* 오디오
* 비디오

인라인 미디어는 `inlineData` 또는 `inline_data` 를 사용하고 Base64 인코딩된 파일 바이트를 전달합니다.

URL 미디어는 `fileData` 또는 `file_data` 를 사용하고 공개적으로 접근 가능한 `https` URL을 전달합니다.

### 이미지 입력 예시

```json theme={null}
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "이 이미지를 설명해 주세요." },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
```

### 오디오 입력 예시

```json theme={null}
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "이 오디오를 전사하고 요약해 주세요." },
        {
          "file_data": {
            "mime_type": "audio/mpeg",
            "file_uri": "https://example.com/sample.mp3"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
```

### 비디오 입력 예시

```json theme={null}
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "이 비디오를 간단히 설명해 주세요." },
        {
          "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>

## 비디오 입력 예시

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

## 오디오 입력 예시

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