Chuyển đến nội dung chính
TokenLab hỗ trợ định dạng Google Gemini API gốc cho các mô hình Gemini. Điều này cho phép khả năng tương thích trực tiếp với các Google AI SDK.

​
Tham số đường dẫn

​
model
string
bắt buộc
Tên mô hình (ví dụ: gemini-2.5-pro, gemini-3.5-flash).Đối với các tích hợp trong môi trường production, hãy ưu tiên các phần media dựa trên URL fileData / file_data với một URL https công khai. TokenLab sẽ định tuyến các kênh Gemini-native được hỗ trợ qua đường dẫn native khi có thể và tự động chuyển sang đường dẫn chuyển đổi nội bộ tương thích khi không có tuyến sẵn sàng cho native đối với yêu cầu đa phương thức đó.

​
Tham số truy vấn

​
key
string
API key (phương thức thay thế cho xác thực qua header).

​
Xác thực

Các endpoint của Gemini hỗ trợ nhiều phương thức xác thực:
  • ?key=YOUR_API_KEY tham số truy vấn
  • tiêu đề x-goog-api-key: YOUR_API_KEY
  • tiêu đề Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

​
Thân yêu cầu

​
contents
array
bắt buộc
Nội dung cuộc hội thoại.Mỗi đối tượng nội dung bao gồm:
  • role (string): user hoặc model
  • parts (array): các part nội dung. TokenLab hiện hỗ trợ:
    • part văn bản: { "text": "..." }
    • part media inline: inlineData / inline_data
    • part tệp dựa trên URL: fileData / file_data
Với các media part, TokenLab hiện chấp nhận MIME type của hình ảnh, âm thanh và video, sau đó chuyển tiếp qua model details tương thích Gemini.Giá trị role user và model được chuẩn hóa không phân biệt hoa thường. inlineData / inline_data với application/octet-stream chỉ được chấp nhận khi TokenLab nhận diện được byte ảnh hoặc video được hỗ trợ; nếu không request sẽ fail trước khi routing. Với request native image-output, chỉ nhóm tool Google search/maps được chấp nhận, và tổ hợp tool không hỗ trợ sẽ fail trước retry upstream.
​
systemInstruction
object
Chỉ dẫn hệ thống cho mô hình.
​
generationConfig
object
Cấu hình tạo nội dung:
  • temperature (number): Nhiệt độ lấy mẫu (sampling temperature)
  • topP (number): Xác suất lấy mẫu hạt (nucleus sampling)
  • topK (integer): Lấy mẫu Top-K
  • maxOutputTokens (integer): Số lượng token đầu ra tối đa
  • stopSequences (array): Các chuỗi dừng (stop sequences)
  • candidateCount (integer): Số ứng viên cho tạo nội dung không streaming. Yêu cầu streaming phải bỏ trường này hoặc giữ ở 1.
  • responseModalities (array): Các modality output được yêu cầu cho route native tương thích.
  • responseMimeType (string): MIME type của output, như text/plain hoặc application/json.
  • responseSchema (object): JSON schema cho output có cấu trúc khi responseMimeType yêu cầu JSON.
  • thinkingConfig / thinking_config (object): Tùy chọn ngân sách suy nghĩ cho model tương thích.
​
safetySettings
array
Cài đặt bộ lọc an toàn.

​
Phản hồi

​
candidates
array
Các ứng viên nội dung được tạo.
​
usageMetadata
object
Thông tin sử dụng token.
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'];

​
Ví dụ đầu vào đa phương thức

Với các yêu cầu Gemini đa phương thức, hãy đặt media vào contents[].parts[] bằng byte inline hoặc tham chiếu tệp dựa trên URL. Các loại media hiện được hỗ trợ trong model details Gemini:
  • hình ảnh
  • âm thanh
  • video
Với media inline, dùng inlineData hoặc inline_data và truyền byte tệp được mã hoá Base64. Với media qua URL, dùng fileData hoặc file_data và truyền một URL công khai https.

​
Ví dụ đầu vào hình ảnh

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Hãy mô tả hình ảnh này." },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

​
Ví dụ đầu vào âm thanh

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Hãy chép lời và tóm tắt đoạn âm thanh này." },
        {
          "file_data": {
            "mime_type": "audio/mpeg",
            "file_uri": "https://example.com/sample.mp3"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

​
Ví dụ đầu vào video

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "Hãy mô tả ngắn gọn video này." },
        {
          "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
  }
}

​
Ví dụ đầu vào video

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

​
Ví dụ đầu vào âm thanh

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