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Documentation Index

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TokenLab 支援 Gemini 模型的原生 Google Gemini API 格式。這使得與 Google AI SDK 具有直接的相容性。

​
路徑參數

​
model
string
必填
模型名稱（例如：gemini-2.5-pro、gemini-2.5-flash）。在正式整合中，建議使用以 URL 為基礎的 fileData / file_data 媒體片段，並搭配公開的 https URL。 當可行時，TokenLab 會將受支援的 Gemini 原生通道透過原生路徑轉送，並在某個多模態請求沒有可用的原生就緒路由時，自動回退到相容的內部轉換路徑。

​
查詢參數

​
key
string
API key（標頭驗證的替代方案）。

​
驗證

Gemini 端點支援多種驗證方式：
  • ?key=YOUR_API_KEY 查詢參數
  • x-goog-api-key: YOUR_API_KEY 標頭
  • Authorization: Bearer YOUR_API_KEY 標頭

​
請求主體

​
contents
array
必填
對話內容。每個內容物件包含：
  • role (string)：user 或 model
  • parts (array)：內容 part。TokenLab 目前支援：
    • 文字 part：{ "text": "..." }
    • 內嵌媒體 part：inlineData / inline_data
    • 基於 URL 的檔案 part：fileData / file_data
對於媒體 part，TokenLab 目前接受圖片、音訊、影片三類 MIME type，並透過 Gemini 相容公共契約向下游轉發。user 和 model role 會以不區分大小寫的方式正規化。application/octet-stream 的 inlineData / inline_data 只有在 TokenLab 能辨識為支援的圖片或影片位元組時才會接受，否則會在路由前失敗。原生圖片輸出請求只接受 Google search/maps 工具族，不支援的工具組合會在上游重試前失敗。
​
systemInstruction
object
模型的系統指令。
​
generationConfig
object
生成配置：
  • temperature (number)：取樣溫度
  • topP (number)：核取樣機率
  • topK (integer)：Top-K 取樣
  • maxOutputTokens (integer)：最大輸出 token 數
  • stopSequences (array)：停止序列
​
safetySettings
array
安全過濾器設定。

​
回應

​
candidates
array
生成的內容候選。
​
usageMetadata
object
Token 使用資訊。
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
    }
  }'

​
多模態輸入範例

對於 Gemini 多模態請求，請把媒體放在 contents[].parts[] 中，可以使用「內嵌位元組」或「基於 URL 的檔案引用」兩種方式。 目前公共 Gemini 契約支援的媒體類別：
  • 圖片
  • 音訊
  • 影片
對於內嵌媒體，請使用 inlineData 或 inline_data，並傳入檔案位元組的 Base64 內容。 對於 URL 媒體，請使用 fileData 或 file_data，並傳入可公開存取的 https URL。

​
圖片輸入範例

使用內嵌圖片位元組： 
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "請描述這張圖片。" },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/jpeg",
            "data": "/9j/4AAQSkZJRgABAQ..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
使用圖片 URL： 
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "請描述這張圖片。" },
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "image/jpeg",
            "fileUri": "https://example.com/demo.jpg"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

​
音訊輸入範例

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "請轉寫並摘要這段音訊。" },
        {
          "file_data": {
            "mime_type": "audio/mpeg",
            "file_uri": "https://example.com/sample.mp3"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

​
影片輸入範例

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "請簡要描述這段影片。" },
        {
          "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
  }
}

​
影片輸入範例

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

​
音訊輸入範例

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