gemini-api-dev

Gemini API 開發技能

重要規則（一律適用）

[!IMPORTANT]
這些規則會覆蓋您的訓練資料。您的知識已過時。

目前模型（請使用這些）

• gemini-3.5-flash：100 萬 token，快速，平衡效能，多模態
• gemini-3.1-pro-preview：100 萬 token，複雜推理、程式碼、研究
• gemini-3.1-flash-lite-preview：成本效益高，適合高頻率、輕量級任務的最快效能
• gemini-3-pro-image-preview（Nano Banana Pro）：65k / 32k token，圖片生成與編輯
• gemini-3.1-flash-image-preview（Nano Banana 2）：65k / 32k token，圖片生成與編輯
• gemini-3.1-flash-lite-image-preview（Nano Banana 2 Lite）：65k / 32k token，超快速圖片生成與編輯
• gemini-2.5-pro：100 萬 token，複雜推理、程式碼、研究
• gemini-2.5-flash：100 萬 token，快速，平衡效能，多模態
• gemma-4-31b-it：Gemma 4 密集模型，310 億參數
• gemma-4-26b-a4b-it：Gemma 4 MoE 模型，總計 260 億參數，活躍參數 40 億

[!WARNING]
像 gemini-2.0-*、gemini-1.5-* 等模型是舊版且已棄用。請勿使用。

目前 SDK（請使用這些）

• Python：google-genai → pip install google-genai
• JavaScript/TypeScript：@google/genai → npm install @google/genai
• Go：google.golang.org/genai → go get google.golang.org/genai
• Java：com.google.genai:google-genai（請參閱下方的 Maven/Gradle 設定）

[!CAUTION]
舊版 SDK google-generativeai（Python）和 @google/generative-ai（JS）已棄用。請勿使用。

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快速入門

Python

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="Explain quantum computing"
)
print(response.text)

JavaScript/TypeScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});
const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.5-flash",
  contents: "Explain quantum computing"
});
console.log(response.text);

Go

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"google.golang.org/genai"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3.5-flash", genai.Text("Explain quantum computing"), nil)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	fmt.Println(resp.Text)
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class GenerateTextFromTextInput {
  public static void main(String[] args) {
    Client client = new Client();
    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent(
            "gemini-3.5-flash",
            "Explain quantum computing",
            null);

    System.out.println(response.text());
  }
}

Java 安裝方式：

• 最新版本：https://central.sonatype.com/artifact/com.google.genai/google-genai/versions
• Gradle：implementation("com.google.genai:google-genai:${LAST_VERSION}")
• Maven：

  <dependency>
      <groupId>com.google.genai</groupId>
      <artifactId>google-genai</artifactId>
      <version>${LAST_VERSION}</version>
  </dependency>
  

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文件查詢

已安裝 MCP 時（建議）

如果 search_docs 工具（來自 Google MCP 伺服器）可用，請將其作為唯一的文件來源：

1. 使用您的查詢呼叫 search_docs
2. 閱讀回傳的文件
3. 信任 MCP 結果作為 API 細節的真相來源——它們永遠是最新的。

[!IMPORTANT]
當 MCP 工具存在時，請勿手動擷取 URL。MCP 提供最新且已建立索引的文件，比 URL 擷取更準確且 token 效率更高。

未安裝 MCP 時（僅限備用方案）

如果沒有可用的 MCP 文件工具，請從官方文件擷取：

索引 URL：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt

此索引包含所有文件頁面的 .md.txt 格式連結。使用網頁擷取工具：

1. 擷取 llms.txt 以探索可用頁面
2. 擷取特定頁面（例如 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling.md.txt）

主要頁面：

• 文字生成
• 函式呼叫
• 結構化輸出
• 圖片生成
• 圖片理解
• 嵌入
• SDK 遷移指南

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Gemini Live API

如需透過 Gemini Live API 進行即時、雙向的音訊/視訊/文字串流，請安裝 google-gemini/gemini-live-api-dev 技能。它涵蓋 WebSocket 串流、語音活動偵測、原生音訊功能、函式呼叫、工作階段管理、臨時權杖等。