«میانای برنامهسازی کاربردی Gemini» میتواند از ورودیهای نوشتار، تصویر، ویدیو، و صدا برونداد نوشتاری تولید کند.
در اینجا یک مثال ساده آورده شده است:
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="How does AI work?"
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "How does AI work?",
});
console.log(interaction.output_text);
}
await main();
جاوا
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("How does AI work?"))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
رفتن
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("How does AI work?"),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if res.Interaction.OutputText != nil {
fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
}
}
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": "How does AI work?"
}'
«کیتهای توسعه نرمافزار هوش مصنوعی زایای Google» مستقیماً در
شیء Interaction برگشتی، داراییهای راحتی برای دسترسی به پاسخ مدل ارائه میدهند.
رایجترین دستیار interaction.output_text (رشته) است که
آخرین بلوکهای نوشتاری را در پاسخ مدل برمیگرداند. اگر پاسخ در
چند بلوک متوالی TextContent تقسیم شده باشد، بهطور خودکار به آنها میپیوندد.
توجه داشته باشید که .output_text شامل بلوکهای نوشتاری قبلی که با محتوای غیرنوشتاری (مثل افکار، تصاویر، صدا، یا فراخوانی ابزار) ازهم جدا شدهاند نمیشود. برای پاسخهای چندوجهی پیچیده
یا درهمآمیخته، باید بهجای آن بهصورت دستی روی steps
تکرار کنید. برای کسب اطلاعات بیشتر درباره دیگر داراییهای راحتی رسانه، به
نمای کلی تعاملات مراجعه کنید.
اندیشیدن با Gemini
مدلهای Gemini اغلب بهطور پیشفرض «تفکر» فعال دارند که به مدل اجازه میدهد قبلاز پاسخ دادن به درخواست، استدلال کند.
هر مدل از پیکربندیهای مختلف تفکر پشتیبانی میکند که به شما امکان میدهد بر هزینه، تأخیر، و هوش کنترل داشته باشید. برای جزئیات بیشتر، راهنمای تفکر را ببینید.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="How does AI work?",
generation_config={
"thinking_level": "low"
}
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "How does AI work?",
generation_config: {
thinking_level: "low",
},
});
console.log(interaction.output_text);
}
await main();
جاوا
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.GenerationConfig;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ThinkingLevel;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("How does AI work?"))
.generationConfig(GenerationConfig.builder().thinkingLevel(ThinkingLevel.LOW).build())
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
رفتن
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("How does AI work?"),
GenerationConfig: &interactions.GenerationConfig{
ThinkingLevel: interactions.ThinkingLevelLow.ToPointer(),
},
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if res.Interaction.OutputText != nil {
fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
}
}
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": "How does AI work?",
"generation_config": {
"thinking_level": "low"
}
}'
دستورالعملهای سیستم و پیکربندیهای دیگر
میتوانید رفتار مدلهای Gemini را با دستورالعملهای سیستم هدایت کنید. پارامتر system_instruction را برای پیکربندی رفتار مدل ارسال کنید.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
system_instruction="You are a cat. Your name is Neko.",
input="Hello there"
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "Hello there",
system_instruction: "You are a cat. Your name is Neko.",
});
console.log(interaction.output_text);
}
await main();
جاوا
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.systemInstruction("You are a cat. Your name is Neko.")
.input(InteractionsInput.of("Hello there"))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
رفتن
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Hello there"),
SystemInstruction: genai.Ptr("You are a cat. Your name is Neko."),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if res.Interaction.OutputText != nil {
fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
}
}
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"system_instruction": "You are a cat. Your name is Neko.",
"input": "Hello there"
}'
همچنین میتوانید بااستفاده از پارامتر generation_config، پارامترهای تولید پیشفرض مثل دما را ملغی کنید.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="Explain how AI works",
generation_config={
"temperature": 1.0
}
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "Explain how AI works",
generation_config: {
temperature: 1.0,
},
});
console.log(interaction.output_text);
}
await main();
جاوا
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.GenerationConfig;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("Explain how AI works"))
.generationConfig(GenerationConfig.builder().maxOutputTokens(500).build())
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
رفتن
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."),
GenerationConfig: &interactions.GenerationConfig{
MaxOutputTokens: genai.Ptr(500),
},
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if res.Interaction.OutputText != nil {
fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
}
}
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": "Explain how AI works",
"generation_config": {
"temperature": 1.0
}
}'
برای فهرست کامل پارامترهای پیکربندیشدنی و توضیحات آنها، به مرجع «میانای برنامهسازی کاربردی تعاملات» مراجعه کنید.
ورودیهای چندحالته
«میانای برنامهسازی کاربردی Gemini» از ورودیهای چندحالته پشتیبانی میکند و به شما امکان میدهد نوشتار را با فایلهای رسانهای ترکیب کنید. مثال زیر نحوه ارائه تصویر را نشان میدهد:
Python
from google import genai
client = genai.Client()
uploaded_file = client.files.upload(file="path/to/organ.jpg")
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input=[
{"type": "text", "text": "Tell me about this instrument"},
{
"type": "image",
"uri": uploaded_file.uri,
"mime_type": uploaded_file.mime_type
}
]
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const uploadedFile = await ai.files.upload({
file: "path/to/organ.jpg",
config: { mimeType: "image/jpeg" }
});
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: [
{type: "text", text: "Tell me about this instrument"},
{
type: "image",
uri: uploadedFile.uri,
mime_type: uploadedFile.mimeType
}
],
});
console.log(interaction.output_text);
}
await main();
جاوا
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.ImageContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.types.File;
import com.google.genai.types.UploadFileConfig;
import java.util.Arrays;
Client client = new Client();
File uploadedFile =
client.files.upload(
new java.io.File("path/to/organ.jpg"),
UploadFileConfig.builder().mimeType("image/jpeg").build());
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(
InteractionsInput.ofContent(
Arrays.asList(
TextContent.builder().text("Tell me about this instrument").build(),
ImageContent.builder()
.uri(uploadedFile.uri().orElse(""))
.mimeType(
ImageContentMimeType.of(uploadedFile.mimeType().orElse("image/jpeg")))
.build())))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
رفتن
package main
import (
"context"
"encoding/base64"
"fmt"
"log"
"os"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
imageBytes, err := os.ReadFile("/path/to/organ.jpg")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
base64Image := base64.StdEncoding.EncodeToString(imageBytes)
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput([]interactions.Content{
interactions.NewContent(interactions.TextContent{
Text: "Tell me about this instrument",
}),
interactions.NewContent(interactions.ImageContent{
Data: genai.Ptr(base64Image),
MimeType: interactions.ImageContentMimeTypeImageJpeg.ToPointer(),
}),
}),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if res.Interaction.OutputText != nil {
fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
}
}
REST
# First upload the file using the Files API, then use the URI:
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": [
{"type": "text", "text": "Tell me about this instrument"},
{
"type": "image",
"uri": "YOUR_FILE_URI",
"mime_type": "image/jpeg"
}
]
}'
برای روشهای جایگزین ارائه تصاویر و پردازش تصویر پیشرفتهتر، به راهنمای درک تصویر ما مراجعه کنید. این API از ورودیها و درک سند، ویدیو، و صوت نیز پشتیبانی میکند.
جاریسازی پاسخها
بهطور پیشفرض، مدل تنها پساز تکمیل کل فرایند تولید پاسخ میدهد.
برای تعاملات روانتر، از جاریسازی برای مدیریت تکههای پاسخ همزمان با تولید آنها استفاده کنید. برای راهنمای جامعی که انواع رویدادها، جاریسازی با ابزارها، تفکر، کارگزاران، و تولید تصویر را پوشش میدهد، راهنمای اختصاصی تعاملات جاریسازی را ببینید.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
stream = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="Explain how AI works",
stream=True
)
for event in stream:
if event.event_type == "step.delta":
if event.delta.type == "text":
print(event.delta.text, end="")
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const stream = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "Explain how AI works",
stream: true,
});
for await (const event of stream) {
if (event.event_type === "step.delta") {
if (event.delta.type === "text") {
process.stdout.write(event.delta.text);
}
}
}
}
await main();
جاوا
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionSSEEvent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionSSEStreamEvent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.StepDelta;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.StepDeltaData;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextDelta;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionResponse;
import com.google.genai.gaos.utils.EventStream;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("Explain how AI works"))
.stream(true)
.build();
CreateInteractionResponse response =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params));
try (EventStream stream = response.events()) {
for (InteractionSSEStreamEvent streamEvent : stream) {
InteractionSSEEvent event = streamEvent.data().orElse(null);
if (event instanceof StepDelta stepDelta) {
StepDeltaData delta = stepDelta.delta().orElse(null);
if (delta instanceof TextDelta textDelta) {
System.out.print(textDelta.text().orElse(""));
}
}
}
}
رفتن
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Explain how AI works"),
Stream: genai.Ptr(true),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
stream := res.InteractionSSEStreamEvent
defer stream.Close()
for stream.Next() {
event := stream.Value()
if stepDelta := event.GetDataStepDelta(); stepDelta != nil {
if textDelta := stepDelta.GetDeltaText(); textDelta != nil {
fmt.Print(textDelta.GetText())
}
}
}
if err := stream.Err(); err != nil {
log.Fatal(err)
}
}
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
--no-buffer \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": "Explain how AI works",
"stream": true
}'
مکالمههای چندنوبتی
Interactions API با زنجیر کردن تعاملها بااستفاده از previous_interaction_id از مکالمههای چندنوبتی پشتیبانی میکند. هر نوبت تعامل جداگانهای است،
و API بهطور خودکار سابقه مکالمه را مدیریت میکند.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction1 = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="I have 2 dogs in my house.",
)
print(interaction1.output_text)
interaction2 = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="How many paws are in my house?",
previous_interaction_id=interaction1.id,
)
print(interaction2.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction1 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "I have 2 dogs in my house.",
});
console.log("Response 1:", interaction1.output_text);
const interaction2 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "How many paws are in my house?",
previous_interaction_id: interaction1.id,
});
console.log("Response 2:", interaction2.output_text);
}
await main();
جاوا
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params1 =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("I have 2 dogs in my house."))
.build();
Interaction interaction1 =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params1)).interaction().get();
System.out.println("Response 1: " + interaction1.outputText().orElse(""));
CreateModelInteraction params2 =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("How many paws are in my house?"))
.previousInteractionId(interaction1.id().orElse(""))
.build();
Interaction interaction2 =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params2)).interaction().get();
System.out.println("Response 2: " + interaction2.outputText().orElse(""));
رفتن
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// First turn
turn1, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Hello, I have 2 dogs in my house."),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if turn1.Interaction.OutputText != nil {
fmt.Printf("Model: %s\n", *turn1.Interaction.OutputText)
}
// Second turn (chained using PreviousInteractionID)
turn2, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
PreviousInteractionID: turn1.Interaction.ID,
Input: interactions.NewInteractionsInput("How many paws are in my house?"),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if turn2.Interaction.OutputText != nil {
fmt.Printf("Model: %s\n", *turn2.Interaction.OutputText)
}
}
REST
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": "I have 2 dogs in my house."
}')
INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.id')
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": "I have two dogs in my house. How many paws are in my house?",
"previous_interaction_id": "'$INTERACTION_ID'"
}'
جاریسازی را میتوان با ترکیب کردن
previous_interaction_id با روشهای جاریسازی برای مکالمههای چندنوبتی نیز استفاده کرد.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction1 = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="I have 2 dogs in my house.",
)
print(interaction1.output_text)
stream = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input="How many paws are in my house?",
previous_interaction_id=interaction1.id,
stream=True
)
for event in stream:
if event.event_type == "step.delta":
if event.delta.type == "text":
print(event.delta.text, end="")
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const interaction1 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "I have 2 dogs in my house.",
});
console.log("Response 1:", interaction1.output_text);
const stream = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: "How many paws are in my house?",
previous_interaction_id: interaction1.id,
stream: true,
});
for await (const event of stream) {
if (event.event_type === "step.delta") {
if (event.delta.type === "text") {
process.stdout.write(event.delta.text);
}
}
}
}
await main();
جاوا
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionSSEEvent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionSSEStreamEvent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.StepDelta;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.StepDeltaData;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextDelta;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionResponse;
import com.google.genai.gaos.utils.EventStream;
Client client = new Client();
CreateModelInteraction params1 =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("I have 2 dogs in my house."))
.build();
Interaction interaction1 =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params1)).interaction().get();
System.out.println("Response 1: " + interaction1.outputText().orElse(""));
CreateModelInteraction params2 =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.of("How many paws are in my house?"))
.previousInteractionId(interaction1.id().orElse(""))
.stream(true)
.build();
CreateInteractionResponse response2 =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params2));
try (EventStream stream = response2.events()) {
for (InteractionSSEStreamEvent streamEvent : stream) {
InteractionSSEEvent event = streamEvent.data().orElse(null);
if (event instanceof StepDelta stepDelta) {
StepDeltaData delta = stepDelta.delta().orElse(null);
if (delta instanceof TextDelta textDelta) {
System.out.print(textDelta.text().orElse(""));
}
}
}
}
رفتن
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
turn1, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput("Hello, I have 2 dogs in my house."),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
res2, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
PreviousInteractionID: turn1.Interaction.ID,
Input: interactions.NewInteractionsInput("How many paws are in my house?"),
Stream: genai.Ptr(true),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
stream := res2.InteractionSSEStreamEvent
defer stream.Close()
for stream.Next() {
event := stream.Value()
if stepDelta := event.GetDataStepDelta(); stepDelta != nil {
if textDelta := stepDelta.GetDeltaText(); textDelta != nil {
fmt.Print(textDelta.GetText())
}
}
}
if err := stream.Err(); err != nil {
log.Fatal(err)
}
}
REST
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": "I have 2 dogs in my house."
}')
INTERACTION_ID=$(echo "$RESPONSE1" | jq -r '.id')
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
--no-buffer \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": "How many paws are in my house?",
"previous_interaction_id": "'$INTERACTION_ID'",
"stream": true
}'
مکالمههای بدون وضعیت
بهطور پیشفرض، وقتی از previous_interaction_id استفاده میکنید، «میانای برنامهسازی کاربردی تعاملات» وضعیت مکالمه را در سمت سرور مدیریت میکند. بااینحال، میتوانید با مدیریت کردن سابقه مکالمه در سمت مشتری، در حالت بدون وضعیت نیز عمل کنید.
برای استفاده از حالت بدون وضعیت:
۱. برای انصراف دادن از ذخیرهسازی سمت سرور، store=false را در درخواستتان تنظیم کنید.
۲. سابقه مکالمه را بهعنوان آرایهای از مراحل در سمت مشتری حفظ کنید.
۳. در درخواستهای بعدی، مراحل انباشتهشده را در فیلد input بگذرانید و چرخش جدیدتان را بهعنوان مرحله user_input پیوست کنید.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
history = [
{
"type": "user_input",
"content": [{"type": "text", "text": "I have 2 dogs in my house."}]
}
]
interaction1 = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
store=False,
input=history
)
print("Response 1:", interaction1.steps[-1].content[0].text)
for step in interaction1.steps:
history.append(step.model_dump())
history.append({
"type": "user_input",
"content": [{"type": "text", "text": "How many paws are in my house?"}]
})
interaction2 = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
store=False,
input=history
)
print("Response 2:", interaction2.steps[-1].content[0].text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const history = [
{
type: "user_input",
content: [{ type: "text", text: "I have 2 dogs in my house." }]
}
];
const interaction1 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
store: false,
input: history
});
console.log("Response 1:", interaction1.steps.at(-1).content[0].text);
history.push(...interaction1.steps);
history.push({
type: "user_input",
content: [{ type: "text", text: "How many paws are in my house?" }]
});
const interaction2 = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
store: false,
input: history
});
console.log("Response 2:", interaction2.steps.at(-1).content[0].text);
}
await main();
جاوا
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.UserInputStep;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
Client client = new Client();
List history = new ArrayList<>();
history.add(
UserInputStep.builder()
.content(Arrays.asList(TextContent.builder().text("I have 2 dogs in my house.").build()))
.build());
CreateModelInteraction params1 =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.store(false)
.input(InteractionsInput.ofStep(history))
.build();
Interaction interaction1 =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params1)).interaction().get();
System.out.println("Response 1: " + interaction1.outputText().orElse(""));
interaction1.steps().ifPresent(history::addAll);
history.add(
UserInputStep.builder()
.content(Arrays.asList(TextContent.builder().text("How many paws are in my house?").build()))
.build());
CreateModelInteraction params2 =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.store(false)
.input(InteractionsInput.ofStep(history))
.build();
Interaction interaction2 =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params2)).interaction().get();
System.out.println("Response 2: " + interaction2.outputText().orElse(""));
رفتن
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
"google.golang.org/genai/interactions/models/interactions"
"google.golang.org/genai/interactions/models/operations"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
res, err := client.Interactions.Create(ctx, operations.CreateInteractionRequest{
Body: operations.NewCreateInteractionRequestBody(interactions.CreateModelInteraction{
Model: interactions.Model("gemini-3.8-flash"),
Input: interactions.NewInteractionsInput([]interactions.Step{
interactions.NewStep(interactions.UserInputStep{
Content: []interactions.Content{
interactions.NewContent(interactions.TextContent{
Text: "Hello, I have 2 dogs in my house.",
}),
},
}),
interactions.NewStep(interactions.ModelOutputStep{
Content: []interactions.Content{
interactions.NewContent(interactions.TextContent{
Text: "That's great! Two dogs must keep your house lively.",
}),
},
}),
interactions.NewStep(interactions.UserInputStep{
Content: []interactions.Content{
interactions.NewContent(interactions.TextContent{
Text: "How many paws are in my house?",
}),
},
}),
}),
}),
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if res.Interaction.OutputText != nil {
fmt.Println(*res.Interaction.OutputText)
}
}
REST
# Turn 1: Send request with store: false
RESPONSE1=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"store": false,
"input": [
{
"type": "user_input",
"content": "I have 2 dogs in my house."
}
]
}')
# Extract the steps from response
MODEL_STEPS=$(echo "$RESPONSE1" | jq '.steps')
# Reconstruct the full history for Turn 2 by combining:
# 1. First user input
# 2. Model response steps
# 3. Second user input
HISTORY=$(jq -n \
--argjson first_input '[{"type": "user_input", "content": "I have 2 dogs in my house."}]' \
--argjson model_steps "$MODEL_STEPS" \
--argjson second_input '[{"type": "user_input", "content": "How many paws are in my house?"}]' \
"'"'"'$first_input + $model_steps + $second_input'"'"'")
# Turn 2: Send the full history
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d "{
\"model\": \"gemini-3.8-flash\",
\"store\": false,
\"input\": $HISTORY
}"
نکتههای پیامواره
برای دریافت پیشنهادهایی درباره استفاده حداکثری از Gemini، به راهنمای مهندسی پیامواره ما مراجعه کنید.
قدم بعدی چیست
- Gemini در Google AI Studio را امتحان کنید.
- با بروندادهای ساختاریافته برای پاسخهای شبیه JSON آزمایش کنید.
- قابلیتهای درک تصویر، ویدیو، صدا، و سند Gemini را کاوش کنید.
- درباره استراتژیهای پیامواره فایل چندوجهی بیشتر بدانید.