Formato nativo do Gemini

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "Hello, please introduce yourself"
        }
      ]
    }
  ]
}'

{
  "code": 200,
  "data": {
    "candidates": [
      {
        "content": {
          "role": "model",
          "parts": [
            {
              "text": "Hello! I'm pleased to introduce myself.\n\nI am a large language model, trained and developed by Google..."
            }
          ]
        },
        "finishReason": "STOP",
        "index": 0,
        "safetyRatings": [
          {
            "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
            "probability": "NEGLIGIBLE"
          }
        ]
      }
    ],
    "promptFeedback": {
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE"
        }
      ]
    ]
  },
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 4,
    "candidatesTokenCount": 611,
    "totalTokenCount": 2422,
    "thoughtsTokenCount": 1807,
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 4
      }
    ]
  }
}

POST

v1beta

models

{model}

{method}

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "Hello, please introduce yourself"
        }
      ]
    }
  ]
}'

{
  "code": 200,
  "data": {
    "candidates": [
      {
        "content": {
          "role": "model",
          "parts": [
            {
              "text": "Hello! I'm pleased to introduce myself.\n\nI am a large language model, trained and developed by Google..."
            }
          ]
        },
        "finishReason": "STOP",
        "index": 0,
        "safetyRatings": [
          {
            "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
            "probability": "NEGLIGIBLE"
          }
        ]
      }
    ],
    "promptFeedback": {
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE"
        }
      ]
    ]
  },
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 4,
    "candidatesTokenCount": 611,
    "totalTokenCount": 2422,
    "thoughtsTokenCount": 1807,
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 4
      }
    ]
  }
}

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "Hello, please introduce yourself"
        }
      ]
    }
  ]
}'

{
  "code": 200,
  "data": {
    "candidates": [
      {
        "content": {
          "role": "model",
          "parts": [
            {
              "text": "Hello! I'm pleased to introduce myself.\n\nI am a large language model, trained and developed by Google..."
            }
          ]
        },
        "finishReason": "STOP",
        "index": 0,
        "safetyRatings": [
          {
            "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
            "probability": "NEGLIGIBLE"
          }
        ]
      }
    ],
    "promptFeedback": {
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
          "probability": "NEGLIGIBLE"
        }
      ]
    ]
  },
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 4,
    "candidatesTokenCount": 611,
    "totalTokenCount": 2422,
    "thoughtsTokenCount": 1807,
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 4
      }
    ]
  }
}

Autorizações

Authorization

string

obrigatório

Todos os endpoints da API exigem autenticação por Bearer TokenObtenha sua chave de API:Acesse a página de gerenciamento de chaves de API para obter sua chave de APIAdicione-a ao cabeçalho da requisição:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Parâmetros de caminho

model

string

obrigatório

Nome do modeloOs exemplos utilizam gemini-2.5-pro, que você pode substituir por outros modelos Gemini suportados:

gemini-2.5-flash - Gemini 2.5 Flash
gemini-2.5-pro - Gemini 2.5 Pro
gemini-2.5-flash-lite - Gemini 2.5 Flash Lite
gemini-2.5-pro-thinking - Gemini 2.5 Pro com raciocínio profundo

method

enum<string>

obrigatório

Método de geração (recomendado: generateContent para um início rápido):

generateContent: aguarda a resposta completa e retorna de uma só vez
streamGenerateContent: resposta em streaming, retorna o conteúdo em partes

Opções disponíveis: generateContent, streamGenerateContent

Body

contents

array

obrigatório

Lista de conteúdos da conversaMínimo de 1 mensagem obrigatória

Mostrar Estrutura do objeto contents

role

string

obrigatório

Tipo de papel:

user: mensagem do usuário
model: resposta do modelo (usada no histórico da conversa)

parts

array

obrigatório

Partes do conteúdo da mensagem

Mostrar Estrutura do objeto parts

text

string

Conteúdo de texto

inlineData

object

Dados inline (para entrada multimodal)

Mostrar Propriedades de inlineData

mimeType

string

Tipo MIME, por exemplo image/jpeg, image/png

data

string

Dados codificados em Base64

Exemplo:

[
  {
    "role": "user",
    "parts": [{ "text": "Hello, please introduce yourself" }]
  }
]

generationConfig

object

Configuração de geração (opcional)

Mostrar Propriedades de generationConfig

temperature

number

Controla a aleatoriedade da saída, faixa 0.0–2.0

Valores mais baixos tornam a saída mais determinística
Valores mais altos tornam a saída mais aleatória

Padrão: 1.0

maxOutputTokens

integer

Número máximo de tokens a serem geradosModelos diferentes possuem limites máximos distintos

topP

number

Parâmetro de amostragem por núcleo, faixa 0.0–1.0Controla a massa de probabilidade considerada durante a amostragem

topK

integer

Parâmetro de amostragem Top-KAmostra apenas os K tokens mais prováveis em cada passo

stopSequences

array

Lista de sequências de paradaInterrompe a geração quando essas sequências são encontradas

safetySettings

array

Configurações de segurança (opcional)

Mostrar Estrutura do objeto safetySettings

Resposta

candidates

array

Lista de respostas candidatas

Mostrar Estrutura do objeto candidates

content

object

Conteúdo gerado

Mostrar Propriedades de content

role

string

Papel, normalmente model

parts

array

Lista de partes do conteúdo

Mostrar Objeto parts

text

string

Conteúdo textual gerado

finishReason

string

Motivo da finalização:

STOP: conclusão normal
MAX_TOKENS: atingiu o limite máximo de tokens
SAFETY: interrompido por motivos de segurança
RECITATION: interrompido devido a recitação
OTHER: outros motivos

index

integer

Índice da resposta candidata

safetyRatings

array

Lista de classificações de segurança

Mostrar Objeto safetyRatings

Documentation Index

​Autorizações

​Parâmetros de caminho

​Body

​Resposta

Autorizações

Parâmetros de caminho

Body

Resposta