Memahami Apa itu API Gemini dari Google?

kita akan mendalami API Gemini. Kita akan menjelajahi apa itu Gemini API, jenis fungsi yang dapat dilakukan, bagaimana harga yang ditawarkan, dan bagaimana menggunakannya secara efektif. Di akhir artikel ini, Anda akan memahami sepenuhnya tentang apa itu API ini dan bagaimana Anda dapat merancang masukan Anda untuk mendapatkan tanggapan yang diinginkan.

Baca: Apa Google Gemini?

Apa Itu Gemini API?

Gemini API adalah antarmuka terprogram yang diekspos oleh Google AI yang memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi atau fitur yang didukung AI menggunakan model Gemini Google. Dengan API ini, pengembang dapat menggunakan model Gemini untuk fungsi seperti pembuatan konten, agen dialog, peringkasan, sistem klasifikasi, membangun mesin pengolah gambar, dan banyak lagi. Hal ini membuka peluang luar biasa bagi pengembang untuk menambahkan kemampuan AI ke aplikasi mereka tanpa harus mengembangkan model kustom mereka sendiri.

Struktur API Gemini

Properti Utama

Gemini API adalah bagian dari rangkaian API AI generatif Google. Setiap versi RESTful API ini terdiri dari dua properti utama, yaitu sumber daya dan tipe.

1. Sumber Daya: Mewakili entitas yang dapat berinteraksi dengan klien di API. Contoh sumber daya pada API mencakup model, operasi, model yang disesuaikan, dan banyak lagi.

2. Tipe: Mewakili tipe data standar atau format data yang dipertukarkan dalam API dan antara klien dan API. Hal ini sering kali menentukan cara data dikirim ke titik akhir sumber daya dan cara respons dikembalikan ke klien. Contoh tipe pada API Gemini mencakup konten yang berisi konten multi-bagian dari sebuah pesan, respons konten generatif, penyematan konten, dan masih banyak lagi jenis lainnya.

Fungsi API Gemini

Metode yang Didukung

Pada versi stabil API saat ini (versi V1), metode berikut ini didukung:

1. Metode daftar: Memberi Anda daftar semua model yang tersedia melalui API. Ini termasuk Gemini Pro, Gemini Pro Vision, embeddings, dan lainnya.

2. Metode get: Mengambil informasi tentang model tertentu dengan memberikan nama model di URL permintaan.

3. Metode generateContent: Menerima prompt sebagai masukan dalam format jenis permintaan konten pembuatan standar, dan menghasilkan respons dari model. Fungsi ini merupakan fungsi utama untuk mengakses fitur generatif model AI. Nanti di kursus ini, kita akan menggunakan metode ini untuk memproses prompt yang akan kita kirimkan ke Gemini API.

4. Metode countTokens: Menjalankan model tokenizer, alat internal untuk menghitung token, dan mengembalikan jumlah token.

5. Metode streamGenerateContent: Menghasilkan respons streaming dari model. Ini dapat digunakan untuk mengumpulkan respons dalam beberapa bagian, bukan sekaligus.

6. Metode embedContent dan metode batchEmbedContent: Anda dapat menggunakan metode ini untuk menghasilkan satu atau beberapa penyematan dari masing-masing model.

Properti Sumber Daya Model

Setiap sumber daya di API terdiri dari sekumpulan metode yang mewakili fungsi yang boleh dilakukan oleh pengembang pada sumber daya tersebut. Contohnya, pada sumber daya model, terdapat properti-properti berikut:

• Nama Model: Mengidentifikasi setiap model.

• Versi Model: Mewakili versi model.

• Batas Token input: Jumlah maksimum token masukan yang diperbolehkan untuk model ini.

• Batas Token Output: Jumlah maksimum token keluaran yang diperbolehkan untuk model ini.

• Suhu: Angka antara 0,0 dan 1,0 yang mewakili derajat keacakan respon yang diterima dari model. Parameter seperti suhu dapat dikonfigurasi berdasarkan jenis keluaran yang Anda harapkan dari model, dan itu dapat memberikan instruksi kepada model tentang bagaimana Anda ingin tanggapan Anda dikembalikan.

Gemini API dari Google AI menawarkan berbagai fitur dan kemampuan yang memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi yang didukung oleh model AI canggih tanpa harus membuat model mereka sendiri. Dengan memahami struktur dan fungsi API ini, Anda dapat merancang masukan Anda untuk mendapatkan tanggapan yang diinginkan dengan lebih efektif.

Anda ingin menggunakan API Google Gemini cari tahu harga API Google Gemini dan penjelasan Model Gemini Pro, Model Embedding dan Model AQA dalam AI Gemini