Google Gemini

Diese Seite behandelt Gemini über API-Keys von Google AI Studio. Für Gemini auf Vertex AI von Google Cloud siehe den Leitfaden zu Google Vertex AI. Standardmäßig routet GoModel Gemini-Requests für Chat, Responses, Embeddings und Bilder über die nativen APIs von Gemini (generateContent, batchEmbedContents, Imagen predict). Wechseln Sie zum OpenAI-kompatiblen Endpunkt, wenn Sie Kompatibilitätsverhalten benötigen, das der native Adapter noch nicht implementiert (insbesondere entfernte image_url-Werte).

Konfigurieren

GEMINI_API_KEY=...
GEMINI_API_MODE=native        # oder openai_compatible

Oder in config.yaml:

providers:
  gemini:
    type: gemini
    api_key: "${GEMINI_API_KEY}"
    api_mode: native

USE_GOOGLE_GEMINI_NATIVE_API wird weiterhin als veralteter globaler Schalter berücksichtigt, wenn GEMINI_API_MODE pro Provider nicht gesetzt ist. Verwenden Sie bevorzugt GEMINI_API_MODE.

Der native AI-Studio-Modus kann außerdem GoModels Prompt-Cache-Pläne nach dem Routing als fünfminütige Cached-Content-Objekte von Gemini umsetzen. Die Wiederverwendung ist auf den für die Session gewählten API-Key beschränkt; Datenverkehr ohne Session mit rotierenden Keys überspringt das Anlegen der Objekte, damit eine Ressource nie unter falschen Zugangsdaten wiederverwendet wird. Vertex erhält derzeit den ursprünglichen Request ohne Cached-Content-Objekte.

Base-URLs

GoModel verwendet intern getrennte Basis-URLs für natives Gemini und die OpenAI-kompatible API:

nativer Chat/Modelle: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
OpenAI-kompatibel: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai

GEMINI_BASE_URL überschreibt sie. Endet der Wert auf /openai, verwendet GoModel ihn für den OpenAI-kompatiblen Client und leitet die native Basis ab, indem /openai entfernt wird. Dateien und Batches verwenden immer die OpenAI-kompatible Schnittstelle; Chat, Embeddings und Bilder folgen dem API-Modus.

Embeddings

Im nativen Modus werden Embeddings über models/{model}:batchEmbedContents bedient. dimensions wird auf outputDimensionality abgebildet, und encoding_format: "base64" wird berücksichtigt. Gemini meldet auf keiner der beiden API-Schnittstellen eine Token-Nutzung für Embeddings. Embedding-Responses enthalten daher Token-Zahlen von null, und die Nutzungszeile wird mit einem Vorbehalt zur Kostenberechnung markiert.

Bildgenerierung und -bearbeitung

Im nativen Modus funktionieren die OpenAI-kompatiblen Bild-Endpunkte mit Gemini-Bildmodellen (gemini-2.5-flash-image, …, über generateContent). Google hat Imagen im August 2026 aus der AI-Studio-API entfernt; Imagen wird weiterhin auf Vertex AI bereitgestellt. Bildbearbeitungen erfordern den nativen Modus und ein Gemini-Bildmodell; Masken werden nicht unterstützt. Details zur Parameterabbildung und zu den Preisen finden Sie in den Provider-Hinweisen der Images API.

Reasoning Effort

Im nativen Modus wird reasoning_effort (oder reasoning.effort) in Geminis thinkingConfig übersetzt:

Modellfamilie	`none` / `minimal`	`low` / `medium` / `high`
Gemini 2.5	`thinkingBudget` 0 / 1024	`thinkingBudget` 1024 / 8192 / 24576
Gemini 3 Flash, 3.5, 3.6	`thinkingLevel: minimal`	`thinkingLevel` wie angegeben
Gemini 3 Pro, 3.1 Pro, 3.7 Flash, 3.8 Flash	`thinkingLevel: low`	`thinkingLevel` wie angegeben

Thinking lässt sich bei Gemini 3 nicht abschalten, und Pro-Modelle sowie 3.7 und 3.8 Flash lehnen minimal ab. GoModel sendet daher die niedrigste Stufe, die diese Modelle akzeptieren, statt Googles 400 weiterzugeben. Ein explizites extra_body.google.thinking_config wird immer unverändert weitergeleitet.

Sampling-Parameter bei Gemini 3

Googles Migrationsleitfäden für Gemini 3 empfehlen, temperature, top_p und top_k aus jedem Request zu entfernen, weil die Modelle auf ihre Standardwerte abgestimmt sind, und führen candidate_count für Gemini 3.x als nicht unterstützt. Im nativen Modus entfernt GoModel diese vier Felder daher für Gemini 3 und neuer (gemini-3-*, gemini-3.5-*, gemini-3.8-*, …) und leitet sie für Gemini 2.5, Gemma und andere Modelle weiterhin weiter. max_tokens, stop, Penalties, response_format und Thinking-Einstellungen sind nicht betroffen.

Thought Signatures

Gemini 3 hängt den von ihm ausgegebenen Funktionsaufrufen eine verschlüsselte thoughtSignature an und lehnt einen Folge-Request ab (HTTP 400, „Function call is missing a thought_signature“), wenn dieser Aufruf ohne Signatur im Verlauf zurückkommt. Im nativen Modus stellt GoModel die Signatur auf dieselbe Weise bereit wie Googles eigener OpenAI-kompatibler Endpunkt, sodass ein Client, der Assistant-Nachrichten unverändert zurücksendet, weiterhin funktioniert:

{
  "role": "assistant",
  "tool_calls": [{
    "id": "call_1",
    "type": "function",
    "function": {"name": "lookup_weather", "arguments": "{\"city\":\"Warsaw\"}"},
    "extra_content": {"google": {"thought_signature": "EvACCu0CARFNMg..."}}
  }]
}

Dasselbe extra_content-Element erscheint bei gestreamten tool_calls-Deltas, bei function_call-Ausgabeelementen der Responses API, bei tool_use-Blöcken der Anthropic Messages API und (bei reinen Text-Turns) an der Assistant-Nachricht selbst. Senden Sie es unverändert zurück; nur der erste Aufruf eines parallelen Batches trägt eine Signatur. Andere Provider sehen es nie; die gemeinsame Konvention ist unter Extra Content, Thinking-Blöcke und Thought Signatures beschrieben. Eine flache thought_signature (oder thoughtSignature) am Tool-Aufruf oder an dessen function-Objekt wird ebenfalls akzeptiert, sodass Clients, die für andere Gateways gebaut wurden, weiterhin funktionieren. Enthält ein Gemini-3-Verlauf einen Funktionsaufruf ohne jede Signatur (die Konversation begann mit einem anderen Modell, oder der Client hat das Feld verworfen), sendet GoModel Googles dokumentierten Platzhalter skip_thought_signature_validator, statt den 400 weiterzugeben. Die Reasoning-Kontinuität ist für diesen Turn eingeschränkt, senden Sie daher bevorzugt die echte Signatur zurück.

Bildeingabe

Modus	`image_url` im OpenAI-Stil
`native` (Standard)	nur eingebettete `data:`-URLs – entfernte `https://...`-URLs werden abgelehnt
`openai_compatible`	entfernte URLs im OpenAI-Stil werden an Googles OpenAI-kompatiblen Endpunkt durchgereicht

Für per URL gehostete Bilder im nativen Modus rufen Googles eigene Beispiele zuerst die URL ab und senden die Bytes an generateContent.

Videoeingabe

Modus	`video_url` im OpenAI-Stil
`native` (Standard)	eingebettete `data:`-URLs, YouTube-Links, URIs der Gemini Files API und `gs://`-Objekte
`openai_compatible`	unverändert weitergeleitet, aber Googles OpenAI-kompatibler Endpunkt unterstützt keine Videoeingabe – verwenden Sie `native`

{"type":"video_url","video_url":{"url":"https://www.youtube.com/watch?v=abc123"}}

Im nativen Modus wird eine data:-URL zu einem eingebetteten Videoteil (standardmäßig video/mp4, wenn die Data-URL keinen Medientyp angibt), während URIs von YouTube, Files API und Cloud Storage als Dateireferenz gesendet werden, die Gemini selbst auflöst. Jede andere entfernte https://...-URL wird abgelehnt statt verworfen – laden Sie sie zuerst über die Gemini Files API hoch.

Nachrichten und Tools

Im nativen Modus werden OpenAI-Chat-Felder wie folgt auf generateContent abgebildet:

OpenAI-Feld	Gemini `generateContent`
`system`- und `developer`-Nachrichten	`system_instruction` (Gemini hat keine eigene Developer-Rolle)
`tool_choice: "auto"` / `"required"` / `"none"`	`functionCallingConfig.mode` `AUTO` / `ANY` / `NONE`
`tool_choice`, das eine Funktion benennt	`ANY` mit `allowedFunctionNames: [name]`
`tool_choice: {"type": "allowed_tools", ...}` mit Modus `required`	`ANY` mit `allowedFunctionNames`
`tool_choice: {"type": "allowed_tools", ...}` mit Modus `auto`	`VALIDATED` mit `allowedFunctionNames`
`strict: true` bei einem beliebigen Function-Tool	`VALIDATED` statt `AUTO`; `ANY` erzwingt das Schema bereits
`parallel_tool_calls: false`	verworfen; Gemini hat keine Entsprechung

Gemini akzeptiert allowedFunctionNames nur mit ANY oder VALIDATED. Deshalb wird aus einer auto-Teilmenge VALIDATED: Das Modell kann weiterhin mit Text antworten, aber jeder Aufruf, den es tätigt, ist auf die aufgelisteten Tools beschränkt. VALIDATED gilt für den gesamten Request, sodass ein einziges strict-Tool dazu führt, dass jedes deklarierte Tool schemavalidiert wird. Gemini bietet keine Möglichkeit, einen Turn auf einen einzigen Funktionsaufruf zu beschränken, und das Benennen eines einzelnen Tools hilft nicht: Gemini kann dieselbe Funktion in einem Turn mehrfach aufrufen. Wenn parallel_tool_calls: false (oder Anthropics disable_parallel_tool_use) wichtig ist, behandeln oder verwerfen Sie die zusätzlichen Aufrufe in Ihrem Client. Eine allowed_tools-Auswahl mit leerer tools-Liste wird mit 400 abgelehnt, wie bei OpenAI.

Noch nicht integriert

Automatisches Abrufen entfernter image_url-Werte im nativen Modus.
Hochladen entfernter Bilder oder Videos über die Gemini Files API vor einem Chat-Request.

Cloud-Plattformen

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Embeddings

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Reasoning Effort

Sampling-Parameter bei Gemini 3

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