> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://gomodel.enterpilot.io/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Google Gemini > Skonfiguruj Google Gemini przez AI Studio w GoModel, wybierz routing natywny lub kompatybilny z OpenAI i poznaj zachowanie image_url. Ta strona opisuje Gemini z kluczami API **Google AI Studio**. Gemini w Vertex AI w Google Cloud opisuje [przewodnik po Google Vertex AI](https://gomodel.enterpilot.io/docs/pl/providers/vertex.md). Domyślnie GoModel kieruje requesty Gemini dla czatu, Responses, embeddingów i [obrazów](https://gomodel.enterpilot.io/docs/pl/advanced/images-api.md) przez natywne API Gemini (`generateContent`, `batchEmbedContents`, Imagen `predict`). Przełącz się na endpoint kompatybilny z OpenAI, gdy potrzebujesz zachowania zgodności, którego natywny adapter jeszcze nie implementuje (przede wszystkim zdalnych wartości `image_url`). ## Konfiguracja ```bash theme={null} GEMINI_API_KEY=... GEMINI_API_MODE=native # lub openai_compatible ``` Albo w `config.yaml`: ```yaml theme={null} providers: gemini: type: gemini api_key: "${GEMINI_API_KEY}" api_mode: native ``` > [!NOTE] > > `USE_GOOGLE_GEMINI_NATIVE_API` jest nadal respektowane jako przestarzały globalny przełącznik, > gdy `GEMINI_API_MODE` dla danego providera nie jest ustawione. Wybieraj `GEMINI_API_MODE`. Natywny tryb AI Studio potrafi też materializować plany prompt cache, które GoModel tworzy po routingu, jako pięciominutowe obiekty cached-content Gemini. Ponowne użycie jest ograniczone do klucza API wybranego dla sesji; ruch bez sesji z rotującymi kluczami pomija tworzenie obiektów, żeby zasób nigdy nie został użyty ponownie z niewłaściwymi danymi uwierzytelniającymi. Vertex obecnie otrzymuje oryginalny request bez obiektów cached-content. ## Bazowe URL-e GoModel utrzymuje osobne wewnętrzne adresy bazowe dla natywnego Gemini i API kompatybilnego z OpenAI: * natywny czat/modele: `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta` * kompatybilny z OpenAI: `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai` `GEMINI_BASE_URL` je nadpisuje. Gdy wartość kończy się na `/openai`, GoModel używa jej dla klienta kompatybilnego z OpenAI i wyznacza natywny adres bazowy przez usunięcie `/openai`. Pliki i batche zawsze korzystają z interfejsu kompatybilnego z OpenAI; czat, embeddingi i obrazy zależą od trybu API. ## Embeddingi W trybie natywnym embeddingi są obsługiwane przez `models/{model}:batchEmbedContents`. `dimensions` mapuje się na `outputDimensionality`, a `encoding_format: "base64"` jest respektowane. Gemini nie raportuje użycia tokenów dla embeddingów w żadnym z interfejsów API, więc odpowiedzi z embeddingami zawierają zerowe liczby tokenów, a wiersz użycia jest oznaczany zastrzeżeniem dotyczącym obliczenia kosztu. ## Generowanie i edycja obrazów W trybie natywnym [endpointy obrazów kompatybilne z OpenAI](https://gomodel.enterpilot.io/docs/pl/advanced/images-api.md) działają z modelami obrazowymi Gemini (`gemini-2.5-flash-image`, ..., przez `generateContent`). Google wycofał Imagen z API AI Studio w sierpniu 2026; Imagen jest nadal dostępny w [Vertex AI](https://gomodel.enterpilot.io/docs/pl/providers/vertex.md). Edycja obrazów wymaga trybu natywnego i modelu obrazowego Gemini; maski nie są obsługiwane. Szczegóły mapowania parametrów i cen znajdziesz w [uwagach o providerze w Images API](https://gomodel.enterpilot.io/docs/pl/advanced/images-api.md#google-gemini). ## Reasoning effort W trybie natywnym `reasoning_effort` (lub `reasoning.effort`) jest tłumaczone na `thinkingConfig` Gemini: | Rodzina modeli | `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` bez zmian | | Gemini 3 Pro, 3.1 Pro, 3.7 Flash, 3.8 Flash | `thinkingLevel: low` | `thinkingLevel` bez zmian | W Gemini 3 nie da się wyłączyć thinkingu, a modele Pro oraz 3.7 i 3.8 Flash odrzucają `minimal`, więc GoModel wysyła najniższy poziom akceptowany przez te modele, zamiast zwracać błąd 400 od Google. Jawne `extra_body.google.thinking_config` jest zawsze przekazywane bez zmian. ## Parametry samplingu w Gemini 3 Przewodniki migracji Google do Gemini 3 zalecają usunięcie `temperature`, `top_p` i `top_k` z każdego requestu, bo modele są dostrojone pod swoje wartości domyślne, i wymieniają `candidate_count` jako nieobsługiwane w Gemini 3.x. W trybie natywnym GoModel pomija więc te cztery pola dla Gemini 3 i nowszych (`gemini-3-*`, `gemini-3.5-*`, `gemini-3.8-*`, ...), a nadal przekazuje je dla Gemini 2.5, Gemmy i innych modeli. Nie dotyczy to `max_tokens`, `stop`, kar (penalties), `response_format` ani ustawień thinkingu. ## Thought signatures Gemini 3 dołącza zaszyfrowane `thoughtSignature` do emitowanych wywołań funkcji i odrzuca kolejny request (HTTP 400, "Function call is missing a thought\_signature"), gdy to wywołanie wraca w historii bez sygnatury. W trybie natywnym GoModel udostępnia sygnaturę tak samo jak własny endpoint Google kompatybilny z OpenAI, więc klient, który odsyła wiadomości asystenta bez zmian, nadal działa: ```json theme={null} { "role": "assistant", "tool_calls": [{ "id": "call_1", "type": "function", "function": {"name": "lookup_weather", "arguments": "{\"city\":\"Warsaw\"}"}, "extra_content": {"google": {"thought_signature": "EvACCu0CARFNMg..."}} }] } ``` To samo pole `extra_content` pojawia się w streamowanych deltach `tool_calls`, w elementach output `function_call` w Responses API, w blokach `tool_use` w Anthropic Messages API oraz (dla tur wyłącznie tekstowych) w samej wiadomości asystenta. Odsyłaj je dosłownie; tylko pierwsze wywołanie w równoległej grupie ma sygnaturę. Inni providerzy nigdy jej nie widzą; wspólną konwencję opisuje strona [Extra content, bloki thinking i thought signatures](https://gomodel.enterpilot.io/docs/pl/advanced/extra-content.md). Akceptowane jest też płaskie `thought_signature` (lub `thoughtSignature`) w wywołaniu narzędzia lub w jego obiekcie `function`, więc klienci zbudowani pod inne gatewaye nadal działają. Gdy historia Gemini 3 zawiera wywołanie funkcji bez żadnej sygnatury (rozmowa zaczęła się na innym modelu lub klient pominął to pole), GoModel wysyła udokumentowany przez Google placeholder `skip_thought_signature_validator`, zamiast zwracać błąd 400. Ciągłość reasoningu jest dla tej tury ograniczona, więc lepiej odsyłać prawdziwą sygnaturę. ## Obrazy na wejściu | Tryb | `image_url` w stylu OpenAI | | - | - | | `native` (domyślnie) | tylko osadzone URL-e `data:` – zdalne URL-e `https://...` są odrzucane | | `openai_compatible` | zdalne URL-e w stylu OpenAI są przekazywane do endpointu Google kompatybilnego z OpenAI | W przypadku obrazów hostowanych pod URL-em w trybie natywnym własne przykłady Google najpierw pobierają URL, a następnie wysyłają bajty do `generateContent`. ## Wideo na wejściu | Tryb | `video_url` w stylu OpenAI | | - | - | | `native` (domyślnie) | osadzone URL-e `data:`, linki YouTube, URI z Gemini Files API i obiekty `gs://` | | `openai_compatible` | przekazywane bez zmian, ale endpoint Google kompatybilny z OpenAI nie obsługuje wideo na wejściu – użyj `native` | ```json theme={null} {"type":"video_url","video_url":{"url":"https://www.youtube.com/watch?v=abc123"}} ``` W trybie natywnym URL `data:` staje się osadzoną częścią wideo (domyślnie `video/mp4`, gdy data URL nie deklaruje typu mediów), a URI YouTube, Files API i Cloud Storage są wysyłane jako referencja do pliku, którą Gemini rozwiązuje samodzielnie. Każdy inny zdalny URL `https://...` jest odrzucany, a nie pomijany – najpierw prześlij plik przez Gemini Files API. ## Wiadomości i narzędzia W trybie natywnym pola czatu OpenAI mapują się na `generateContent` w następujący sposób: | Pole OpenAI | Gemini `generateContent` | | - | - | | wiadomości `system` i `developer` | `system_instruction` (Gemini nie ma osobnej roli developer) | | `tool_choice: "auto"` / `"required"` / `"none"` | `functionCallingConfig.mode` `AUTO` / `ANY` / `NONE` | | `tool_choice` wskazujące jedną funkcję | `ANY` z `allowedFunctionNames: [name]` | | `tool_choice: {"type": "allowed_tools", ...}` z trybem `required` | `ANY` z `allowedFunctionNames` | | `tool_choice: {"type": "allowed_tools", ...}` z trybem `auto` | `VALIDATED` z `allowedFunctionNames` | | `strict: true` w dowolnym narzędziu funkcyjnym | `VALIDATED` zamiast `AUTO`; `ANY` już wymusza schemat | | `parallel_tool_calls: false` | pomijane; Gemini nie ma odpowiednika | Gemini akceptuje `allowedFunctionNames` tylko z `ANY` lub `VALIDATED`, dlatego podzbiór `auto` staje się `VALIDATED`: model nadal może odpowiedzieć tekstem, ale każde wykonane przez niego wywołanie jest ograniczone do wymienionych narzędzi. `VALIDATED` dotyczy całego requestu, więc jedno narzędzie strict sprawia, że każde zadeklarowane narzędzie jest walidowane względem schematu. Gemini nie pozwala ograniczyć tury do jednego wywołania funkcji, a wskazanie pojedynczego narzędzia nie pomaga: Gemini może wywołać tę samą funkcję więcej niż raz w jednej turze. Gdy `parallel_tool_calls: false` (lub `disable_parallel_tool_use` z Anthropic) ma znaczenie, obsłuż lub odrzuć dodatkowe wywołania w swoim kliencie. Wybór `allowed_tools` z pustą listą `tools` jest odrzucany z kodem 400, tak jak robi to OpenAI. ## Jeszcze niezintegrowane * Automatyczne pobieranie zdalnych wartości `image_url` w trybie natywnym. * Przesyłanie zdalnych obrazów lub wideo przez Gemini Files API przed requestem czatu. ## Materiały źródłowe * [Rozumienie obrazów w Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-understanding) * [Rozumienie wideo w Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/video-understanding) * [Zgodność Gemini z OpenAI](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/openai) This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.