Consultar com a API do Google Gemini
A API Google Gemini é compatível apenas com modelos de fundação Gemini de pagamento por token e modelos externos. Para uma API unificada que funciona entre provedores, use a API de Respostas Abertas ou a API de Conclusão de Chat.
A API Google Gemini oferece compatibilidade nativa SDK AI do Google para modelos Gemini no Databricks. Use esta API quando precisar de um recurso específico do Gemini ou estiver migrando código existente SDK AI do Google.
Requisitos
- Consulte os Requisitos.
- Instale o pacote
google-genaiem seu compute.
Exemplos de consulta
Os exemplos a seguir mostram como consultar um endpoint de pagamento por token API do Foundation Model usando a API do Google Gemini.
- Python
- REST API
from google import genai
from google.genai import types
import os
DATABRICKS_TOKEN = os.environ.get('DATABRICKS_TOKEN')
client = genai.Client(
api_key="databricks",
http_options=types.HttpOptions(
base_url="https://example.staging.cloud.databricks.com/ai-gateway/gemini",
headers={
"Authorization": f"Bearer {DATABRICKS_TOKEN}",
},
),
)
response = client.models.generate_content(
model="databricks-gemini-3-1-pro",
contents=[
types.Content(
role="user",
parts=[types.Part(text="What is a mixture of experts model?")],
),
],
config=types.GenerateContentConfig(
max_output_tokens=256,
),
)
print(response.text)
curl \
-u token:$DATABRICKS_TOKEN \
-X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [{"text": "What is a mixture of experts model?"}]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 256
}
}' \
https://<workspace_host>.databricks.com/ai-gateway/gemini/v1beta/models/databricks-gemini-3-1-pro:generateContent
Modelos suportados
modelos de fundação hospedados no Databricks
databricks-gemini-3-5-flash-litedatabricks-gemini-3-8-flashdatabricks-gemini-3-7-flashdatabricks-gemini-3-6-flashdatabricks-gemini-3-1-prodatabricks-gemini-3-1-flash-litedatabricks-gemini-3-flash
Modelos externos
- provedor de modelos do Google
Tipos de entrada suportados
Os modelos Gemini no Databricks aceitam entradas de texto e imagem. A variante Pro (databricks-gemini-3-1-pro) e as variantes Flash (databricks-gemini-3-5-flash-lite, databricks-gemini-3-1-flash-lite, databricks-gemini-3-flash) também aceitam entradas de vídeo e áudio. Consulte query de modelos de áudio e vídeo para ver exemplos de solicitações de vídeo e áudio, e Query de modelos de visão para conhecer os requisitos de formato e tamanho de imagem. Para ver os tipos de entrada por modelo, consulte Lista detalhada de modelos suportados pelas APIs do Foundation Model do Databricks.