> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.apimart.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Gemini ネイティブ形式

>  - Google ネイティブ API 形式で Gemini モデルを呼び出す
- 同期処理モードでリアルタイムレスポンス
- 最小限のパラメータで素早く開始 

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  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": "こんにちは、自己紹介してください"
          }
        ]
      }
    ]
  }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  import requests

  url = "https://api.apimart.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent"

  payload = {
      "contents": [
          {
              "role": "user",
              "parts": [
                  {
                      "text": "こんにちは、自己紹介してください"
                  }
              ]
          }
      ]
  }

  headers = {
      "Authorization": "Bearer <token>",
      "Content-Type": "application/json"
  }

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  print(response.json())
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  const url = "https://api.apimart.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent";

  const payload = {
    contents: [
      {
        role: "user",
        parts: [
          {
            text: "こんにちは、自己紹介してください"
          }
        ]
      }
    ]
  };

  const headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
  };

  fetch(url, {
    method: "POST",
    headers: headers,
    body: JSON.stringify(payload)
  })
    .then(response => response.json())
    .then(data => console.log(data))
    .catch(error => console.error('Error:', error));
  ```

  ```go Go theme={null}
  package main

  import (
      "bytes"
      "encoding/json"
      "fmt"
      "io/ioutil"
      "net/http"
  )

  func main() {
      url := "https://api.apimart.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent"

      payload := map[string]interface{}{
          "contents": []map[string]interface{}{
              {
                  "role": "user",
                  "parts": []map[string]interface{}{
                      {
                          "text": "こんにちは、自己紹介してください",
                      },
                  },
              },
          },
      }

      jsonData, _ := json.Marshal(payload)

      req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(jsonData))
      req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
      req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

      client := &http.Client{}
      resp, err := client.Do(req)
      if err != nil {
          panic(err)
      }
      defer resp.Body.Close()

      body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body)
      fmt.Println(string(body))
  }
  ```

  ```java Java theme={null}
  import java.net.http.HttpClient;
  import java.net.http.HttpRequest;
  import java.net.http.HttpResponse;
  import java.net.URI;

  public class Main {
      public static void main(String[] args) throws Exception {
          String url = "https://api.apimart.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent";

          String payload = """
          {
            "contents": [
              {
                "role": "user",
                "parts": [
                  {
                    "text": "こんにちは、自己紹介してください"
                  }
                ]
              }
            ]
          }
          """;

          HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
          HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
              .uri(URI.create(url))
              .header("Authorization", "Bearer <token>")
              .header("Content-Type", "application/json")
              .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
              .build();

          HttpResponse<String> response = client.send(request,
              HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

          System.out.println(response.body());
      }
  }
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php

  $url = "https://api.apimart.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent";

  $payload = [
      "contents" => [
          [
              "role" => "user",
              "parts" => [
                  [
                      "text" => "こんにちは、自己紹介してください"
                  ]
              ]
          ]
      ]
  ];

  $ch = curl_init($url);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
  curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($payload));
  curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
      "Authorization: Bearer <token>",
      "Content-Type: application/json"
  ]);

  $response = curl_exec($ch);
  curl_close($ch);

  echo $response;
  ?>
  ```

  ```ruby Ruby theme={null}
  require 'net/http'
  require 'json'
  require 'uri'

  url = URI("https://api.apimart.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent")

  payload = {
    contents: [
      {
        role: "user",
        parts: [
          {
            text: "こんにちは、自己紹介してください"
          }
        ]
      }
    ]
  }

  http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
  http.use_ssl = true

  request = Net::HTTP::Post.new(url)
  request["Authorization"] = "Bearer <token>"
  request["Content-Type"] = "application/json"
  request.body = payload.to_json

  response = http.request(request)
  puts response.body
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json 200 theme={null}
  {
    "code": 200,
    "data": {
      "candidates": [
        {
          "content": {
            "role": "model",
            "parts": [
              {
                "text": "こんにちは！自己紹介させていただきます。\n\n私は Google によってトレーニングされ、開発された大規模言語モデルです..."
              }
            ]
          },
          "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
        }
      ]
    }
  }
  ```

  ```json 400 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 400,
      "message": "無効なリクエストパラメータです",
      "status": "INVALID_ARGUMENT"
    }
  }
  ```

  ```json 401 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 401,
      "message": "認証に失敗しました。APIキーを確認してください",
      "status": "UNAUTHENTICATED"
    }
  }
  ```

  ```json 402 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 402,
      "message": "残高が不足しています。チャージしてください",
      "status": "PAYMENT_REQUIRED"
    }
  }
  ```

  ```json 403 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 403,
      "message": "アクセスが拒否されました",
      "status": "PERMISSION_DENIED"
    }
  }
  ```

  ```json 404 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 404,
      "message": "指定されたモデルが見つかりません",
      "status": "NOT_FOUND"
    }
  }
  ```

  ```json 429 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 429,
      "message": "リクエストが頻繁すぎます。後でもう一度お試しください",
      "status": "RESOURCE_EXHAUSTED"
    }
  }
  ```

  ```json 500 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 500,
      "message": "サーバー内部エラー",
      "status": "INTERNAL"
    }
  }
  ```

  ```json 502 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 502,
      "message": "ゲートウェイエラー、サービスが一時的に利用できません",
      "status": "BAD_GATEWAY"
    }
  }
  ```

  ```json 503 theme={null}
  {
    "error": {
      "code": 503,
      "message": "サービスが一時的に利用できません",
      "status": "UNAVAILABLE"
    }
  }
  ```
</ResponseExample>

## 認証

<ParamField header="Authorization" type="string" required>
  すべてのAPIエンドポイントにはBearer Token認証が必要です

  APIキーの取得:

  [APIキー管理ページ](https://apimart.ai/keys)にアクセスしてAPIキーを取得してください

  リクエストヘッダーに追加:

  ```
  Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  ```
</ParamField>

## パスパラメータ

<ParamField path="model" type="string" required>
  モデル名

  例では `gemini-2.5-pro` を使用していますが、他のサポートされている Gemini モデルに置き換えることができます：

  * `gemini-3.5-flash` - Gemini 3.5 高速版
  * `gemini-3.1-pro-preview` - Gemini 3.1 Pro プレビュー版
  * `gemini-3-pro-preview` - Gemini 3 Pro プレビュー版
  * `gemini-2.5-pro` - Gemini 2.5 専門版
</ParamField>

<ParamField path="method" type="enum<string>" required>
  生成方法（クイックスタートには `generateContent` を推奨）:

  * `generateContent`: 完全なレスポンスを待って一度に返す
  * `streamGenerateContent`: ストリーム形式で段階的にコンテンツを返す

  利用可能なオプション: `generateContent`, `streamGenerateContent`
</ParamField>

## ボディ

<ParamField body="contents" type="array" required>
  会話内容のリスト

  最低1つのメッセージが必要

  <Expandable title="contents オブジェクト構造">
    <ParamField body="role" type="string" required>
      ロールタイプ:

      * `user`: ユーザーメッセージ
      * `model`: モデルレスポンス（会話履歴で使用）
    </ParamField>

    <ParamField body="parts" type="array" required>
      メッセージ内容の部分

      <Expandable title="parts オブジェクト構造">
        <ParamField body="text" type="string">
          テキスト内容
        </ParamField>

        <ParamField body="inlineData" type="object">
          インラインデータ（マルチモーダル入力用）

          <Expandable title="inlineData プロパティ">
            <ParamField body="mimeType" type="string">
              MIME タイプ、例: `image/jpeg`, `image/png`
            </ParamField>

            <ParamField body="data" type="string">
              Base64 エンコードされたデータ
            </ParamField>
          </Expandable>
        </ParamField>
      </Expandable>
    </ParamField>
  </Expandable>

  例:

  ```json theme={null}
  [
    {
      "role": "user",
      "parts": [{ "text": "こんにちは、自己紹介してください" }]
    }
  ]
  ```
</ParamField>

<ParamField body="generationConfig" type="object">
  生成設定（オプション）

  <Expandable title="generationConfig プロパティ">
    <ParamField body="temperature" type="number">
      出力のランダム性を制御、範囲 0.0-2.0

      * 低い値は出力をより決定的にします
      * 高い値は出力をよりランダムにします

      デフォルト: 1.0
    </ParamField>

    <ParamField body="maxOutputTokens" type="integer">
      生成する最大トークン数

      モデルによって最大制限が異なります
    </ParamField>

    <ParamField body="topP" type="number">
      ニュークリアスサンプリングパラメータ、範囲 0.0-1.0

      サンプリング時に考慮する確率質量を制御
    </ParamField>

    <ParamField body="topK" type="integer">
      Top-K サンプリングパラメータ

      各ステップで最も確率の高い K トークンからのみサンプリング
    </ParamField>

    <ParamField body="stopSequences" type="array">
      停止シーケンスのリスト

      これらのシーケンスに遭遇したら生成を停止
    </ParamField>
  </Expandable>
</ParamField>

<ParamField body="safetySettings" type="array">
  安全設定（オプション）

  <Expandable title="safetySettings オブジェクト構造">
    <ParamField body="category" type="string">
      安全カテゴリ:

      * `HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH`: ヘイトスピーチ
      * `HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT`: 危険なコンテンツ
      * `HARM_CATEGORY_HARASSMENT`: ハラスメント
      * `HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT`: 性的に露骨なコンテンツ
    </ParamField>

    <ParamField body="threshold" type="string">
      しきい値レベル:

      * `BLOCK_NONE`: ブロックしない
      * `BLOCK_ONLY_HIGH`: 高リスクのみブロック
      * `BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE`: 中リスク以上をブロック
      * `BLOCK_LOW_AND_ABOVE`: 低リスク以上をブロック
    </ParamField>
  </Expandable>
</ParamField>

## レスポンス

<ResponseField name="candidates" type="array">
  候補レスポンスのリスト

  <Expandable title="candidates オブジェクト構造">
    <ResponseField name="content" type="object">
      生成されたコンテンツ

      <Expandable title="content プロパティ">
        <ResponseField name="role" type="string">
          ロール、通常は `model`
        </ResponseField>

        <ResponseField name="parts" type="array">
          コンテンツ部分のリスト

          <Expandable title="parts オブジェクト">
            <ResponseField name="text" type="string">
              生成されたテキストコンテンツ
            </ResponseField>
          </Expandable>
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>

    <ResponseField name="finishReason" type="string">
      完了理由:

      * `STOP`: 正常完了
      * `MAX_TOKENS`: 最大トークン制限に達した
      * `SAFETY`: 安全上の理由で停止
      * `RECITATION`: 繰り返しのため停止
      * `OTHER`: その他の理由
    </ResponseField>

    <ResponseField name="index" type="integer">
      候補レスポンスのインデックス
    </ResponseField>

    <ResponseField name="safetyRatings" type="array">
      安全評価のリスト

      <Expandable title="safetyRatings オブジェクト">
        <ResponseField name="category" type="string">
          安全カテゴリ
        </ResponseField>

        <ResponseField name="probability" type="string">
          確率レベル: `NEGLIGIBLE`, `LOW`, `MEDIUM`, `HIGH`
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="promptFeedback" type="object">
  プロンプトフィードバック情報

  <Expandable title="promptFeedback プロパティ">
    <ResponseField name="safetyRatings" type="array">
      プロンプトの安全評価
    </ResponseField>

    <ResponseField name="blockReason" type="string">
      ブロック理由（プロンプトがブロックされた場合）
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="usageMetadata" type="object">
  使用量統計

  <Expandable title="usageMetadata プロパティ">
    <ResponseField name="promptTokenCount" type="integer">
      プロンプトのトークン数
    </ResponseField>

    <ResponseField name="candidatesTokenCount" type="integer">
      候補レスポンスのトークン数
    </ResponseField>

    <ResponseField name="totalTokenCount" type="integer">
      消費された総トークン数
    </ResponseField>

    <ResponseField name="thoughtsTokenCount" type="integer">
      思考に使用されたトークン数（該当する場合）
    </ResponseField>

    <ResponseField name="promptTokensDetails" type="array">
      プロンプトトークンの詳細

      <Expandable title="promptTokensDetails オブジェクト">
        <ResponseField name="modality" type="string">
          モダリティタイプ: `TEXT`, `IMAGE`, など
        </ResponseField>

        <ResponseField name="tokenCount" type="integer">
          このモダリティのトークン数
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>