Gemini 네이티브 형식

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": "안녕하세요, 자기소개를 해주세요"
        }
      ]
    }
  ]
}'

{
  "code": 200,
  "data": {
    "candidates": [
      {
        "content": {
          "role": "model",
          "parts": [
            {
              "text": "안녕하세요! 제 소개를 드리겠습니다.\n\n저는 Google에서 훈련하고 개발한 대규모 언어 모델입니다..."
            }
          ]
        },
        "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
      }
    ]
  }
}

POST

v1beta

models

{model}

{method}

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": "안녕하세요, 자기소개를 해주세요"
        }
      ]
    }
  ]
}'

{
  "code": 200,
  "data": {
    "candidates": [
      {
        "content": {
          "role": "model",
          "parts": [
            {
              "text": "안녕하세요! 제 소개를 드리겠습니다.\n\n저는 Google에서 훈련하고 개발한 대규모 언어 모델입니다..."
            }
          ]
        },
        "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
      }
    ]
  }
}

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": "안녕하세요, 자기소개를 해주세요"
        }
      ]
    }
  ]
}'

{
  "code": 200,
  "data": {
    "candidates": [
      {
        "content": {
          "role": "model",
          "parts": [
            {
              "text": "안녕하세요! 제 소개를 드리겠습니다.\n\n저는 Google에서 훈련하고 개발한 대규모 언어 모델입니다..."
            }
          ]
        },
        "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
      }
    ]
  }
}

인증

Authorization

string

필수

모든 API 엔드포인트에는 Bearer Token 인증이 필요합니다API 키 가져오기:API 키 관리 페이지를 방문하여 API 키를 가져오세요요청 헤더에 추가:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

경로 매개변수

model

string

필수

모델 이름예제에서는 gemini-2.5-pro를 사용하며, 다른 지원되는 Gemini 모델로 대체할 수 있습니다:

gemini-2.5-flash - Gemini 2.5 고속 버전
gemini-2.5-pro - Gemini 2.5 전문 버전
gemini-2.5-flash-lite - Gemini 2.5 초경량 버전
gemini-2.5-pro-thinking - Gemini 2.5 Pro 심층 사고 버전

method

enum<string>

필수

생성 방법 (빠른 시작에는 generateContent 권장):

generateContent: 완전한 응답을 기다린 후 한 번에 반환
streamGenerateContent: 스트림 형식으로 단계적으로 콘텐츠 반환

사용 가능한 옵션: generateContent, streamGenerateContent

본문

contents

array

필수

대화 내용 목록최소 1개의 메시지가 필요합니다

표시 contents 객체 구조

role

string

필수

역할 유형:

user: 사용자 메시지
model: 모델 응답 (대화 기록에서 사용)

parts

array

필수

메시지 내용 부분

표시 parts 객체 구조

text

string

텍스트 내용

inlineData

object

인라인 데이터 (멀티모달 입력용)

표시 inlineData 속성

mimeType

string

MIME 타입, 예: image/jpeg, image/png

data

string

Base64 인코딩된 데이터

예:

[
  {
    "role": "user",
    "parts": [{ "text": "안녕하세요, 자기소개를 해주세요" }]
  }
]

generationConfig

object

생성 구성 (선택사항)

표시 generationConfig 속성

temperature

number

출력 무작위성 제어, 범위 0.0-2.0

낮은 값은 출력을 더 결정적으로 만듭니다
높은 값은 출력을 더 무작위로 만듭니다

기본값: 1.0

maxOutputTokens

integer

생성할 최대 토큰 수모델마다 최대 제한이 다릅니다

topP

number

핵 샘플링 매개변수, 범위 0.0-1.0샘플링 시 고려되는 확률 질량 제어

topK

integer

Top-K 샘플링 매개변수각 단계에서 가장 확률이 높은 K개의 토큰에서만 샘플링

stopSequences

array

중지 시퀀스 목록이러한 시퀀스를 만나면 생성 중지

safetySettings

array

안전 설정 (선택사항)

표시 safetySettings 객체 구조

응답

candidates

array

후보 응답 목록

표시 candidates 객체 구조

content

object

생성된 콘텐츠

표시 content 속성

role

string

역할, 일반적으로 model

parts

array

콘텐츠 부분 목록

표시 parts 객체

text

string

생성된 텍스트 콘텐츠

finishReason

string

완료 이유:

STOP: 정상 완료
MAX_TOKENS: 최대 토큰 제한 도달
SAFETY: 안전상의 이유로 중지
RECITATION: 반복으로 인해 중지
OTHER: 기타 이유

index

integer

후보 응답의 인덱스

safetyRatings

array

안전 등급 목록

표시 safetyRatings 객체

Documentation Index

​인증

​경로 매개변수

​본문

​응답

인증

경로 매개변수

본문

응답