AiBox

Gemini 原生格式

  • 使用 Google 原生 API 格式调用 Gemini 模型

  • 同步处理模式，实时返回对话内容

  • 最简化参数，快速上手

    curl --request POST \
  --url https://aiboxapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "你好，介绍一下自己"
        }
      ]
    }
  ]
}'

    import requests

url = "https://aiboxapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent"

payload = {
    "contents": [
        {
            "role": "user",
            "parts": [
                {
                    "text": "你好，介绍一下自己"
                }
            ]
        }
    ]
}

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

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

print(response.json())

    const url = "https://aiboxapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent";

const payload = {
  contents: [
    {
      role: "user",
      parts: [
        {
          text: "你好，介绍一下自己"
        }
      ]
    }
  ]
};

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));

    package main

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

func main() {
    url := "https://aiboxapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent"

    payload := map[string]interface{}{
        "contents": []map[string]interface{}{
            {
                "role": "user",
                "parts": []map[string]interface{}{
                    {
                        "text": "你好，介绍一下自己",
                    },
                },
            },
        },
    }

    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))
}

    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://aiboxapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent";

        String payload = """
        {
          "contents": [
            {
              "role": "user",
              "parts": [
                {
                  "text": "你好，介绍一下自己"
                }
              ]
            }
          ]
        }
        """;

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

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

    <?php

$url = "https://aiboxapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent";

$payload = [
    "contents" => [
        [
            "role" => "user",
            "parts" => [
                [
                    "text" => "你好，介绍一下自己"
                ]
            ]
        ]
    ]
];

$ch = curl_init($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;
?>

    require 'net/http'
require 'json'
require 'uri'

url = URI("https://aiboxapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent")

payload = {
  contents: [
    {
      role: "user",
      parts: [
        {
          text: "你好，介绍一下自己"
        }
      ]
    }
  ]
}

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

    {
  "code": 200,
  "data": {
    "candidates": [
      {
        "content": {
          "role": "model",
          "parts": [
            {
              "text": "你好！很高兴能向你介绍我自己。\n\n我是一个大型语言模型，由 Google 训练和开发..."
            }
          ]
        },
        "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
      }
    ]
  }
}

    {
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "无效的请求参数",
    "status": "INVALID_ARGUMENT"
  }
}

    {
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "认证失败，请检查 API Key",
    "status": "UNAUTHENTICATED"
  }
}

    {
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "余额不足，请充值",
    "status": "PAYMENT_REQUIRED"
  }
}

    {
  "error": {
    "code": 403,
    "message": "没有访问权限",
    "status": "PERMISSION_DENIED"
  }
}

    {
  "error": {
    "code": 404,
    "message": "找不到指定的模型",
    "status": "NOT_FOUND"
  }
}

    {
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "请求过于频繁，请稍后重试",
    "status": "RESOURCE_EXHAUSTED"
  }
}

    {
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "服务器内部错误",
    "status": "INTERNAL"
  }
}

    {
  "error": {
    "code": 502,
    "message": "网关错误，服务暂时不可用",
    "status": "BAD_GATEWAY"
  }
}

    {
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "服务暂时不可用",
    "status": "UNAVAILABLE"
  }
}

Authorizations

string 必填

所有接口均需要使用Bearer Token进行认证

获取 API Key：

访问 API Key 管理页面 获取您的 API Key

使用时在请求头中添加：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Path Parameters

model string 必填

模型名称

示例中使用 gemini-2.5-pro，您可以将其替换为其他支持的 Gemini 模型：

  • gemini-3.5-flash - Gemini 3.5 快速版
  • gemini-3.1-pro-preview - Gemini 3.1 Pro 预览版
  • gemini-3-pro-preview - Gemini 3 Pro 预览版
  • gemini-2.5-pro - Gemini 2.5 专业版
method

" required> 生成方法（快速开始推荐使用 generateContent）：

  • generateContent: 等待完整响应后一次性返回
  • streamGenerateContent: 流式返回，逐块实时返回内容

可选值：generateContent, streamGenerateContent

Body

contents array 必填

对话内容列表

最少需要1条消息

contents 对象结构 
  角色类型：

  * `user`: 用户消息
  * `model`: 模型响应（对话历史中使用）
parts array 必填 
  消息内容部分

  
    
      文本内容
inlineData object 
      内联数据（用于多模态输入）

      
        
          MIME 类型，如 `image/jpeg`, `image/png`
data string 
          Base64 编码的数据

示例：

[
  {
    "role": "user",
    "parts": [{ "text": "你好，介绍一下自己" }]
  }
]
generationConfig object

生成配置（可选）

generationConfig 属性 
  控制输出随机性，范围 0.0-2.0

  * 较低的值使输出更确定
  * 较高的值使输出更随机

  默认值：1.0
maxOutputTokens integer 
  生成的最大 token 数量

  不同模型有不同的最大值限制
topP number 
  核采样参数，范围 0.0-1.0

  控制采样时考虑的概率质量
topK integer 
  Top-K 采样参数

  每步只从概率最高的 K 个 token 中采样
stopSequences array 
  停止序列列表

  遇到这些序列时停止生成
safetySettings array

安全设置（可选）

safetySettings 对象结构 
  安全类别：

  * `HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH`: 仇恨言论
  * `HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT`: 危险内容
  * `HARM_CATEGORY_HARASSMENT`: 骚扰
  * `HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT`: 色情内容
threshold string 
  阈值级别：

  * `BLOCK_NONE`: 不阻止
  * `BLOCK_ONLY_HIGH`: 仅阻止高风险
  * `BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE`: 阻止中等及以上风险
  * `BLOCK_LOW_AND_ABOVE`: 阻止低等及以上风险

Response

candidates array

候选响应列表

candidates 对象结构 
  生成的内容

  
    
      角色，通常为 `model`
parts array 
      内容部分列表

      
        
          生成的文本内容
finishReason string 
  完成原因：

  * `STOP`: 正常结束
  * `MAX_TOKENS`: 达到最大 token 限制
  * `SAFETY`: 因安全原因停止
  * `RECITATION`: 因重复内容停止
  * `OTHER`: 其他原因
index integer 
  候选响应的索引
safetyRatings array 
  安全评级列表
safetyRatings 对象 
      安全类别
probability string 
      概率级别：`NEGLIGIBLE`, `LOW`, `MEDIUM`, `HIGH`
promptFeedback object

提示词反馈信息

promptFeedback 属性 
  提示词的安全评级
blockReason string 
  阻止原因（如果提示词被阻止）
usageMetadata object

使用量统计

usageMetadata 属性 
  提示词消耗的 token 数
candidatesTokenCount integer 
  候选响应消耗的 token 数
totalTokenCount integer 
  总消耗 token 数
thoughtsTokenCount integer 
  思考过程消耗的 token 数（如适用）
promptTokensDetails array 
  提示词 token 详情

  
    
      模态类型：`TEXT`, `IMAGE`, 等
tokenCount integer 
      该模态的 token 数量