ZEN-AI VIP站

外观

生成内容（Gemini） ​

POSThttps://vip.zen-ai.top/v1beta/models/{model}:generateContent

Gemini 原生接口，请求与响应格式与 Google Gemini API 一致，Gemini CLI 与 Google GenAI SDK 使用该接口。模型名写在路径中，例如 /v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent。

支持 Gemini 的分组
gemini-cli¥0.3/刀13 个模型逆向¥1/刀2 个模型优质gemini¥1.5/刀38 个模型优质gemini2¥2/刀45 个模型vertex¥2/刀35 个模型

请求头 ​

x-goog-api-keystring必填

你的令牌 sk-xxxx。也可以改用 URL 查询参数 ?key=sk-xxxx。

Content-Typestring必填

application/json

路径参数 ​

modelstring必填

模型名称，如 gemini-3.5-flash、gemini-3.1-pro-preview、gemini-2.5-flash。

请求体 ​

contentsarray必填

对话内容，按顺序排列。

子字段 2
rolestring

角色，模型回复使用 model。

可选值usermodel
partsarray必填

内容片段，常用类型：

  • {"text": "..."}
  • {"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<base64>"}}（图片、音频、视频、PDF）
  • {"fileData": {"mimeType": "video/mp4", "fileUri": "..."}}
  • {"functionCall": {...}} / {"functionResponse": {"name": "...", "response": {...}}}
systemInstructionobject

系统指令，格式为 {"parts": [{"text": "..."}]}。

generationConfigobject

生成配置。

子字段 10
temperaturenumber

采样温度，0–2。

topPnumber

核采样。

topKinteger

Top-K 采样。

maxOutputTokensinteger

输出 token 上限（包含思考）。

stopSequencesarray

停止序列。

responseMimeTypestring

设为 application/json 时输出 JSON。

responseSchemaobject

输出的 JSON 结构（OpenAPI Schema 子集，类型名大写，如 OBJECT、STRING）。

responseModalitiesarray

输出模态，如 ["TEXT", "IMAGE"]（图片模型）或 ["AUDIO"]（语音模型）。

thinkingConfigobject

思考配置：thinkingLevel（Gemini 3 系列，low / high）、thinkingBudget（Gemini 2.5 系列，token 数，0 关闭）、includeThoughts（是否返回思考摘要）。

imageConfigobject

图片输出配置，如 {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}，见 图片生成与编辑。

toolsarray

工具：{"functionDeclarations": [...]}（函数调用）、{"googleSearch": {}}（联网搜索）、{"codeExecution": {}}（代码执行）、{"urlContext": {}}（读取网页）。

toolConfigobject

函数调用模式等配置。

safetySettingsarray

安全过滤阈值设置。

响应 ​

candidatesarray

候选结果。

子字段 3
contentobject

{"role": "model", "parts": [...]}，thought: true 的 part 为思考摘要。

finishReasonstring

结束原因，如 STOP、MAX_TOKENS、SAFETY。

groundingMetadataobject

使用 Google 搜索时返回的引用来源。

usageMetadataobject

promptTokenCount、candidatesTokenCount、thoughtsTokenCount、totalTokenCount。

modelVersionstring

实际使用的模型版本。

请求示例
bash
curl "https://vip.zen-ai.top/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $VIP_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {"role": "user", "parts": [{"text": "用三句话介绍一下长城。"}]}
    ]
  }'
python
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(
    api_key="sk-xxxxxxxx",
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://vip.zen-ai.top"),
)
resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents="用三句话介绍一下长城。",
)
print(resp.text)
js
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: process.env.VIP_API_KEY,
  httpOptions: { baseUrl: "https://vip.zen-ai.top" },
});
const resp = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3.5-flash",
  contents: "用三句话介绍一下长城。",
});
console.log(resp.text);
响应示例
json
{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          { "text": "长城是中国古代规模最大的军事防御工程，东起山海关、西至嘉峪关。它始建于春秋战国，明代大规模修筑成今天的样貌。1987 年被列入世界文化遗产，是中华民族的象征之一。" }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "index": 0
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 9,
    "candidatesTokenCount": 71,
    "thoughtsTokenCount": 180,
    "totalTokenCount": 260
  },
  "modelVersion": "gemini-3.5-flash"
}

图片、音频与文档理解 ​

把文件以 base64 放入 inlineData 即可，支持图片、音频、视频和 PDF：

python
import base64
import requests

with open("invoice.pdf", "rb") as f:
    pdf_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

resp = requests.post(
    "https://vip.zen-ai.top/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent",
    headers={"x-goog-api-key": "sk-xxxxxxxx"},
    json={
        "contents": [{
            "role": "user",
            "parts": [
                {"inlineData": {"mimeType": "application/pdf", "data": pdf_b64}},
                {"text": "提取这张发票的金额、日期和开票方"},
            ],
        }]
    },
    timeout=300,
)
print(resp.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"])

通过 OpenAI 格式调用 Gemini

Gemini 模型同样可以用 创建聊天补全 调用，只需把 model 换成 Gemini 模型名。需要 Google 搜索、代码执行、图片输出等原生能力时，使用本接口。