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POST
实时 Gemini LLM 响应

授权

Authorization
string
header
必填

Bearer authentication header of the form Bearer <token>, where <token> is your auth token.

请求体

application/json
user_prompt
string
必填

AI 模型的提示词,必填字段;您希望发送给 AI 模型的问题或任务;可在 user_prompt 字段中指定最多 500 个字符

model_name
string
必填

AI 模型名称,必填字段;model_name 由实际模型名称和版本名称组成;如果指定基础模型名称,默认使用其最新版本;例如,如果指定 gemini-1.5-pro,将自动把 gemini-1.5-pro-002 设置为 model_name;你可以单独请求 https://api.dataforseo.com/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/models,以获取可用 LLM 模型的列表

max_output_tokens
integer

AI 响应中的最大词元数,可选字段。最小值:1;最大值:4096;默认值:2048;注意:如果 web_search 设置为 true,或请求中指定了推理模型,则输出词元数可能超过指定的 max_output_tokens 限制。注意 #2:如果 use_reasoning 设置为 true,则 max_output_tokens 的最小值为 1024。

temperature
number

AI 响应的随机性。可选字段;值越高,输出越多样;值越低,输出越集中。最小值:0;最大值:2;默认值:1.3

top_p
number

AI 响应的多样性;可选字段,通过限制词元选择来控制响应的多样性;最小值:0;最大值:1;默认值:0.9。

启用网络搜索以获取当前信息;可选字段。启用后,AI 模型可以访问并引用当前网络信息;注意:有关支持 web_search 的模型列表,请参阅 Models 端点;默认值:false;该参数的费用可在 Pricing 页面计算

system_message
string

AI 行为指令,可选字段,用于定义 AI 的角色、语气或特定行为;可在 system_message 字段中指定最多 500 个字符

message_chain
string[]

对话历史,可选字段。表示之前对话轮次的消息对象数组;每个对象必须包含 role 和 message 参数:role 字符串,值为 user 或 ai 角色;message 字符串,包含消息内容(最多 500 个字符);数组中最多可以指定 10 个消息对象;示例:"message_chain": [{"role":"user","message":"Hello, what’s up?"},{"role":"ai","message":"Hello! I’m doing well, thank you. How can I assist you today?"}]

use_reasoning
boolean

为 AI 模型启用推理;可选字段;启用后,模型将在生成响应前进行推理;有关支持推理的模型列表,请参阅 Models 端点;默认值:false;注意:如果设置为 true,max_output_tokens 的最小值为 1024;注意 #2:对于 Gemini Pro 模型,use_reasoning 将自动设置为 true

tag
string

用户定义的任务标识符。可选字段。字符数限制为 255。您可以使用此参数标识任务并将其与结果匹配;您将在响应的 data 对象中找到指定的 tag 值

响应

成功响应

version
string

API 的当前版本

status_code
integer

通用状态码;您可以在此处查看完整的响应码列表。注意:我们强烈建议设计必要的系统来处理相关异常或错误情况

status_message
string

常规信息消息;可在此处查看常规信息消息的完整列表

time
string

执行时间(秒)

cost
number

任务总成本(美元)

tasks_count
integer

tasks 数组中的任务数量

tasks_error
integer

返回错误的 tasks 数组中的任务数量

tasks
string[]

任务数组

tasks.id
string

任务标识符,系统中采用 UUID 格式的唯一任务标识符

tasks.status_code
integer

DataForSEO 生成的任务状态码;范围为:10000-60000;完整响应代码列表可在此处查看

tasks.status_message
string

任务的信息性消息,你可以在此处查看通用信息性消息的完整列表

tasks.time
string

执行时间(秒)

tasks.cost
number

任务成本(美元),包括基础任务价格与 money_spent 值之和

tasks.result_count
integer

结果数组中的元素数量

tasks.path
string[]

URL 路径

tasks.data
object

包含您在 POST 请求中指定的相同参数

tasks.result
string[]

结果数组

tasks.result.model_name
string

所用 AI 模型的名称

tasks.result.input_tokens
integer

输入中的词元数量,即已处理的词元总数

tasks.result.output_tokens
integer

输出中的词元数量,即 AI 响应生成的词元总数

tasks.result.reasoning_tokens
integer

推理词元数 用于生成推理内容的词元总数

表示是否使用了网络搜索

tasks.result.money_spent
number

AI 词元成本(美元),即第三方 AI 模型提供商根据其定价收取的费用

tasks.result.datetime
string

以 UTC 格式接收结果的日期和时间:“yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00”,示例:2019-11-15 12:57:46 +00:00

tasks.result.items
string[]

响应条目数组,包含结构化 AI 响应数据

tasks.result.items.reasoning
object

响应中的元素

tasks.result.items.reasoning.type
string

元素类型 = 'reasoning' 注意:此元素仅在推理模型中受支持,且不保证返回

tasks.result.items.reasoning.sections
string[]

推理链分段对象数组,包含 LLM 生成的推理链分段

tasks.result.items.reasoning.sections.type
string

element='summary_text' 的类型

tasks.result.items.reasoning.sections.text
string

推理链部分的文本,用于总结模型的思考过程

tasks.result.items.message
object

响应中的元素

tasks.result.items.message.type
string

元素类型 = 'message'

tasks.result.items.message.sections
string[]

内容分区数组,包含 AI 响应的不同部分

tasks.result.items.message.sections.type
string

元素类型='text'

tasks.result.items.message.sections.text
string

AI 生成的文本内容

tasks.result.items.message.sections.annotations
string[]

用于生成响应的引用数组;如果 web_search 参数未设置为 true,则为 null。注意:即使 web_search 为 true,annotations 也可能返回空值,因为 AI 会尝试检索 Web 信息,但可能找不到相关结果。

tasks.result.items.message.sections.annotations.title
string

引用来源的域名或标题

tasks.result.items.message.sections.annotations.url
string

引用来源的重定向 URL,其中包含一个指向原始来源的 Vertex AI 重定向

tasks.result.fan_out_queries
string[]

扩展查询数组,包含从主查询派生的相关搜索查询,以提供更全面的响应