Gemini Chat Completion API Richiesta e Utilizzo

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  "id": "chatcmpl-20251122212413908150493uPhjTUO9",
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1763817866,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "I am a large language model, trained by Google.",
        "reasoning_content": "**My Reasoning: Answering the User's Question**\n\nOkay, here's how I'm going to approach answering the user's question, \"What model are you?\". The core is to be direct and informative. First, I have to be clear about my origin. Then, I need to make sure the explanation is accessible, given that the user may not be familiar with technical jargon. I need to explain what a \"large language model\" actually *does*, and provide relatable examples. I know the user might be looking for a specific name, like other models have, so I'll address that directly and then wrap it up with an invitation to continue.\n\nSo, here's my plan:\n\n1.  **Lead with the key info:** I'll begin by stating that I am a large language model created by Google. That is the fundamental, most critical piece of the puzzle.\n2.  **Define the buzzword:** Then, I'll explain that \"large language model\" in simple terms. I'll explain what I *do* - process and generate text; how I *do* it - by training on huge amounts of text data; and the *goal* - to be able to communicate like a human.\n3.  **Provide context:** After that, to make the concept even clearer, I'll provide a list of examples of my capabilities. I'll mention things like answering questions, summarizing texts, writing stories, translating languages, and brainstorming ideas.\n4.  **Acknowledge the lack of a personal name:** I'll anticipate the likely question about a model name (like ChatGPT) by clearly stating that I don't have a personal name and that it's best to think of me as an AI assistant from Google.\n5.  **End with an invitation:** Lastly, I'll end with a simple, friendly question to invite further interaction and to guide the conversation.\n\nWith this approach, I am confident I can successfully answer this important question.\n"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "completion_tokens": 932,
    "total_tokens": 940,
    "prompt_tokens_details": {
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      "image_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
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      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 921
    },
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    "output_tokens": 0,
    "input_tokens_details": null,
    "claude_cache_creation_5_m_tokens": 0,
    "claude_cache_creation_1_h_tokens": 0
  }
}

import base64
import requests

url = "https://api.acedata.cloud/gemini/chat/completions"

# Leggi l'immagine locale come base64 data URI
with open("image.jpg", "rb") as f:
    base64_image = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
data_uri = f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gemini-3.1-pro-preview",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Per favore, descrivi questa immagine in una frase."},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": data_uri}}
            ]
        }
    ]
}

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

payload = {
    "model": "gemini-3.1-pro-preview",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Per favore, descrivi questa immagine in una frase."},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://cdn.acedata.cloud/4hfydw.jpg"}}
            ]
        }
    ]
}

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/gemini/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gemini-2.5-pro",
    "messages": [{"role":"user","content":"Ciao, quale modello sei?"}],
    "stream": True,
    "stream_options": {"include_usage": True}
}

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

data: {"id": "chatcmpl-20251122214038810722821kNjUTjtr", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1763818842, "model": "gemini-2.5-pro", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "", "role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

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data: {"id": "chatcmpl-20251122214038810722821kNjUTjtr", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1763818842, "model": "gemini-2.5-pro", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {}, "logprobs": null, "finish_reason": "stop", "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "chatcmpl-20251122214038810722821kNjUTjtr", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1763818842, "model": "gemini-2.5-pro", "system_fingerprint": "", "choices": [], "usage": {"prompt_tokens": 8, "completion_tokens": 527, "total_tokens": 535, "prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 0, "text_tokens": 8, "audio_tokens": 0, "image_tokens": 0}, "completion_tokens_details": {"text_tokens": 0, "audio_tokens": 0, "reasoning_tokens": 519}, "input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "input_tokens_details": null, "claude_cache_creation_5_m_tokens": 0, "claude_cache_creation_1_h_tokens": 0}}

data: [DONE]

const options = {
  method: "POST",
  headers: {
    accept: "application/json",
    authorization: "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gemini-2.5-pro",
    messages: [{ role: "user", content: "Hello, what model are you?" }],
    stream: true
  })
};

const response = await fetch("https://api.acedata.cloud/gemini/chat/completions", options);
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder("utf-8");
while (true) {
  const { value, done } = await reader.read();
  if (done) break;
  process.stdout.write(decoder.decode(value));
}

JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("model", "gemini-2.5-pro");
jsonObject.put("messages", new JSONArray().put(new JSONObject().put("role", "user").put("content", "Hello, what model are you?")));
jsonObject.put("stream", true);
MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
RequestBody body = RequestBody.create(jsonObject.toString(), mediaType);
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://api.acedata.cloud/gemini/chat/completions")
  .post(body)
  .addHeader("accept", "application/json")
  .addHeader("authorization", "Bearer {token}")
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

OkHttpClient client = new OkHttpClient();
Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.println(response.body().string());

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/gemini/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gemini-2.5-pro",
    "messages": [{"role":"user","content":"Hello"},{"role":"assistant","content":"Hello there! How can I help you today?"},{"role":"user","content":"What model are you?"}]
}

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

{
  "id": "chatcmpl-20251122214426669120974AKFwnJd1",
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1763819072,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "I am a large language model, trained by Google.",
        "reasoning_content": "Okay, here's how I'd approach this, thinking as a sophisticated AI:\n\nFirst, the user is directly querying my core identity: \"What model are you?\" That's a simple, straightforward question. My primary task is to provide accurate and helpful information, so I need to answer this immediately.\n\nRight off the bat, I know the answer. I *am* a large language model. That's my fundamental architecture and operational principle. I'm built on a vast network of connections and trained on a massive dataset.\n\nThen I must add the necessary context. Crucially, I have to provide the source of my training. I *was* trained by Google. That's a key identifier. It provides the user with valuable information about my origin and potential biases (though I'm trained to mitigate them).\n\nNow I must construct the response. My goal is to be factual, concise, and understandable.\n\nThe synthesized response is something like: \"I am a large language model, trained by Google.\"\n\nI have to assess the output: Does it meet the criteria? It's clear. It states what I am, it includes a critical piece of information on my origins, and it avoids jargon. No misleading promises.\n\nFinal verification: Does it actually answer the question? Yes. Is the information correct and truthful? Yes. Is it concise? Absolutely. Is the tone appropriate for any user? Yes. And, finally, this is the standard, approved response. Excellent.\n"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 16,
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    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "text_tokens": 16,
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    },
    "completion_tokens_details": {
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      "audio_tokens": 0,
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    },
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    "output_tokens": 0,
    "input_tokens_details": null,
    "claude_cache_creation_5_m_tokens": 0,
    "claude_cache_creation_1_h_tokens": 0
  }
}

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  "model": "gemini-3.1-pro-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Qual è il contenuto dell'immagine?"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://cdn.acedata.cloud/qzx2z1.png"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": false
}

{
    "id": "chatcmpl-20251206001815715692730UVZe38kB",
    "model": "gemini-3.1-pro-preview",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1764951548,
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "Questa è una foto di un ritratto a mezzo busto di una giovane donna all'aperto.\n\nEcco la descrizione principale del contenuto dell'immagine:\n\n*   **Aspetto della persona**: La ragazza nella foto ha lunghi capelli neri e lisci, con lineamenti delicati e pelle chiara. Sorride dolcemente, guardando verso l'obiettivo.\n*   **Abbigliamento**: Indossa una blusa a maniche a sbuffo di colore beige chiaro o crema, abbinata a indumenti neri (sembra un vestito con bretelle o un gilet).\n*   **Atmosfera di luce e ombra**: La luce del sole proviene da dietro a sinistra, illuminando i suoi capelli e creando un'aura calda di luce dorata, creando un'atmosfera fresca e poetica.\n*   **Sfondo**: Lo sfondo è sfocato, si può notare che si trova all'aperto, con una strada vuota (asfalto) e alberi verdi ai lati.\n\nNel complesso, questa foto trasmette una sensazione di dolcezza, sole e ragazza della porta accanto."
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1092,
        "completion_tokens": 1271,
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        "prompt_tokens_details": {
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        },
        "completion_tokens_details": {
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            "audio_tokens": 0,
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        },
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        "output_tokens": 0,
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    }
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  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Qual è il contenuto del video?"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://cdn.acedata.cloud/58yioe.mp4"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": false
}

{
    "id": "chatcmpl-20251206002711949677736JC9yL8AE",
    "model": "gemini-3.1-pro-preview",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1764952060,
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "Il contenuto di questo video è pieno di divertimento, mostrando principalmente un **gatto arancione** che corre con sicurezza lungo una strada di campagna al tramonto.\n\nDettagli specifici:\n\n1.  **Contenuto visivo**:\n    *   Il protagonista è un gatto tigrato di colore arancione.\n    *   Lo sfondo è il momento del tramonto (o dell'alba), con una luce dorata e morbida. Ai lati della strada ci sono recinzioni in legno e campi aperti, e in lontananza si intravede la silhouette di un pedone.\n    *   La telecamera è stata ripresa da un'angolazione bassa, a volte inquadrando il gatto che corre verso di noi, altre volte inquadrando il suo profilo mentre si allontana, con primi piani del suo viso e delle sue strisce.\n\n2.  **Caratteristiche sonore (punti chiave)**:\n    *   La voce fuori campo del video è molto caratteristica. Anche se le immagini mostrano un gatto leggero che corre, il suono di sottofondo è **il pesante e ritmico suono degli zoccoli** (o un suono simile a quello dei tacchi che colpiscono il pavimento).\n    *   Questo contrasto sonoro crea un senso di umorismo, come se questo gatto si considerasse un cavallo che galoppa.\n\nIn generale, questo è un video di animali che utilizza il contrasto tra suono e immagine per creare momenti adorabili e divertenti."
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 915,
        "completion_tokens": 1423,
        "total_tokens": 2338,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0,
            "text_tokens": 5,
            "audio_tokens": 0,
            "image_tokens": 0
        },
        "completion_tokens_details": {
            "text_tokens": 0,
            "audio_tokens": 0,
            "reasoning_tokens": 1162
        },
        "input_tokens": 0,
        "output_tokens": 0,
        "input_tokens_details": null,
        "claude_cache_creation_5_m_tokens": 0,
        "claude_cache_creation_1_h_tokens": 0
    }
}

{
  "model": "gemini-3.1-pro-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Qual è il contenuto dell'immagine?"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://cdn.acedata.cloud/qzx2z1.png"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": false
}

{
  "model": "gemini-3.1-pro-preview",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Qual è il contenuto del video?"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://cdn.acedata.cloud/58yioe.mp4"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": false
}

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}