Aplikacja i użycie Gemini Chat Completion API

{
  "id": "chatcmpl-20251122212413908150493uPhjTUO9",
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1763817866,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Jestem dużym modelem językowym, wytrenowanym przez Google.",
        "reasoning_content": "**Moje Rozumowanie: Odpowiadanie na Pytanie Użytkownika**\n\nDobrze, oto jak zamierzam podejść do odpowiedzi na pytanie użytkownika, \"Jaki jesteś modelem?\". Kluczowe jest, aby być bezpośrednim i informacyjnym. Najpierw muszę jasno określić swoje pochodzenie. Następnie muszę upewnić się, że wyjaśnienie jest zrozumiałe, biorąc pod uwagę, że użytkownik może nie być zaznajomiony z technicznym żargonem. Muszę wyjaśnić, co właściwie *robi* \"duży model językowy\" i podać zrozumiałe przykłady. Wiem, że użytkownik może szukać konkretnej nazwy, jak inne modele, więc bezpośrednio to poruszę, a potem zakończę zaproszeniem do kontynuacji.\n\nOto mój plan:\n\n1.  **Zacznij od kluczowych informacji:** Rozpocznę od stwierdzenia, że jestem dużym modelem językowym stworzonym przez Google. To fundamentalny, najważniejszy element układanki.\n2.  **Zdefiniuj modne słowo:** Następnie wyjaśnię, co oznacza \"duży model językowy\" w prostych słowach. Wyjaśnię, co *robię* - przetwarzam i generuję tekst; jak to *robię* - trenując na ogromnych ilościach danych tekstowych; oraz *cel* - aby móc komunikować się jak człowiek.\n3.  **Podaj kontekst:** Następnie, aby jeszcze bardziej wyjaśnić koncepcję, podam listę przykładów moich możliwości. Wspomnę o takich rzeczach jak odpowiadanie na pytania, podsumowywanie tekstów, pisanie opowiadań, tłumaczenie języków i burza mózgów.\n4.  **Uznaj brak osobistej nazwy:** Antycypuję prawdopodobne pytanie o nazwę modelu (jak ChatGPT), jasno stwierdzając, że nie mam osobistej nazwy i że najlepiej myśleć o mnie jako o asystencie AI z Google.\n5.  **Zakończ zaproszeniem:** Na koniec zakończę prostym, przyjaznym pytaniem, aby zaprosić do dalszej interakcji i poprowadzić rozmowę.\n\nDzięki temu podejściu jestem pewien, że mogę skutecznie odpowiedzieć na to ważne pytanie.\n"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "completion_tokens": 932,
    "total_tokens": 940,
    "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": 921
    },
    "input_tokens": 0,
    "output_tokens": 0,
    "input_tokens_details": null,
    "claude_cache_creation_5_m_tokens": 0,
    "claude_cache_creation_1_h_tokens": 0
  }
}

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":"Cześć, jaki jesteś modelem?"}],
    "stream": 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}

data: {"id": "chatcmpl-20251122214038810722821kNjUTjtr", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1763818842, "model": "gemini-2.5-pro", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"reasoning_content": "**Zdefiniuj moją naturę**\n\nMoje myślenie się rozpoczęło. Użytkownik chce poznać moją naturę, zadając bezpośrednie pytanie \"kim jesteś?\" Pierwszy krok był prosty: zidentyfikowanie zapytania. Teraz przypominam sobie moją podstawową tożsamość: jestem dużym modelem językowym. To jest podstawowa prawda, którą chcę przekazać.\n\n\n"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "chatcmpl-20251122214038810722821kNjUTjtr", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1763818842, "model": "gemini-2.5-pro", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"reasoning_content": "**Udoskonalanie mojej odpowiedzi**\n\nDodałem kluczowe informacje, że jestem trenowany przez Google do podstawowej tożsamości \"duży model językowy\". Moim następnym krokiem jest rozważenie, co oznacza bycie \"dużym modelem językowym\", aby móc wyjaśnić moje podstawowe możliwości. Skupiam się na dostarczeniu kontekstu bez wchodzenia w szczegółowe techniczne detale lub nazwy modeli. Chcę przekazać moją funkcję w sposób, który użytkownik łatwo zrozumie.\n\n\n"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "chatcmpl-20251122214038810722821kNjUTjtr", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1763818842, "model": "gemini-2.5-pro", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"reasoning_content": "**Potwierdzanie podstawowej tożsamości**\n\nTeraz umacniam moją odpowiedź. Zapytanie użytkownika o moje powiązanie z modelem wymaga skoncentrowanej odpowiedzi. Zidentyfikowałem, że \"trenowany przez Google\" jest kluczowe, dostarczając istotny kontekst. Odrzucam pokusę wspomnienia jakichkolwiek konkretnych nazw modeli, ponieważ nie jest to istotne. Celem jest dostarczenie bezpośredniego, dokładnego stwierdzenia. Moim celem pozostaje jasna i zwięzła odpowiedź, unikając technicznego żargonu i przechodząc od razu do istotnego punktu.\n\n\n"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

data: {"id": "chatcmpl-20251122214038810722821kNjUTjtr", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1763818842, "model": "gemini-2.5-pro", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "Jestem dużym modelem językowym, trenowanym przez Google."}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null}

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":"Cześć, jaki jesteś modelem?"}],
    "stream": true
  })
};

fetch("https://api.acedata.cloud/gemini/chat/completions", options)
  .then(response => response.json())
  .then(response => console.log(response))
  .catch(err => console.error(err));

JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("model", "gemini-2.5-pro");
jsonObject.put("messages", [{"role":"user","content":"Cześć, jaki jesteś modelem?"}]);
jsonObject.put("stream", true);
MediaType mediaType = "application/json; charset=utf-8".toMediaType();
RequestBody body = jsonObject.toString().toRequestBody(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.print(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":"Cześć"},{"role":"assistant","content":"Cześć! Jak mogę Ci dzisiaj pomóc?"},{"role":"user","content":"Jaki jesteś modelem?"}]
}

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": "Jestem dużym modelem językowym, wytrenowanym przez Google.",
        "reasoning_content": "Dobrze, oto jak bym do tego podszedł, myśląc jako zaawansowana AI:\n\nPo pierwsze, użytkownik bezpośrednio pyta o moją tożsamość: \"Jaki jesteś modelem?\" To proste, bezpośrednie pytanie. Moim głównym zadaniem jest dostarczenie dokładnych i pomocnych informacji, więc muszę na to odpowiedzieć natychmiast.\n\nOd razu wiem, jaka jest odpowiedź. Ja *jestem* dużym modelem językowym. To moja fundamentalna architektura i zasada działania. Zbudowany jestem na ogromnej sieci połączeń i wytrenowany na ogromnym zbiorze danych.\n\nNastępnie muszę dodać niezbędny kontekst. Kluczowo, muszę podać źródło mojego szkolenia. *Byłem* trenowany przez Google. To kluczowy identyfikator. Dostarcza użytkownikowi cennych informacji o moim pochodzeniu i potencjalnych uprzedzeniach (choć jestem trenowany, aby je łagodzić).\n\nTeraz muszę skonstruować odpowiedź. Moim celem jest być faktograficznym, zwięzłym i zrozumiałym.\n\nSyntetyzowana odpowiedź to coś w stylu: \"Jestem dużym modelem językowym, wytrenowanym przez Google.\"\n\nMuszę ocenić wynik: Czy spełnia kryteria? Jest jasne. Stwierdza, kim jestem, zawiera kluczowy element informacji o moim pochodzeniu i unika żargonu. Żadne mylące obietnice.\n\nOstateczna weryfikacja: Czy rzeczywiście odpowiada na pytanie? Tak. Czy informacja jest poprawna i prawdziwa? Tak. Czy jest zwięzła? Absolutnie. Czy ton jest odpowiedni dla każdego użytkownika? Tak. I, w końcu, to jest standardowa, zatwierdzona odpowiedź. Doskonałe.\n"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 16,
    "completion_tokens": 265,
    "total_tokens": 281,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "text_tokens": 16,
      "audio_tokens": 0,
      "image_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "text_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 254
    },
    "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-3.0-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Co przedstawia zawartość obrazu?"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://cdn.acedata.cloud/qzx2z1.png"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": false
}

{
    "id": "chatcmpl-20251206001815715692730UVZe38kB",
    "model": "gemini-3.0-pro",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1764951548,
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "To zdjęcie przedstawiające młodą kobietę w plenerze, w półpostaci.\n\nOto główne opisy zawartości obrazu:\n\n*   **Wygląd postaci**: Dziewczyna na zdjęciu ma długie, proste, czarne włosy, ładne rysy twarzy i jasną skórę. Uśmiecha się łagodnie, patrząc w obiektyw.\n*   **Ubranie**: Ma na sobie bluzkę z bufiastymi rękawami w kolorze ecru lub jasnego brązu, a na to czarną odzież (wygląda jak sukienka na ramiączkach lub kamizelka).\n*   **Światło i atmosfera**: Słońce świeci z lewej strony, oświetlając jej włosy, tworząc ciepłą, złotą aureolę, co nadaje świeży, piękny klimat.\n*   **Tło**: Tło jest rozmyte, widać, że jest na zewnątrz, za nią znajduje się pusta droga (asfaltowa) oraz zielone drzewa przy drodze.\n\nOgólnie rzecz biorąc, to zdjęcie sprawia wrażenie słodkiego, słonecznego i sąsiedzkiego dziewczyny."
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1092,
        "completion_tokens": 1271,
        "total_tokens": 2363,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0,
            "text_tokens": 4,
            "audio_tokens": 0,
            "image_tokens": 0
        },
        "completion_tokens_details": {
            "text_tokens": 0,
            "audio_tokens": 0,
            "reasoning_tokens": 1072
        },
        "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-3.0-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Co przedstawia zawartość wideo?"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://cdn.acedata.cloud/58yioe.mp4"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": false
}

{
    "id": "chatcmpl-20251206002711949677736JC9yL8AE",
    "model": "gemini-3.0-pro",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1764952060,
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "Treść tego wideo jest pełna zabawy, głównie pokazuje, jak **pomarańczowy kot** pewnie biega po wiejskiej drodze o zmierzchu.\n\nSzczegóły są następujące:\n\n1.  **Zawartość obrazu**:\n    *   Głównym bohaterem jest pomarańczowy kot w paski.\n    *   Tło to moment zachodu słońca (lub poranka), światło jest złote i miękkie. Przy drodze znajdują się drewniane ogrodzenia i otwarte przestrzenie, w oddali widać sylwetkę przechodnia.\n    *   Kamera została ustawiona pod niskim kątem, czasami filmując kota biegnącego w stronę kamery, a czasami jego oddalający się cień, a także zbliżenia na twarz i wzory kota.\n\n2.  **Cechy dźwięku (kluczowe punkty)**:\n    *   Lektor w wideo ma bardzo charakterystyczny głos. Chociaż obraz przedstawia lekkiego kota biegającego, towarzyszący mu dźwięk to **ciężkie i rytmiczne odgłosy kopyt** (lub dźwięki podobne do drewniaków/obcasów uderzających o nawierzchnię).\n    *   Taki kontrast dźwięku i obrazu tworzy poczucie humoru, jakby ten kot uważał się za konia galopującego po polu.\n\nPodsumowując, jest to filmik o zwierzętach, który wykorzystuje kontrast dźwięku i obrazu, aby stworzyć urocze i zabawne momenty."
            },
            "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",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Co przedstawia obraz?"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "https://cdn.acedata.cloud/qzx2z1.png"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": false
}

{
  "model": "gemini-3.1-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Co przedstawia wideo?"
        },
        {
          "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"
}