Generate Content

Appelez les modèles Google Gemini via le protocole natif Gemini. OfoxAI est compatible avec le SDK Google GenAI.

Endpoint


POST https://api.ofox.io/gemini/v1beta/models/{model}:generateContent
POST https://api.ofox.io/gemini/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent

Authentification

Le protocole Gemini utilise le header x-goog-api-key :


x-goog-api-key: <votre OFOXAI_API_KEY>

Exemple de requête

cURL

Terminal


curl "https://api.ofox.io/gemini/v1beta/models/google/gemini-3.8-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [{"text": "Implémente un serveur web simple en Python"}]
      }
    ]
  }'

Python

gemini_chat.py


from google import genai
 
client = genai.Client(
    api_key="<votre OFOXAI_API_KEY>",
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.ofox.io/gemini",}
)
 
response = client.models.generate_content(
    model="google/gemini-3.8-flash",
    contents="Implémente un serveur web simple en Python"
)
 
print(response.text)

TypeScript

gemini_chat.ts


import { GoogleGenAI } from '@google/genai'
 
const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: '<votre OFOXAI_API_KEY>',
  httpOptions: {
    apiVersion: 'v1beta',
    baseUrl: 'https://api.ofox.io/gemini',
  }
})
 
const response = await ai.models.generateContent({
  model: 'google/gemini-3.8-flash',
  contents: 'Implémente un serveur web simple en Python'
})
 
console.log(response.text)

Réponse en streaming

Python

gemini_stream.py


response = client.models.generate_content_stream(
    model="google/gemini-3.8-flash",
    contents="Écris un article sur l'IA"
)
 
for chunk in response:
    print(chunk.text, end="", flush=True)

Entrée multimodale

Gemini prend en charge nativement les entrées multimodales, y compris les images, l’audio et la vidéo :


import base64
 
# Analyse d'image
with open("photo.jpg", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()
 
response = client.models.generate_content(
    model="google/gemini-3.8-flash",
    contents=[
        {"text": "Décris le contenu de cette image"},
        {"inline_data": {"mime_type": "image/jpeg", "data": image_data}}
    ]
)

Générer et éditer des images

Avec le protocole natif Gemini, l’endpoint unique generateContent assure à la fois la génération d’images (text → image) et l’édition d’images (image + text → image). Modèle recommandé : google/gemini-3.1-flash-image.


POST https://api.ofox.io/gemini/v1beta/models/google/gemini-3.1-flash-image:generateContent

Vous pouvez aussi appeler ce même modèle pour générer des images via l’endpoint compatible OpenAI, mais la fonctionnalité d’édition d’images n’est disponible qu’avec le protocole natif Gemini.

Génération : text → image

Python

gen.py


from google import genai
 
client = genai.Client(
    api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.ofox.io/gemini"},
)
 
resp = client.models.generate_content(
    model="google/gemini-3.1-flash-image",
    contents="A simple red apple on a white table, photorealistic",
)
 
for part in resp.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data and part.inline_data.data:
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(part.inline_data.data)
        break

TypeScript

gen.ts


import { GoogleGenAI } from '@google/genai'
import fs from 'node:fs'
 
const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY',
  httpOptions: { apiVersion: 'v1beta', baseUrl: 'https://api.ofox.io/gemini' },
})
 
const resp = await ai.models.generateContent({
  model: 'google/gemini-3.1-flash-image',
  contents: 'A simple red apple on a white table, photorealistic',
})
 
for (const part of resp.candidates![0].content!.parts!) {
  if (part.inlineData?.data) {
    fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(part.inlineData.data, 'base64'))
    break
  }
}

cURL

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.io/gemini/v1beta/models/google/gemini-3.1-flash-image:generateContent' \
  -H 'x-goog-api-key: YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "contents": [
      { "parts": [{ "text": "A simple red apple on a white table, photorealistic" }] }
    ]
  }'

Résultat réel :

Pomme rouge générée via le protocole natif Gemini

Édition : image + text → image

Placez simplement l’image originale en inlineData avec l’instruction textuelle dans parts :

Python

edit.py


from google import genai
from google.genai import types
 
client = genai.Client(
    api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.ofox.io/gemini"},
)
 
with open("apple.png", "rb") as f:
    image_bytes = f.read()
 
resp = client.models.generate_content(
    model="google/gemini-3.1-flash-image",
    contents=[
        "Change la pomme en vert, ne touche à rien d'autre",
        types.Part.from_bytes(data=image_bytes, mime_type="image/png"),
    ],
)
 
for part in resp.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data and part.inline_data.data:
        with open("apple_edited.png", "wb") as out:
            out.write(part.inline_data.data)
        break

TypeScript

edit.ts


import { GoogleGenAI } from '@google/genai'
import fs from 'node:fs'
 
const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY',
  httpOptions: { apiVersion: 'v1beta', baseUrl: 'https://api.ofox.io/gemini' },
})
 
const imageBase64 = fs.readFileSync('apple.png').toString('base64')
 
const resp = await ai.models.generateContent({
  model: 'google/gemini-3.1-flash-image',
  contents: [{
    parts: [
      { text: "Change la pomme en vert, ne touche à rien d'autre" },
      { inlineData: { mimeType: 'image/png', data: imageBase64 } },
    ],
  }],
})
 
for (const part of resp.candidates![0].content!.parts!) {
  if (part.inlineData?.data) {
    fs.writeFileSync('apple_edited.png', Buffer.from(part.inlineData.data, 'base64'))
    break
  }
}

cURL

Terminal


IMG_B64=$(base64 -i apple.png)
 
curl -X POST 'https://api.ofox.io/gemini/v1beta/models/google/gemini-3.1-flash-image:generateContent' \
  -H 'x-goog-api-key: YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "{
    \"contents\": [{
      \"parts\": [
        { \"text\": \"Change la pomme en vert, ne touche à rien d'autre\" },
        { \"inlineData\": { \"mimeType\": \"image/png\", \"data\": \"$IMG_B64\" } }
      ]
    }]
  }"

Comparaison réelle :

Image originale	Après édition

Réponse


{
  "candidates": [{
    "content": {
      "role": "model",
      "parts": [
        { "text": "...", "thought": true },
        { "inlineData": { "mimeType": "image/png", "data": "<Image en Base64>" } }
      ]
    },
    "finishReason": "STOP"
  }],
  "modelVersion": "google/gemini-3.1-flash-image",
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 1097,
    "candidatesTokenCount": 1120,
    "thoughtsTokenCount": 1306,
    "totalTokenCount": 3523,
    "candidatesTokensDetails": [
      { "modality": "IMAGE", "tokenCount": 1120 }
    ]
  }
}

L’image se trouve dans candidates[0].content.parts[].inlineData.data, sous forme de chaîne Base64
parts peut contenir plusieurs blocs text + thought: true correspondant au raisonnement ; lors du parcours, ne retenez que inlineData
Dans usageMetadata.candidatesTokensDetails, le tokenCount associé à modality: IMAGE correspond à la consommation pour la sortie image

Modèles pris en charge

Le tableau ci-dessous ne liste que quelques modèles courants. Pour la liste complète des modèles disponibles, consultez :

Interface programmatique : GET /gemini/v1beta/models — interroge en temps réel les modèles disponibles sur la passerelle pour votre compte
Page de navigation : catalogue des modèles — recherche visuelle, avec tarifs

Modèle	Description
`google/gemini-3.1-pro-preview`	Gemini 3.1 Pro — capacité de raisonnement maximale
`google/gemini-3.8-flash`	Gemini 3.8 Flash — équilibre entre vitesse et capacités
`google/gemini-3.5-flash-lite`	Gemini 3.5 Flash Lite — haute vitesse et excellent rapport qualité-prix
`google/gemini-3.1-flash-image`	Gemini 3.1 Flash Image — génération et édition d’images

Le protocole Gemini d’OfoxAI prend en charge les principales fonctionnalités du SDK Google GenAI, notamment Function Calling, Code Execution, Grounding ainsi que la génération et l’édition d’images.