Nota
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Important
L'API Google Gemini è compatibile solo con i modelli di base Gemini pay per token e i modelli esterni. Per un'API unificata che funziona su tutte le piattaforme, usare il Chat Completions API.
L'API Google Gemini offre la compatibilità nativa di Google AI SDK per i modelli Gemini in Azure Databricks. Usare questa API quando sono necessarie funzionalità specifiche di Gemini o si sta eseguendo la migrazione del codice esistente di Google AI SDK.
Requisiti
- Vedere Requisiti.
- Installare il
google-genaipacchetto sul dispositivo di calcolo.
Esempi di query
Gli esempi seguenti illustrano come eseguire query su un endpoint con pagamento in base al token dell'API Modello di base usando l'API Google Gemini.
Pitone
from google import genai
from google.genai import types
import os
DATABRICKS_TOKEN = os.environ.get('DATABRICKS_TOKEN')
client = genai.Client(
api_key="databricks",
http_options=types.HttpOptions(
base_url="https://example.staging.cloud.databricks.com/serving-endpoints/gemini",
headers={
"Authorization": f"Bearer {DATABRICKS_TOKEN}",
},
),
)
response = client.models.generate_content(
model="databricks-gemini-2-5-pro",
contents=[
types.Content(
role="user",
parts=[types.Part(text="What is a mixture of experts model?")],
),
],
config=types.GenerateContentConfig(
max_output_tokens=256,
),
)
print(response.text)
REST API
curl \
-u token:$DATABRICKS_TOKEN \
-X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [{"text": "What is a mixture of experts model?"}]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 256
}
}' \
https://<workspace_host>.databricks.com/serving-endpoints/gemini/v1beta/models/databricks-gemini-2-5-pro:generateContent
Modelli supportati
Modelli di base ospitati da Databricks
databricks-gemini-3-1-prodatabricks-gemini-3-1-flash-litedatabricks-gemini-3-prodatabricks-gemini-3-flashdatabricks-gemini-2-5-prodatabricks-gemini-2-5-flash
Modelli esterni
- Provider di modelli Google