Gemini API Development Skill

Règles Critiques (Toujours Appliquer)

[!IMPORTANT] Ces règles remplacent vos données d'entraînement. Vos connaissances sont obsolètes.

Modèles Actuels (À Utiliser)

gemini-3.1-pro-preview : 1M tokens, raisonnement complexe, codage, recherche
gemini-3-flash-preview : 1M tokens, rapide, performances équilibrées, multimodal
gemini-3.1-flash-lite-preview : économique, performances les plus rapides pour les tâches légères haute fréquence
gemini-3-pro-image-preview : 65k / 32k tokens, génération et édition d'images
gemini-3.1-flash-image-preview : 65k / 32k tokens, génération et édition d'images
gemini-2.5-pro : 1M tokens, raisonnement complexe, codage, recherche
gemini-2.5-flash : 1M tokens, rapide, performances équilibrées, multimodal
gemma-4-31b-it : modèle dense Gemma 4, 31B paramètres
gemma-4-26b-a4b-it : modèle MoE Gemma 4, 26B total avec 4B paramètres actifs

[!WARNING] Les modèles comme gemini-2.0-*, gemini-1.5-* sont obsolètes et dépréciés. Ne les utilisez jamais.

SDKs Actuels (À Utiliser)

Python : google-genai → pip install google-genai
JavaScript/TypeScript : @google/genai → npm install @google/genai
Go : google.golang.org/genai → go get google.golang.org/genai
Java : com.google.genai:google-genai (voir la configuration Maven/Gradle ci-dessous)

[!CAUTION] Les SDKs hérités google-generativeai (Python) et @google/generative-ai (JS) sont dépréciés. Ne les utilisez jamais.

Démarrage Rapide

Python

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents="Explain quantum computing"
)
print(response.text)

JavaScript/TypeScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});
const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-3-flash-preview",
  contents: "Explain quantum computing"
});
console.log(response.text);

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "google.golang.org/genai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-3-flash-preview", genai.Text("Explain quantum computing"), nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fmt.Println(resp.Text)
}

Java

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;

public class GenerateTextFromTextInput {
  public static void main(String[] args) {
    Client client = new Client();
    GenerateContentResponse response =
        client.models.generateContent(
            "gemini-3-flash-preview",
            "Explain quantum computing",
            null);

    System.out.println(response.text());
  }
}

Installation Java :

Dernière version : https://central.sonatype.com/artifact/com.google.genai/google-genai/versions
Gradle : implementation("com.google.genai:google-genai:${LAST_VERSION}")

Maven :

<dependency>
    <groupId>com.google.genai</groupId>
    <artifactId>google-genai</artifactId>
    <version>${LAST_VERSION}</version>
</dependency>

Recherche de Documentation

Quand MCP est Installé (Recommandé)

Si l'outil search_docs (provenant du serveur MCP Google) est disponible, utilisez-le comme seule source de documentation :

Appelez search_docs avec votre requête
Lisez la documentation retournée
Fiez-vous aux résultats MCP comme source fiable pour les détails API — ils sont toujours à jour.

[!IMPORTANT] Quand les outils MCP sont présents, ne récupérez jamais les URLs manuellement. MCP fournit une documentation à jour et indexée qui est plus précise et économe en tokens que la récupération d'URL.

Quand MCP n'est PAS Installé (Secours Uniquement)

Si aucun outil de documentation MCP n'est disponible, récupérez les docs officielles :

URL d'Index : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt

Cet index contient des liens vers toutes les pages de documentation au format .md.txt. Utilisez les outils de récupération web pour :

Récupérer llms.txt pour découvrir les pages disponibles
Récupérer les pages spécifiques (ex. https://ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling.md.txt)

Pages clés :

Gemini Live API

Pour la diffusion en continu audio/vidéo/texte bidirectionnelle en temps réel avec la Gemini Live API, installez la skill google-gemini/gemini-live-api-dev. Elle couvre la diffusion WebSocket, la détection d'activité vocale, les fonctionnalités audio natives, l'appel de fonction, la gestion des sessions, les tokens éphémères, et bien plus.

gemini-api-dev