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Gemini API

Nutze die Gemini API über RunAPI mit einem Modell-Skill, einheitlicher Authentifizierung und Pay-as-you-go-Preisen.

runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/{model}:generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gemini-3.7-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Analysiere diese Codebasis und schlage drei Performance-Verbesserungen mit Vorher-Nachher-Beispielen vor."
    }
  ]
}'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://runapi.ai/v1",
    api_key="your-runapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Analysiere diese Codebasis und schlage drei Performance-Verbesserungen mit Vorher-Nachher-Beispielen vor."}]
)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://runapi.ai/v1",
  apiKey: "your-runapi-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-3.7-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Analysiere diese Codebasis und schlage drei Performance-Verbesserungen mit Vorher-Nachher-Beispielen vor." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
ÜBERBLICK

Über Gemini

Gemini ist Googles multimodale Large-Language-Model-Familie mit Unterstützung für Text-, Bild-, Audio- und Code-Verständnis. In Flash- und Pro-Varianten erhältlich, bewältigt es Aufgaben von der schnellen Zusammenfassung bis zu tiefem Reasoning und komplexem Coding.

Anbieter
Google
Modalität
Text

Gemini API-Endpunkte

EndpointProtocol
POST /v1/chat/completionsOpenAI compatible
POST /v1/responsesOpenAI Responses
POST /v1/messagesAnthropic compatible
POST /v1beta/models/{model}:generateContentGemini generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContentGemini streamGenerateContent

Varianten

Variante Abrechnung Preise
gemini-2.5-flash 1K tokens Input $0.30 / 1M tokens | Output $2.50 / 1M tokens Ansehen →
gemini-2.5-pro 1K tokens Input $1.25-$2.50 / 1M tokens | Output $10.00-$15.00 / 1M tokens Ansehen →
gemini-3-flash-preview 1K tokens Input $0.50 / 1M tokens | Output $3.00 / 1M tokens · Input $0.30 / 1M tokens | Output $1.80 / 1M tokens Ansehen →
gemini-3.1-pro-preview 1K tokens Input $1.00-$2.00 / 1M tokens | Output $7.00-$10.50 / 1M tokens Ansehen →
gemini-3.5-flash 1K tokens Input $1.50 / 1M tokens | Output $9.00 / 1M tokens · Input $0.90 / 1M tokens | Output $5.40 / 1M tokens Ansehen →
gemini-3.6-flash 1K tokens Input $1.50 / 1M tokens | Output $7.50 / 1M tokens · Input $0.90 / 1M tokens | Output $4.50 / 1M tokens Ansehen →
gemini-3.7-flash 1K tokens Input $0.45 / 1M tokens | Output $2.25 / 1M tokens Ansehen →
PREISE

Gemini-Preise

Endpoint Auflösung Dauer Preis
chat_completion Input $0.30 / 1M tokens | Output $2.50 / 1M tokens

Preise für gemini-2.5-flash angezeigt. Andere Varianten behalten ihre eigenen Endpoint-Preise.

Agent-Integration

Gemini mit einem Agenten ausführen

SO FUNKTIONIERT ES

Mit Gemini starten

  1. Modell wählen

    Wähle Modell und Variante passend zu Ausgabetyp, Qualitätsziel und Latenz.

  2. Einmal authentifizieren

    Nutze deinen RunAPI Key für jedes unterstützte Modell.

  3. Skill installieren

    Füge den Model Skill deinem Coding-Workspace hinzu, bevor du das Feature implementierst.

  4. Ergebnis empfangen

    Frage per Task ID ab oder verarbeite den Callback, wenn die Generierung abgeschlossen ist.

KONTEXT

Wo Gemini passt

Gemini ist Googles multimodales Flagship-LLM, verfügbar in Flash (schnell) und Pro (Frontier-Reasoning). Über RunAPI teilen alle Gemini-Modelle dieselbe API-Form und Abrechnung.

Anbieter
Google
Alle ansehen →
Modalität
Text
Modelle durchsuchen →

Warum Gemini über RunAPI nutzen

Ein API Key

Nutze dieselben Zugangsdaten über Modelle und Anbieter hinweg.

Skill-ready

Der Model Skill enthält Schemas, Setup-Hinweise, Preiskontext und Modell-IDs.

Planbare Abrechnung

Nutzungsbasierte Preise sind vor dem Aufruf sichtbar.

Gemini-Fragen

Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini?

Bis zu 1 Million Tokens über alle Varianten hinweg. Das verarbeitet komplette Codebasen, lange Dokumente und mehrstufige Konversationen ohne Kürzung.

Welche Eingabe-Modalitäten akzeptiert Gemini?

Text, Bilder, Audio und Video. Du kannst multimodale Eingaben in einem einzigen Request für modalitätsübergreifendes Reasoning übergeben.

Was ist Google-Search-Grounding?

Gemini kann Antworten auf Basis von Echtzeit-Google-Suchergebnissen verankern, was Halluzinationen bei faktischen und zeitkritischen Anfragen reduziert.

Wie schneiden Flash und Pro im Vergleich ab?

Flash ist auf Geschwindigkeit und Kosten optimiert — ideal für hochvolumige Aufgaben. Pro liefert tieferes Reasoning und eignet sich besser für komplexe, mehrstufige Analysen.

Unterstützt Gemini Function Calling?

Ja — Gemini unterstützt strukturiertes Function Calling mit typisierten JSON-Schemas, was es für agentische Workflows und Tool-Einsatz geeignet macht.

Wie rufe ich dieses Modell auf?

Installiere den Model Skill und folge den Setup-Hinweisen mit deinem RunAPI Key.

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