Gemini API
Gemini API-Zugang für Googles multimodales LLM für Chat, Code-Generierung, Reasoning und Long-Context-Aufgaben.
# 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_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." }]
});
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.
- Modellvarianten für verschiedene Qualitäts- und Latenzziele
- Einheitlicher API Key
- Model Skill enthält Docs, Schemas und Setup-Hinweise
- Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
Varianten
| Variant | Billing | Pricing | |
|---|---|---|---|
| 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 → |
Gemini API-Endpunkte
Nutze das OpenAI- oder Anthropic-SDK mit deinem RunAPI-Key. Kein zusätzliches SDK nötig.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
| /v1/responses | OpenAI Responses |
| /v1/messages | Anthropic compatible |
| /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
| /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
Mit diesem Model Skill bauen
Modell wählen
Wähle Modell und Variante passend zu Ausgabetyp, Qualitätsziel und Latenz.
Einmal authentifizieren
Nutze deinen RunAPI Key für jedes unterstützte Modell.
Skill installieren
Füge den Model Skill deinem Coding-Workspace hinzu, bevor du das Feature implementierst.
Ergebnis empfangen
Frage per Task ID ab oder verarbeite den Callback, wenn die Generierung abgeschlossen ist.
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.
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.
Häufige 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.
Kosten fehlgeschlagene Generierungen Geld?
Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
Kann ich es aus meiner Anwendung aufrufen?
Ja. Installiere den Model Skill im Coding-Workspace und nutze ihn beim Einbau des Modell-Features.