--- title: Gemini in WorkBuddy über RunAPI verwenden – MCP-Anleitung | RunAPI description: Rufe Google Gemini von WorkBuddy über den RunAPI-MCP-Server auf. Gemini 3.5 Flash, 3.x Pro, 2.5 Pro – ein Schlüssel, eine MCP-Konfiguration, kein Google-Cloud-Projekt. url: https://runapi.ai/de/workbuddy-gemini.md canonical: https://runapi.ai/de/workbuddy-gemini locale: de site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-bfaaa0f0.png alternates: en: https://runapi.ai/workbuddy-gemini zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/workbuddy-gemini es: https://runapi.ai/es/workbuddy-gemini ja: https://runapi.ai/ja/workbuddy-gemini de: https://runapi.ai/de/workbuddy-gemini fr: https://runapi.ai/fr/workbuddy-gemini pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/workbuddy-gemini ko: https://runapi.ai/ko/workbuddy-gemini it: https://runapi.ai/it/workbuddy-gemini nl: https://runapi.ai/nl/workbuddy-gemini pl: https://runapi.ai/pl/workbuddy-gemini tr: https://runapi.ai/tr/workbuddy-gemini zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-gemini zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/workbuddy-gemini ar: https://runapi.ai/ar/workbuddy-gemini x-default: https://runapi.ai/workbuddy-gemini model: gemini --- > HTML version: https://runapi.ai/de/workbuddy-gemini > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # Gemini in WorkBuddy verwenden. Google Gemini ist über RunAPI verfügbar – Gemini 3.5 Flash für eine First-Token-Latenz unter 100 ms, 3.x Pro für komplexe Schlussfolgerungen und 2.5 Pro für Produktionsworkloads mit einem 1-M-Token-Kontextfenster. WorkBuddy unterstützt MCP nativ, sodass derselbe runapi MCP-Server und RUNAPI_API_KEY, die GPT antreiben, auch Gemini aufrufen. Kein Google Cloud-Projekt, kein Service-Account, kein Vertex AI-Setup. - [API Key holen](https://runapi.ai/de/login) - [Dokumentation lesen](https://runapi.ai/de/docs/guides) ein RunAPI-Schlüssel · MCP-Verbindung per Klick · kein Google Cloud-Projekt erforderlich ### Prompt ```text Use the runapi MCP server to send a chat request to Gemini. Requirements: - Call the RunAPI chat tool exposed by the runapi MCP server - Set model to "gemini-3.5-flash" - Ask: "Explain the difference between gRPC and REST in three sentences." - Set temperature to 0.7 and max_tokens to 256 - Show me the assistant reply and the token usage counts ``` ### MCP-Konfiguration ```bash { "mcpServers": { "runapi": { "url": "https://runapi.ai/mcp", "transport": "streamable_http", "headers": { "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY" } } } } ``` ### Antwort ```json { "model": "gemini-3.5-flash", "content": "gRPC uses HTTP/2 and Protocol Buffers for strongly-typed, multiplexed RPC calls with built-in code generation. REST uses JSON payloads and relies on URL paths and HTTP verbs for resource semantics. gRPC is faster for service-to-service calls; REST is simpler to debug and more widely supported by browsers.", "finish_reason": "stop", "usage": { "prompt_tokens": 34, "completion_tokens": 71, "total_tokens": 105 } } ``` ## Gemini in WorkBuddy in drei Schritten verwenden 1. **Den RunAPI-MCP-Server registrieren** - RUNAPI_API_KEY in der Umgebung setzen, die WorkBuddy startet, dann einen MCP-Server namens runapi hinzufügen, der über streamable HTTP auf https://runapi.ai/mcp zeigt. Keine Google Cloud-Anmeldedaten, kein Service-Account-JSON – der RunAPI-Schlüssel ist alles, was Gemini benötigt. `export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx # MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp ` 2. **Den Workbench-Agent prompten** - Eine Anfrage in natürlicher Sprache in WorkBuddy eingeben und das Modell benennen – gemini-3.5-flash für Geschwindigkeit, gemini-2.5-pro für Long-Context-Reasoning. WorkBuddy füllt die Argumente model und messages des RunAPI-Chat-Tools aus und sendet den Aufruf. `model: gemini-3.5-flash` 3. **Das Tool-Ergebnis lesen** - Das MCP-Tool gibt die Antwort synchron mit Token-Nutzungszählern zurück. Im nächsten Prompt zu GPT oder Claude wechseln, ohne die Konfiguration anzufassen – jedes Modell hinter dem runapi-Server teilt denselben Schlüssel und dieselbe Tool-Struktur. `usage.total_tokens: 105` ## Gemini-Tool-Parameter auf dem RunAPI MCP-Server | Parameter | Typ | Beschreibung | | --- | --- | --- | | `model` | `string` | Erforderlich. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview oder gemini-3.1-pro-preview. | | `messages` | `array` | Erforderlich. Array von Nachrichtenobjekten mit role (system, user, assistant) und content-Feldern. WorkBuddy erstellt dies aus deiner Anfrage. | | `temperature` | `number` | Optional. Sampling-Temperatur zwischen 0 und 2. Niedrigere Werte erzeugen deterministischere Ausgaben. Standard variiert je nach Modell. | | `max_tokens` | `integer` | Optional. Maximale Anzahl zu generierender Tokens in der Antwort. | | `top_p` | `number` | Optional. Nucleus-Sampling-Schwellenwert zwischen 0 und 1. Alternative zur Temperatur zur Steuerung der Ausgabe-Zufälligkeit. | | `tools` | `array` | Optional. Tool-Definitionen für Function Calling. Gemini gibt tool_calls in der Assistant-Nachricht zurück, die WorkBuddy wie jedes andere Tool-Ergebnis verarbeitet. | ## Was ist Gemini auf WorkBuddy? Google Gemini ist über RunAPI ohne Google Cloud-Projekt, Service-Account oder Vertex AI-Setup verfügbar. WorkBuddy erreicht es über denselben runapi MCP-Server und RUNAPI_API_KEY, der für GPT und Claude verwendet wird. Gemini 3.5 Flash liefert eine First-Token-Latenz unter 100 ms für Echtzeit-Agenten-Schleifen, während Gemini 2.5 Pro Long-Context-Aufgaben mit seinem 1-M-Token-Kontextfenster und dem Thinking-Modus für komplexe Schlussfolgerungen bewältigt. ## Gemini-Anwendungsfälle - **Multimodale Analyse aus der Workbench** - Bilder, PDFs, Audiodateien oder Videoframes zusammen mit Textprompts senden, damit Gemini sie analysiert, beschreibt oder strukturierte Daten extrahiert – alles nativ über einen einzigen Tool-Aufruf. - **Analyse langer Dokumente mit 1-Million-Token-Kontext** - Laden Sie gesamte Codebasen, juristische Dokumentensammlungen oder Forschungsartikel in das 1-Million-Token-Kontextfenster von Gemini 2.5 Pro für Analyse und Zusammenfassung – ohne Chunking oder Retrieval-Pipelines. - **Echtzeit-Agent-Schleifen mit Flash** - Gemini 3.5 Flash für latenzempfindliche Tool-Calling-Ketten verwenden, bei denen eine First-Token-Latenz unter 100 ms wichtiger ist als maximale Reasoning-Qualität. Die Kosten pro Million Token gehören zu den niedrigsten im Katalog. ## Fragen zu Gemini + WorkBuddy ### Kann ich Google Gemini in WorkBuddy ohne ein Google Cloud-Projekt verwenden? Ja. RunAPI stellt den Gemini-Zugang über seinen MCP-Server bereit. Du benötigst nur einen RUNAPI_API_KEY – kein Google Cloud-Projekt, kein Service-Account-JSON, kein Vertex AI-Abrechnungssetup. ### Was ist der Unterschied zwischen Gemini Flash und Pro – wann sollte ich welches verwenden? Flash (gemini-3.5-flash) ist am schnellsten und günstigsten – ideal für Echtzeit-Agenten-Schleifen, Klassifizierung und Tool-Calling-Ketten. Pro (gemini-2.5-pro) eignet sich für komplexe Schlussfolgerungen, Long-Context-Analysen und mehrstufige Aufgaben, bei denen Genauigkeit wichtiger ist als Geschwindigkeit. ### Wie wird Gemini über RunAPI abgerechnet? Pay-per-Token ohne monatliches Abonnement oder Mindestausgabe. Eingabe- und Ausgabe-Token werden separat gemessen, und Gemini Flash-Tarife gehören zu den niedrigsten im RunAPI-Katalog. Aktuelle Tarife auf der RunAPI-Preisseite prüfen. ### Kann ich in derselben WorkBuddy-Sitzung zwischen Gemini und GPT wechseln? Ja. Beide laufen über denselben runapi MCP-Server und API-Schlüssel. Im nächsten Prompt ein anderes Modell benennen – gemini-3.5-flash, gpt-5.5 oder ein beliebiges anderes Katalogmodell – und WorkBuddy ändert nur das model-Argument des Tool-Aufrufs. ### Unterstützt Gemini über RunAPI Function Calling und Tool Use? Ja. Tools in der Anfrage definieren und Gemini gibt tool_calls in der Assistant-Nachricht zurück. WorkBuddy verarbeitet diese genauso wie Tool-Aufrufe von GPT oder Claude. - [WorkBuddy-Einrichtungsanleitung →](https://runapi.ai/de/workbuddy.md) - Noch nicht verbunden? Starte mit der RunAPI MCP-Einrichtungsanleitung für WorkBuddy. - [Gemini models →](https://runapi.ai/de/models/gemini.md) - Alle Gemini-Varianten, Preisstufen und API-Dokumentation anzeigen. ## Gemini noch heute in WorkBuddy ausprobieren. Einen kostenlosen RunAPI-Schlüssel holen, den MCP-Server registrieren und mit Gemini 3.5 Flash chatten – kein Google Cloud-Projekt erforderlich. [Modelle durchsuchen →](https://runapi.ai/de/models.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/de/.md) ### Produkt - [Modellkatalog](https://runapi.ai/de/models.md) - [Preise](https://runapi.ai/de/pricing.md) - [Anbieter](https://runapi.ai/de/models#all-models) ### Entwickler - [Dokumentation](https://runapi.ai/de/docs/guides) - [SDKs](https://runapi.ai/de/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/de/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/de/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/de/x402.md) ### Anleitungen - [Claude Code vs Cursor](https://runapi.ai/de/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API-Einrichtung](https://runapi.ai/de/cursor-api-setup.md) - [RunAPI vs OpenRouter](https://runapi.ai/de/openrouter-alternative.md) ### Unternehmen - [Enterprise](https://runapi.ai/de/contact.md) - [Kontakt](https://runapi.ai/de/contact.md) ### Rechtliches - [Bedingungen](https://runapi.ai/de/terms.md) - [Datenschutz](https://runapi.ai/de/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "de", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/de", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/de/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "de", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/de", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/deicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "de", "@type": "SoftwareApplication", "name": "RunAPI Gemini für WorkBuddy", "applicationCategory": "DeveloperApplication", "description": "Rufe Google Gemini von WorkBuddy über den RunAPI-MCP-Server auf. 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