OPENCLAW + GEMINI

Usa Gemini en OpenClaw.

Google Gemini está disponible a través del endpoint compatible con OpenAI de RunAPI — Gemini 3.5 Flash para latencia de primer token inferior a 100 ms, 3.x Pro para razonamiento complejo y 2.5 Pro para cargas de trabajo de producción. OpenClaw lo trata como otro modelo compatible con OpenAI, por lo que la misma configuración de proveedor y RUNAPI_API_KEY que utiliza GPT también llama a Gemini. Sin proyecto de Google Cloud, sin cuenta de servicio, sin configuración de Vertex AI.

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una clave API · endpoint de chat compatible con OpenAI · compatibilidad con streaming 
Usa RunAPI para enviar una solicitud de chat a Google Gemini 3.5 Flash.


      Requisitos:

      - Usa el endpoint compatible con OpenAI de RunAPI en https://runapi.ai/v1/chat/completions

      - Establece model en "gemini-3.5-flash"

      - Usa la variable de entorno RUNAPI_API_KEY para la autorización

      - La respuesta es síncrona — la respuesta llega en choices[0].message.content

      - Para streaming, establece stream en true y procesa server-sent events

      
curl -X POST https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.5-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a concise technical assistant."},
      {"role": "user", "content": "Explain the difference between gRPC and REST in three sentences."}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 256
  }'

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gemini-3.5-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "gRPC uses HTTP/2 and Protocol Buffers for strongly-typed, multiplexed RPC calls with built-in code generation. REST uses HTTP/1.1 (or 2) with 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
  }
}
Copia el comando curl para probarlo gemini
CÓMO FUNCIONA

Usa Gemini en OpenClaw en tres pasos

1

Configura RunAPI

Establece la variable de entorno RUNAPI_API_KEY. Si ya configuraste RunAPI como proveedor de OpenClaw, la misma clave y baseUrl funcionan para Gemini — solo cambia el ID del modelo. No se necesitan credenciales de Google Cloud.

export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx
2

Llama a Gemini a través de chat completions

Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con model establecido en gemini-3.5-flash. Pasa un array messages con roles de system y user. El endpoint acepta la misma forma compatible con OpenAI que tu agente ya usa para modelos GPT.

POST /v1/chat/completions
3

Lee la respuesta

La respuesta llega de forma síncrona en formato de chat completion de OpenAI. La respuesta del asistente está en choices[0].message.content, con el uso de tokens en el objeto usage. Para streaming, establece stream en true y analiza los eventos SSE.

choices[0].message.content
PARÁMETROS

Parámetros de la API de chat completions de Gemini

Parámetro Tipo Descripción
model string Obligatorio. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview, gemini-3-pro-preview o gemini-3.1-pro-preview.
messages array Obligatorio. Array de objetos de mensaje con campos role (system, user, assistant) y content.
temperature number Opcional. Temperatura de muestreo entre 0 y 2. Valores más bajos producen salidas más deterministas. El valor predeterminado varía por modelo.
max_tokens integer Opcional. Número máximo de tokens a generar en la respuesta.
stream boolean Opcional. Cuando es true, la respuesta se transmite en streaming como server-sent events. Cada evento contiene un delta con contenido parcial.
top_p number Opcional. Umbral de muestreo por núcleo entre 0 y 1. Alternativa a temperature para controlar la aleatoriedad de la salida.

¿Qué es Gemini en OpenClaw?

Google Gemini está disponible a través de RunAPI sin un proyecto de Google Cloud, cuenta de servicio o configuración de Vertex AI. OpenClaw lo trata como otro modelo compatible con OpenAI -- misma configuración de proveedor y RUNAPI_API_KEY. Gemini 3.5 Flash ofrece latencia de primer token inferior a 100ms para bucles de agente en tiempo real, mientras que Gemini 2.5 Pro maneja tareas de contexto largo con su ventana de contexto de 1M de tokens y modo de pensamiento para razonamiento complejo.

Casos de uso de Gemini

Aplicaciones multimodales con texto, imagen, audio y video

Enviar imágenes, PDFs, archivos de audio o fotogramas de video junto con prompts de texto para que Gemini analice, describa o extraiga datos estructurados. Gemini maneja todos los tipos de entrada de forma nativa a través de una sola llamada de API.

Análisis de documentos largos con contexto de 1M de tokens

Alimentar bases de código completas, conjuntos de documentos legales o colecciones de artículos de investigación en la ventana de contexto de 1M tokens de Gemini 2.5 Pro para análisis y resumen sin fragmentación ni pipelines de recuperación.

Bucles de agente en tiempo real con Flash

Usar Gemini 3.5 Flash para cadenas de llamadas de herramientas de agente sensibles a la velocidad donde la latencia de primer token inferior a 100ms importa más que la calidad máxima de razonamiento. El costo por millón de tokens está entre los más bajos disponibles.

FAQ

Preguntas sobre Gemini + OpenClaw

Configuración general de OpenClaw

¿Aún no lo has configurado? Empieza con la guía de configuración de RunAPI para OpenClaw.

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Catálogo de modelos Gemini

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