OPENCLAW + GEMINI

Usa Gemini in OpenClaw.

Google Gemini è disponibile tramite l'endpoint OpenAI-compatibile di RunAPI — Gemini 3.5 Flash per una latenza del primo token inferiore a 100ms, 3.x Pro per il ragionamento complesso e 2.5 Pro per i carichi di lavoro in produzione. OpenClaw lo tratta come un altro modello OpenAI-compatibile, quindi la stessa configurazione del provider e la RUNAPI_API_KEY che alimenta GPT chiamano anche Gemini. Nessun progetto Google Cloud necessario, nessun account di servizio, nessuna configurazione Vertex AI.

Ottieni API Key Leggi la documentazione API
una API key · endpoint chat OpenAI-compatibile · supporto streaming 
Usa RunAPI per inviare una richiesta chat a Google Gemini 3.5 Flash.

Requisiti:
- Usa l'endpoint OpenAI-compatibile di RunAPI su https://runapi.ai/v1/chat/completions
- Imposta model su "gemini-3.5-flash"
- Usa la variabile d'ambiente RUNAPI_API_KEY per l'autorizzazione
- La risposta è sincrona — la risposta arriva in choices[0].message.content
- Per lo streaming, imposta stream su true e gestisci i 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 il comando curl per testare gemini
COME FUNZIONA

Usa Gemini in OpenClaw in tre passaggi

1

Configura RunAPI

Imposta la variabile d'ambiente RUNAPI_API_KEY. Se hai già configurato RunAPI come provider OpenClaw, la stessa key e baseUrl funzionano per Gemini — cambia solo l'ID del modello. Nessuna credenziale Google Cloud necessaria.

export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx
2

Chiama Gemini tramite chat completions

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con model impostato su gemini-3.5-flash. Passa un array messages con i ruoli system e user. L'endpoint accetta la stessa struttura OpenAI-compatibile che il tuo agente già usa per i modelli GPT.

POST /v1/chat/completions
3

Leggi la risposta

La risposta arriva in modo sincrono nel formato OpenAI chat completion. La risposta dell'assistente è in choices[0].message.content, con l'utilizzo dei token nell'oggetto usage. Per lo streaming, imposta stream su true e analizza gli eventi SSE.

choices[0].message.content
PARAMETRI

Parametri API chat completions Gemini

Parametro Tipo Descrizione
model string Obbligatorio. 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 Obbligatorio. Array di oggetti messaggio con i campi role (system, user, assistant) e content.
temperature number Facoltativo. Temperatura di campionamento tra 0 e 2. Valori più bassi producono output più deterministico. Il valore predefinito varia per modello.
max_tokens integer Facoltativo. Numero massimo di token da generare nella risposta.
stream boolean Facoltativo. Quando true, la risposta viene inviata in streaming come server-sent events. Ogni evento contiene un delta con contenuto parziale.
top_p number Facoltativo. Soglia di nucleus sampling tra 0 e 1. Alternativa alla temperature per controllare la casualità dell'output.

Cos'è Gemini su OpenClaw?

Google Gemini è disponibile tramite RunAPI senza un progetto Google Cloud, account di servizio o configurazione Vertex AI. OpenClaw lo tratta come un altro modello compatibile con OpenAI -- stessa configurazione del provider e RUNAPI_API_KEY. Gemini 3.5 Flash offre latenza del primo token inferiore a 100ms per i loop di agente in tempo reale, mentre Gemini 2.5 Pro gestisce i task a lungo contesto con la sua finestra di contesto da 1M token e la modalità di pensiero per il ragionamento complesso.

Casi d'uso di Gemini

Applicazioni multimodali con testo, immagine, audio e video

Inviare immagini, PDF, file audio o fotogrammi video insieme a prompt testuali per far analizzare, descrivere o estrarre dati strutturati a Gemini. Gemini gestisce tutti i tipi di input in modo nativo tramite una singola chiamata API.

Analisi di documenti lunghi con contesto da 1M token

Inserire interi codebase, set di documenti legali o collezioni di articoli di ricerca nella finestra di contesto da 1M token di Gemini 2.5 Pro per analisi e sintesi senza suddivisione né pipeline di recupero.

Loop di agente in tempo reale con Flash

Usare Gemini 3.5 Flash per le catene di chiamate agli strumenti degli agenti sensibili alla velocità dove la latenza del primo token inferiore a 100ms è più importante della qualità massima del ragionamento. Il costo per milione di token è tra i più bassi disponibili.

FAQ

Domande su Gemini + OpenClaw

Configurazione generale di OpenClaw

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