Google Modele AI
Veo 3, Imagen 4, Nano Banana, and Gemini — Google's full stack from video generation to multimodal reasoning.
Google offers frontier models spanning video (Veo 3 with synchronized audio), image (Imagen 4, Nano Banana), and language (Gemini multimodal LLMs). Through RunAPI, the entire Google AI stack shares a single key.
- Jeden klucz API współdzielony między providerami
- Model skille przenoszą dokumentację i schematy do Twojego workspace
- Rozliczenie za wywołanie, bez zobowiązań
- Nieudane generacje nie są naliczane
Co wyróżnia
Wszystkie modele od Google
Google's multimodal LLM for chat, code generation, reasoning, and long-context tasks.
Voice, character, and multimodal video generation resources for narration, dialogue, and agent media workflows.
Dostęp do API Gemini TTS do dialogów z udziałem wielu mówców, z konfigurowalnymi głosami, akcentami, stylami wypowiedzi i tempem.
Photorealistic text-to-image with precise typography, broad style range, and up to 2K resolution.
Fast text-to-image with accurate in-image text rendering and multi-character consistency.
High-fidelity video generation up to 4K with natively synthesized dialogue, sound effects, and ambience.
Zainstaluj model skill Google.
Wybierz model i dodaj jego skill, aby narzędzie do kodowania miało dokumentację, schematy, notatki cenowe i kroki setupu.
# 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-3.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Analyze this codebase and suggest three performance improvements with before/after examples."
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.5-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Analyze this codebase and suggest three performance improvements with before/after examples."}]
)
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-3.5-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Analyze this codebase and suggest three performance improvements with before/after examples." }]
});
Każda wariacja od Google
| Model | Variant | Billing | From | |
|---|---|---|---|---|
|
Gemini
|
gemini-2.5-flash | 1K tokens | $0.020 | Zobacz → |
| gemini-2.5-pro | 1K tokens | $0.080 | Zobacz → | |
| gemini-3-flash-preview | 1K tokens | $0.020 | Zobacz → | |
| gemini-3.1-pro-preview | 1K tokens | $0.090 | Zobacz → | |
| gemini-3.5-flash | 1K tokens | $0.050 | Zobacz → | |
|
Gemini Omni
|
gemini-omni-audio | call | $0.0000 | Zobacz → |
| gemini-omni-character | call | $0.0000 | Zobacz → | |
| gemini-omni-flash-preview | call | $0.600 | Zobacz → | |
| gemini-omni-text-to-video | call | $3.60 | Zobacz → | |
|
Gemini TTS
|
gemini-2.5-pro-tts | 1K tokens | $0.0014 | Zobacz → |
| gemini-3.1-flash-tts | 1K tokens | $0.0014 | Zobacz → | |
|
Imagen 4
|
imagen-4 | call | $0.080 | Zobacz → |
| imagen-4-fast | call | $0.040 | Zobacz → | |
| imagen-4-pro-remix-image | call | $0.180 | Zobacz → | |
| imagen-4-ultra | call | $0.120 | Zobacz → | |
|
Nano Banana
|
nano-banana | call | $0.040 | Zobacz → |
| nano-banana-2 | call | $0.080 | Zobacz → | |
| nano-banana-2-lite | call | $0.030 | Zobacz → | |
| nano-banana-edit | call | $0.040 | Zobacz → | |
| nano-banana-pro | call | $0.180 | Zobacz → | |
|
Veo 3.1
|
veo-3.1 | call | $2.50 | Zobacz → |
| veo-3.1-fast | call | $0.600 | Zobacz → | |
| veo-3.1-lite | call | $0.300 | Zobacz → |
Najczęściej zadawane pytania o Google
Czy to oficjalna integracja Google?
RunAPI udostępnia zarządzany interfejs API z przejrzystym cennikiem, możliwościami i zachowaniem błędów.
Czy potrzebuję konta Google?
Nie — wystarczy Twój klucz RunAPI, aby korzystać z zarządzanego dostępu.
Jaki jest narzut opóźnienia związany z proxy?
Zazwyczaj poniżej 20 ms. RunAPI utrzymuje warstwę proxy blisko regionów wykonywania modeli.
Czy obrazy / filmy są buforowane?
Wygenerowane wyniki są zapisywane i dostępne do pobrania po ID zadania. Dane wejściowe nie są buforowane.
Czy mogę użyć własnego klucza?
Na ten moment nie — wywołania korzystają z dostępu zarządzanego przez RunAPI.