Claude visitors: new accounts receive $1.00 in bonus API credit within 30 days. One per person; usage credits only.

WORKBUDDY + GEMINI

Używaj Gemini w WorkBuddy.

Google Gemini jest dostępny przez RunAPI — Gemini 3.5 Flash zapewnia opóźnienie pierwszego tokena poniżej 100ms, 3.x Pro obsługuje złożone rozumowanie, a 2.5 Pro sprawdza się w środowiskach produkcyjnych z oknem kontekstowym 1M tokenów. WorkBuddy natywnie obsługuje MCP, więc ten sam serwer MCP runapi i klucz RUNAPI_API_KEY, które obsługują GPT, działają też z Gemini. Bez projektu Google Cloud, bez konta usługi, bez konfiguracji Vertex AI.

Pobierz API Key Przeczytaj dokumentację
jeden klucz RunAPI · połączenie MCP jednym kliknięciem · bez projektu Google Cloud 
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

{
  "mcpServers": {
    "runapi": {
      "url": "https://runapi.ai/mcp",
      "transport": "streamable_http",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "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
  }
}
Skopiuj prompt do WorkBuddy gemini
JAK TO DZIAŁA

Używaj Gemini w WorkBuddy w trzech krokach

1

Zarejestruj serwer MCP RunAPI

Ustaw RUNAPI_API_KEY w środowisku uruchamiającym WorkBuddy, a następnie dodaj serwer MCP o nazwie runapi wskazujący na https://runapi.ai/mcp przez streamable HTTP. Bez poświadczeń Google Cloud, bez pliku JSON konta usługi — klucz RunAPI to wszystko, czego Gemini potrzebuje.

export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx # MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp
2

Poproś agenta workbench

Wpisz żądanie w języku naturalnym w WorkBuddy i podaj nazwę modelu — gemini-3.5-flash dla szybkości lub gemini-2.5-pro dla rozumowania z długim kontekstem. WorkBuddy wypełnia argumenty model i messages narzędzia czatu RunAPI i wysyła wywołanie.

model: gemini-3.5-flash
3

Odczytaj wynik narzędzia

Narzędzie MCP zwraca odpowiedź synchronicznie wraz z licznikami użytych tokenów. Przełącz się na GPT lub Claude w następnym poleceniu bez zmiany konfiguracji — każdy model za serwerem runapi współdzieli ten sam klucz i kształt narzędzia.

usage.total_tokens: 105
PARAMETRY

Parametry narzędzia Gemini na serwerze MCP RunAPI

Parametr Typ Opis
model string Wymagane. gemini-3.5-flash, gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-3-flash-preview lub gemini-3.1-pro-preview.
messages array Wymagane. Tablica obiektów wiadomości z polami role (system, user, assistant) i content. WorkBuddy buduje ją na podstawie Twojego zapytania.
temperature number Opcjonalne. Temperatura próbkowania między 0 a 2. Niższe wartości dają bardziej deterministyczne wyniki. Domyślna wartość zależy od modelu.
max_tokens integer Opcjonalne. Maksymalna liczba tokenów do wygenerowania w odpowiedzi.
top_p number Opcjonalne. Próg próbkowania jądrowego między 0 a 1. Alternatywa dla temperatury do kontrolowania losowości wyników.
tools array Opcjonalne. Definicje narzędzi do wywoływania funkcji. Gemini zwraca tool_calls w wiadomości asystenta, które WorkBuddy przetwarza jak każdy inny wynik narzędzia.

Czym jest Gemini w WorkBuddy?

Google Gemini jest dostępny przez RunAPI bez projektu Google Cloud, konta usługi ani konfiguracji Vertex AI. WorkBuddy łączy się z nim przez ten sam serwer MCP runapi i klucz RUNAPI_API_KEY używany dla GPT i Claude. Gemini 3.5 Flash zapewnia opóźnienie pierwszego tokena poniżej 100ms dla pętli agentów w czasie rzeczywistym, natomiast Gemini 2.5 Pro obsługuje zadania z długim kontekstem dzięki oknu kontekstowemu 1M tokenów i trybowi myślenia dla złożonego rozumowania.

Przypadki użycia Gemini

Analiza multimodalna z poziomu workbench

Wysyłaj obrazy, pliki PDF, pliki audio lub klatki wideo razem z poleceniami tekstowymi, aby Gemini je analizował, opisywał lub wyodrębniał ustrukturyzowane dane — wszystko obsługiwane natywnie przez jedno wywołanie narzędzia.

Analiza długich dokumentów z kontekstem 1M tokenów

Wprowadź całe bazy kodu, zestawy dokumentów prawnych lub kolekcje artykułów naukowych do okna kontekstowego 1M tokenów Gemini 2.5 Pro w celu analizy i podsumowania — bez dzielenia na fragmenty ani potoków wyszukiwania.

Pętle agentów czasu rzeczywistego z Flash

Używaj Gemini 3.5 Flash w łańcuchach wywołań narzędzi wrażliwych na czas, gdzie opóźnienie pierwszego tokena poniżej 100ms jest ważniejsze niż szczytowa jakość rozumowania. Koszt za milion tokenów należy do najniższych w katalogu.

FAQ

Pytania dotyczące Gemini + WorkBuddy

Ogólna konfiguracja WorkBuddy

Jeszcze nie połączono? Zacznij od przewodnika konfiguracji RunAPI MCP dla WorkBuddy.

Przewodnik konfiguracji WorkBuddy →

Katalog modeli Gemini

Zobacz wszystkie warianty Gemini, poziomy cenowe i dokumentację API.

Modele Gemini →

Wypróbuj Gemini w WorkBuddy już dziś.

Utwórz bezpłatny klucz RunAPI, zarejestruj serwer MCP i zacznij rozmawiać z Gemini 3.5 Flash — bez projektu Google Cloud.

Przeglądaj modele →