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

Parâmetro Tipo Descrição
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.

O que é Gemini no OpenClaw?

Google Gemini está disponível via RunAPI sem projeto Google Cloud, conta de serviço ou configuração Vertex AI. Agentes OpenClaw o chamam via endpoint RunAPI chat completions — mesma chave, mesmo endpoint que outros modelos.

Casos de uso do Gemini

Aplicações multimodais com texto, imagem, áudio e vídeo

Envie imagens, PDFs, arquivos de áudio ou frames de vídeo junto com prompts de texto para tarefas multimodais.

Análise de documentos longos com contexto de 1M tokens

Alimente bases de código inteiras, conjuntos de documentos legais ou artigos de pesquisa na janela de 1M tokens do Gemini.

Loops de agente em tempo real com Flash

Use Gemini 3.5 Flash para loops de chamada de ferramentas de agente sensíveis à velocidade onde a latência importa.

FAQ

Preguntas sobre Gemini + OpenClaw

Configuración general de OpenClaw

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

Guía de configuración de OpenClaw →

Catálogo de modelos Gemini

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Modelos de Gemini →

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