Files API, Files API, Files API, Files API

Binjakët mund të trajtojnë lloje të ndryshme të të dhënave hyrëse, duke përfshirë tekstin, imazhet dhe audion, në të njëjtën kohë.

Ky udhëzues ju tregon se si të punoni me skedarët media duke përdorur API-n e Skedarëve. Operacionet bazë janë të njëjta për skedarët audio, imazhet, videot, dokumentet dhe llojet e tjera të skedarëve të mbështetur.

Për udhëzime rreth kërkesës për skedarë, shikoni seksionin Udhëzuesi i kërkesës për skedarë .

Ngarko një skedar

Mund të përdorni API-në e Skedarëve për të ngarkuar një skedar mediatik. Përdorni gjithmonë API-në e Skedarëve kur madhësia totale e kërkesës (duke përfshirë skedarët, njoftimin me tekst, udhëzimet e sistemit, etj.) është më e madhe se 100 MB. Për skedarët PDF, limiti është 50 MB.

Kodi i mëposhtëm ngarkon një skedar dhe më pas e përdor skedarin në një thirrje për interactions.create .

Python 

from google import genai

client = genai.Client()

myfile = client.files.upload(file="path/to/sample.mp3")

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Describe this audio clip"},
        {"type": "audio", "uri": myfile.uri, "mime_type": myfile.mime_type}
    ]
)

print(interaction.output_text)

JavaScript 

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const myfile = await client.files.upload({
    file: "path/to/sample.mp3",
    config: { mime_type: "audio/mpeg" },
  });

  const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.7-flash",
    input: [
      { type: "text", text: "Describe this audio clip" },
      { type: "audio", uri: myfile.uri, mime_type: myfile.mimeType }
    ]
  });
  console.log(interaction.output_text);
}

await main();

Shko 

file, err := client.Files.UploadFromPath(ctx, "path/to/sample.mp3", nil)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
defer client.Files.Delete(ctx, file.Name)

interaction, err := client.Interactions.Create(ctx, "gemini-3.7-flash", &genai.InteractionRequest{
    Input: []interface{}{
        genai.NewPartFromFile(*file),
        genai.NewPartFromText("Describe this audio clip"),
    },
}, nil)

if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

// Print the model's text response
for _, step := range interaction.Steps {
    if step.Type == "model_output" {
        for _, part := range step.Content {
            if part.Type == "text" {
                fmt.Println(part.Text)
            }
        }
    }
}

PUSHTIM 

AUDIO_PATH="path/to/sample.mp3"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${AUDIO_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${AUDIO_PATH}")
DISPLAY_NAME=AUDIO

tmp_header_file=upload-header.tmp

# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "${BASE_URL}/upload/v1beta/files" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -D "${tmp_header_file}" \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"

# Upload the actual bytes.
curl "${upload_url}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${AUDIO_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

# Now create an interaction using the Interactions API
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
      "model": "gemini-3.7-flash",
      "input": [
        {"type": "text", "text": "Describe this audio clip"},
        {"type": "audio", "uri": '$file_uri', "mime_type": "'${MIME_TYPE}'"}
      ]
    }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".outputs[] | select(.type == \"text\") | .text" response.json

Merrni metadata për një skedar

Mund të verifikoni që API-ja e ka ruajtur me sukses skedarin e ngarkuar dhe të merrni meta të dhënat e tij duke thirrur files.get .

Python 

from google import genai

client = genai.Client()

myfile = client.files.upload(file='path/to/sample.mp3')
file_name = myfile.name
myfile = client.files.get(name=file_name)
print(myfile)

JavaScript 

import {
  GoogleGenAI,
} from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const myfile = await client.files.upload({
    file: "path/to/sample.mp3",
    config: { mime_type: "audio/mpeg" },
  });

  const fileName = myfile.name;
  const fetchedFile = await client.files.get({ name: fileName });
  console.log(fetchedFile);
}

await main();

Shko 

file, err := client.Files.UploadFromPath(ctx, "path/to/sample.mp3", nil)
if err != nil