curl --request POST \
--url https://api.tikway.ai/v1beta/models/{model}:generateContent \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'x-goog-api-key: <api-key>' \
--data '
{
"systemInstruction": {
"parts": [
{
"text": "You are a helpful assistant."
}
]
},
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Write a short bedtime story about a unicorn."
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 1024
}
}
'{
"candidates": [
{
"index": 0,
"content": {
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "Once upon a time, a magic backpack..."
}
]
},
"finishReason": "STOP"
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 10,
"candidatesTokenCount": 12,
"totalTokenCount": 22
},
"modelVersion": "gemini-2.0-flash"
}Generate Content
curl --request POST \
--url https://api.tikway.ai/v1beta/models/{model}:generateContent \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'x-goog-api-key: <api-key>' \
--data '
{
"systemInstruction": {
"parts": [
{
"text": "You are a helpful assistant."
}
]
},
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Write a short bedtime story about a unicorn."
}
]
}
],
"generationConfig": {
"maxOutputTokens": 1024
}
}
'{
"candidates": [
{
"index": 0,
"content": {
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "Once upon a time, a magic backpack..."
}
]
},
"finishReason": "STOP"
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 10,
"candidatesTokenCount": 12,
"totalTokenCount": 22
},
"modelVersion": "gemini-2.0-flash"
}授权
Tikway API Key。按 Gemini 原生协议通过 x-goog-api-key 请求头传递。
路径参数
请求体
当前对话内容。单轮请求通常只有一个 Content；多轮对话按顺序包含历史与最新请求。
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内容部分列表。
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文本输入。
该部分是否属于模型思考内容。
思考内容签名；回传时保持原样。
内容角色。省略时通常视为 user。
user, model 模型可使用的工具列表，例如函数调用或代码执行。
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启用代码执行工具。
启用 Google 搜索工具。
启用 URL 上下文工具。
安全过滤规则；同一类别最多配置一次，覆盖该类别的默认阈值。
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生成与输出配置。
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采样温度。
核采样阈值。
每步保留的最高概率候选数。
返回候选回复数量。
x >= 1最大输出词元数。
停止序列。
输出 MIME 类型。
text/plain, application/json application/json 输出应遵循的 JSON Schema。
JSON 输出的原始 JSON Schema。
请求的输出模态。
TEXT, IMAGE, AUDIO 媒体输入解析度设置。
作为上下文使用的缓存内容名称，格式为 cachedContents/{cachedContent}。
请求服务层级。
是否记录本请求；若设置，会覆盖项目级日志配置。
响应
Gemini API：models.generateContent 普通响应。完全内联，适合导入 Apifox。
模型生成的候选回复列表。
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候选回复索引。
候选回复内容。
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角色，固定为 model。
model 回复内容部分。
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生成的文本。
是否为思考内容。
思考签名。
候选回复的结束原因。
结束原因的说明。
引用元数据。
候选回复词元数。
候选回复的平均对数概率。
词元对数概率结果。
URL 上下文元数据。
词元使用统计。
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实际使用的模型版本。
响应唯一 ID。