Generate Content

Gemini 네이티브 프로토콜로 Google Gemini 모델을 호출합니다. OfoxAI는 Google GenAI SDK와 호환됩니다.

엔드포인트


POST https://api.ofox.ai/gemini/v1beta/models/{model}:generateContent
POST https://api.ofox.ai/gemini/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent

인증

Gemini 프로토콜은 x-goog-api-key 헤더를 사용합니다：


x-goog-api-key: <당신의 OFOXAI_API_KEY>

요청 예시

cURL

Terminal


curl "https://api.ofox.ai/gemini/v1beta/models/google/gemini-3.1-flash-lite-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [{"text": "Python으로 간단한 웹 서버를 구현해 주세요"}]
      }
    ]
  }'

Python

gemini_chat.py


from google import genai
 
client = genai.Client(
    api_key="<당신의 OFOXAI_API_KEY>",
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.ofox.ai/gemini",}
)
 
response = client.models.generate_content(
    model="google/gemini-3.1-flash-lite-preview",
    contents="Python으로 간단한 웹 서버를 구현해 주세요"
)
 
print(response.text)

TypeScript

gemini_chat.ts


import { GoogleGenAI } from '@google/genai'
 
const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: '<당신의 OFOXAI_API_KEY>',
  httpOptions: {
    apiVersion: 'v1beta',
    baseUrl: 'https://api.ofox.ai/gemini',
  }
})
 
const response = await ai.models.generateContent({
  model: 'google/gemini-3.1-flash-lite-preview',
  contents: 'Python으로 간단한 웹 서버를 구현해 주세요'
})
 
console.log(response.text)

스트리밍 응답

Python

gemini_stream.py


response = client.models.generate_content_stream(
    model="google/gemini-3.1-flash-lite-preview",
    contents="AI에 관한 글을 한 편 써 주세요"
)
 
for chunk in response:
    print(chunk.text, end="", flush=True)

멀티모달 입력

Gemini는 이미지, 오디오, 비디오를 포함한 멀티모달 입력을 네이티브로 지원합니다：


import base64
 
# 이미지 분석
with open("photo.jpg", "rb") as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()
 
response = client.models.generate_content(
    model="google/gemini-3.1-flash-lite-preview",
    contents=[
        {"text": "이 이미지의 내용을 설명해 주세요"},
        {"inline_data": {"mime_type": "image/jpeg", "data": image_data}}
    ]
)

이미지 생성과 편집

Gemini 네이티브 프로토콜에서는 generateContent 단일 엔드포인트가 이미지 생성（text → image）과 편집（image + text → image）을 모두 담당합니다. 권장 모델은 google/gemini-3.1-flash-image-preview입니다.


POST https://api.ofox.ai/gemini/v1beta/models/google/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent

OpenAI 호환 엔드포인트에서도 같은 모델로 이미지 생성이 가능합니다. 다만 이미지 편집 기능은 Gemini 네이티브 프로토콜에서만 사용할 수 있습니다.

이미지 생성：text → image

Python

gen.py


from google import genai
 
client = genai.Client(
    api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.ofox.ai/gemini"},
)
 
resp = client.models.generate_content(
    model="google/gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents="A simple red apple on a white table, photorealistic",
)
 
for part in resp.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data and part.inline_data.data:
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(part.inline_data.data)
        break

TypeScript

gen.ts


import { GoogleGenAI } from '@google/genai'
import fs from 'node:fs'
 
const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY',
  httpOptions: { apiVersion: 'v1beta', baseUrl: 'https://api.ofox.ai/gemini' },
})
 
const resp = await ai.models.generateContent({
  model: 'google/gemini-3.1-flash-image-preview',
  contents: 'A simple red apple on a white table, photorealistic',
})
 
for (const part of resp.candidates![0].content!.parts!) {
  if (part.inlineData?.data) {
    fs.writeFileSync('output.png', Buffer.from(part.inlineData.data, 'base64'))
    break
  }
}

cURL

Terminal


curl -X POST 'https://api.ofox.ai/gemini/v1beta/models/google/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent' \
  -H 'x-goog-api-key: YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "contents": [
      { "parts": [{ "text": "A simple red apple on a white table, photorealistic" }] }
    ]
  }'

실제 출력：

Gemini 네이티브 프로토콜이 생성한 빨간 사과

이미지 편집：image + text → image

원본 이미지를 inlineData로 텍스트 지시문과 함께 parts에 넣기만 하면 됩니다：

Python

edit.py


from google import genai
from google.genai import types
 
client = genai.Client(
    api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.ofox.ai/gemini"},
)
 
with open("apple.png", "rb") as f:
    image_bytes = f.read()
 
resp = client.models.generate_content(
    model="google/gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents=[
        "사과를 초록색으로 바꾸고, 나머지는 그대로 두세요",
        types.Part.from_bytes(data=image_bytes, mime_type="image/png"),
    ],
)
 
for part in resp.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data and part.inline_data.data:
        with open("apple_edited.png", "wb") as out:
            out.write(part.inline_data.data)
        break

TypeScript

edit.ts


import { GoogleGenAI } from '@google/genai'
import fs from 'node:fs'
 
const ai = new GoogleGenAI({
  apiKey: 'YOUR_OFOX_API_KEY',
  httpOptions: { apiVersion: 'v1beta', baseUrl: 'https://api.ofox.ai/gemini' },
})
 
const imageBase64 = fs.readFileSync('apple.png').toString('base64')
 
const resp = await ai.models.generateContent({
  model: 'google/gemini-3.1-flash-image-preview',
  contents: [{
    parts: [
      { text: '사과를 초록색으로 바꾸고, 나머지는 그대로 두세요' },
      { inlineData: { mimeType: 'image/png', data: imageBase64 } },
    ],
  }],
})
 
for (const part of resp.candidates![0].content!.parts!) {
  if (part.inlineData?.data) {
    fs.writeFileSync('apple_edited.png', Buffer.from(part.inlineData.data, 'base64'))
    break
  }
}

cURL

Terminal


IMG_B64=$(base64 -i apple.png)
 
curl -X POST 'https://api.ofox.ai/gemini/v1beta/models/google/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent' \
  -H 'x-goog-api-key: YOUR_OFOX_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "{
    \"contents\": [{
      \"parts\": [
        { \"text\": \"사과를 초록색으로 바꾸고, 나머지는 그대로 두세요\" },
        { \"inlineData\": { \"mimeType\": \"image/png\", \"data\": \"$IMG_B64\" } }
      ]
    }]
  }"

실제 비교：

원본	편집 후

응답


{
  "candidates": [{
    "content": {
      "role": "model",
      "parts": [
        { "text": "...", "thought": true },
        { "inlineData": { "mimeType": "image/png", "data": "<이미지 Base64>" } }
      ]
    },
    "finishReason": "STOP"
  }],
  "modelVersion": "google/gemini-3.1-flash-image-preview",
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 1097,
    "candidatesTokenCount": 1120,
    "thoughtsTokenCount": 1306,
    "totalTokenCount": 3523,
    "candidatesTokensDetails": [
      { "modality": "IMAGE", "tokenCount": 1120 }
    ]
  }
}

이미지는 candidates[0].content.parts[].inlineData.data에 있으며, Base64 문자열입니다
parts에는 text + thought: true로 표시된 사고 과정이 섞여 있을 수 있으므로, 순회 시 inlineData만 추출하세요
usageMetadata.candidatesTokensDetails에서 modality: IMAGE의 tokenCount가 이미지 출력 소비량입니다

지원 모델

아래 표는 대표 모델만 나열한 것이며, 사용 가능한 전체 모델 목록은 다음에서 확인하세요：

프로그래밍 인터페이스：GET /gemini/v1beta/models — 게이트웨이에서 현재 계정으로 사용 가능한 모델을 실시간 조회
브라우징 페이지：모델 카탈로그 — 시각적 검색, 가격 정보 포함

모델	설명
`google/gemini-3.1-pro-preview`	Gemini 3.1 Pro — 최강 추론 능력
`google/gemini-3-pro-preview`	Gemini 3 Pro — 균형 잡힌 성능
`google/gemini-3.1-flash-lite-preview`	Gemini 3 Flash — 고속 가성비
`google/gemini-3.1-flash-image-preview`	Gemini Flash Image — 이미지 생성과 편집

OfoxAI의 Gemini 프로토콜은 Google GenAI SDK의 주요 기능（Function Calling, Code Execution, Grounding, 이미지 생성과 편집 등）을 지원합니다.