curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "Please introduce yourself"
        }
      ]
    }
  ]
}
'

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Hello! I'm pleased to introduce myself.\n\nI'm a large language model, trained and developed by Google...",
            "thought": true,
            "thoughtSignature": "<Signature_A>"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "index": 0,
      "safetyRatings": [
        {}
      ]
    }
  ],
  "promptFeedback": {
    "safetyRatings": [
      {}
    ]
  },
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 4,
    "candidatesTokenCount": 611,
    "totalTokenCount": 2422,
    "thoughtsTokenCount": 1807,
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 4
      }
    ],
    "cachedContentTokenCount": 0
  },
  "modelVersion": "gemini-3.1-pro-preview",
  "responseId": "l-LoaPu0BPmo1dkP6ZPHiQc"
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "잘못된 요청 매개변수",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Invalid or expired token",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "할당량 부족",
    "type": "insufficient_quota_error",
    "fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/billing"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 403,
    "message": "Access denied for this model",
    "type": "permission_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 404,
    "message": "Model not found",
    "type": "not_found_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 413,
    "message": "요청 본문이 너무 큼",
    "type": "request_too_large_error",
    "fallback_suggestion": "reduce file size"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "랜덤 시드, 범위 `[0, 2147483647]`, 동일한 시드 값을 사용하면 생성 결과를 일관되게 유지할 수 있습니다",
    "type": "rate_limit_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "내부 서버 오류",
    "type": "internal_server_error",
    "fallback_suggestion": "try again later"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 502,
    "message": "Upstream AI service unavailable",
    "type": "upstream_error",
    "fallback_suggestion": "try again later"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "서비스 일시적으로 사용 불가",
    "type": "service_unavailable_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
  }
}

Google Native API Format

Gemini 2.5 Pro - Native API - API 레퍼런스

Google Native API 형식을 사용하여 Gemini-2.5-pro 모델 호출
동기 처리 모드 사용 가능, 대화 내용을 실시간으로 반환
일반 텍스트 대화: 단일 턴 또는 다중 턴 컨텍스트 대화, 코드 샘플의 simple_text 및 multi_turn 예제 참조
멀티모달 입력: 텍스트 + 이미지/오디오/비디오 혼합 입력 지원, 코드 샘플의 audio_analysis, image_understanding, multi_file 예제 참조
매개변수 튜닝: generationConfig를 통해 생성 품질 제어
스트리밍: URL의 generateContent를 streamGenerateContent로 변경하세요

POST

v1beta

models

gemini-2.5-pro:generateContent

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "Please introduce yourself"
        }
      ]
    }
  ]
}
'

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Hello! I'm pleased to introduce myself.\n\nI'm a large language model, trained and developed by Google...",
            "thought": true,
            "thoughtSignature": "<Signature_A>"
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "index": 0,
      "safetyRatings": [
        {}
      ]
    }
  ],
  "promptFeedback": {
    "safetyRatings": [
      {}
    ]
  },
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 4,
    "candidatesTokenCount": 611,
    "totalTokenCount": 2422,
    "thoughtsTokenCount": 1807,
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 4
      }
    ],
    "cachedContentTokenCount": 0
  },
  "modelVersion": "gemini-3.1-pro-preview",
  "responseId": "l-LoaPu0BPmo1dkP6ZPHiQc"
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "잘못된 요청 매개변수",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Invalid or expired token",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "할당량 부족",
    "type": "insufficient_quota_error",
    "fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/billing"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 403,
    "message": "Access denied for this model",
    "type": "permission_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 404,
    "message": "Model not found",
    "type": "not_found_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 413,
    "message": "요청 본문이 너무 큼",
    "type": "request_too_large_error",
    "fallback_suggestion": "reduce file size"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "랜덤 시드, 범위 `[0, 2147483647]`, 동일한 시드 값을 사용하면 생성 결과를 일관되게 유지할 수 있습니다",
    "type": "rate_limit_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "내부 서버 오류",
    "type": "internal_server_error",
    "fallback_suggestion": "try again later"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 502,
    "message": "Upstream AI service unavailable",
    "type": "upstream_error",
    "fallback_suggestion": "try again later"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "서비스 일시적으로 사용 불가",
    "type": "service_unavailable_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
  }
}

스트리밍 호출: URL의 generateContent를 streamGenerateContent로 변경하세요. 요청 본문 파라미터는 동일합니다. 응답은 스트리밍 방식으로 청크 단위로 반환됩니다. 응답 형식은 아래 「스트리밍 응답」 설명을 참조하세요.

BaseURL: 기본 BaseURL은 https://direct.evolink.ai이며, 텍스트 모델 지원이 더 우수하고 장시간 연결을 지원합니다. https://api.evolink.ai는 멀티모달 서비스의 주력 엔드포인트이며, 텍스트 모델에 대해서는 대체 주소로 사용됩니다.

인증

Authorization

string

header

필수

##모든 API는 Bearer Token 인증이 필요합니다##

API Key 받기:

API Key 관리 페이지를 방문하여 API Key를 받으세요

요청 헤더에 추가:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

본문

application/json

contents

object[]

필수

List of conversation contents, supports multi-turn dialogue and multimodal input

Minimum array length: 1

Show child attributes

generationConfig

object

Generation configuration parameters (optional)

Show child attributes

systemInstruction

object

System instruction (optional), mainly text content

Show child attributes

tools

object[]

List of tools the model can call, such as function calling or code execution

toolConfig

object

Tool calling configuration (optional)

safetySettings

object[]

Safety settings list (optional)

cachedContent

string

Cached content name, in the form cachedContents/{cachedContent}

응답

콘텐츠가 성공적으로 생성되었습니다

응답 형식 설명:

generateContent 엔드포인트 사용 시, GenerateContentResponse 반환 (완전한 응답을 한 번에 반환)
streamGenerateContent 엔드포인트 사용 시, StreamGenerateContentResponse 반환 (스트리밍 응답, 콘텐츠를 청크 단위로 반환)

동기 응답
스트림 응답

candidates

object[]

List of candidate responses

Show child attributes

promptFeedback

object

Show child attributes

usageMetadata

object

사용량 통계

Show child attributes

modelVersion

string

Model version

예시:

"gemini-3.1-pro-preview"

responseId

string

Response ID

예시:

"l-LoaPu0BPmo1dkP6ZPHiQc"

Gemini 2.5 Pro - Native API - 빠른 시작 Gemini 2.5 Flash - OpenAI SDK - 빠른 시작

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오디오 시리즈

텍스트 시리즈

계정 관리

작업 관리

파일 관리

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인증

본문

응답