视频理解

POST  v1beta/models/{model}:generateContent

Gemini 视频理解接口（原生格式）。 支持的模型： gemini-2.5-pro gemini-2.5-flash gemini-2.0-flash gemini-1.5-pro gemini-1.5-flash 支持的视频格式： video/mp4 video/webm video/mov video/avi video/x-flv video/mpg video/mpeg video/3gpp 上传方式： URL方式：通过 fileData.fileUri 传递视频URL Base64方式：通过 inlineData 传递Base64编码的视频数据

请求参数

Authorization

在 Header 添加参数 Authorization，其值为在 Bearer 之后拼接 Token。

Authorization: Bearer ******************

path 参数

参数名	类型	必填项	说明
model	string	必需	模型

Body 参数

Content-Type: application/json

参数名	类型	必填项	说明
contents	array[object]	必需	文本内容
parts	array[object]	可选	部分
text	string	可选	内容
fileData	object	可选	视频参数

请求示例 (JSON)

{
    "contents": [
        {
            "parts": [
                {
                    "text": "Please summarize this video in 3 sentences"
                },
                {
                    "fileData": {
                        "mimeType": "video/mp4",
                        "fileUri": "https://example.com/sample-video.mp4"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
}

返回响应

200 成功

Content-Type: application/json

响应参数

参数名	类型	必填	说明
candidates	array [object]	必需	模型生成的候选回复列表。
├─ content	object	可选	回复的具体内容对象。
│ ├─ parts	array [object]	必需	内容片段数组（包含文本、图片等）。
│ │ └─ text	string	可选	具体的文本内容。
│ └─ role	string	必需	消息的角色（例如 "model"）。
├─ finishReason	string	可选	停止生成的原因（如 "STOP", "MAX_TOKENS"）。
└─ index	integer	可选	该候选项在列表中的索引。
usageMetadata	object	必需	本次请求的资源用量统计信息。
├─ promptTokenCount	integer	必需	提示词（输入）消耗的 Token 数量。
├─ candidatesTokenCount	integer	必需	候选回复（输出）生成的 Token 数量。
└─ totalTokenCount	integer	必需	本次交互消耗的总 Token 数量。

响应示例

{
    "candidates": [
        {
            "content": {
                "parts": [
                    {
                        "text": "The video shows a cat playing with a ball of yarn in a living room. The cat appears energetic and playful throughout the clip. The video ends with the cat resting on a couch."
                    }
                ],
                "role": "model"
            },
            "finishReason": "STOP",
            "index": 0
        }
    ],
    "usageMetadata": {
        "promptTokenCount": 1024,
        "candidatesTokenCount": 45,
        "totalTokenCount": 1069
    }
}

示例代码

import http.client
import json

conn = http.client.HTTPSConnection("nxaiapp.com")
payload = json.dumps({
   "contents": [
      {
         "parts": [
            {
               "text": "Please summarize this video in 3 sentences"
            },
            {
               "fileData": {
                  "mimeType": "video/mp4",
                  "fileUri": "https://example.com/sample-video.mp4"
               }
            }
         ]
      }
   ]
})
headers = {
   'Authorization': 'Bearer <token>',
   'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request("POST", "/v1beta/models/:generateContent", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))