v0.2.0-beta

OpenAPI 3.1.0

Live-Gemini-LLM-Antworten

Felo API Support

MIT

Server

https://openapi.felo.ai

Client-Bibliotheken

Shell Curl

DataForSEO

SEO, search-engine results, keyword research, backlinks and AI visibility data.

DataForSEO Operationen

post/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/gemini/llm_responses/live

Live-Gemini-LLM-Antworten

Sendet einen user_prompt synchron an ein Gemini-Modell und gibt dessen Antwort zurück. model_name muss aus get_dataforseo_ai_gemini_llm_responses_models stammen. system_message wird hier akzeptiert, anders als bei den Live-Endpunkten von Claude und ChatGPT. Gibt model_name, input_tokens, output_tokens, reasoning_tokens, web_search, money_spent, datetime, items und fan_out_queries zurück. Lesen Sie money_spent in der Antwort, um zu sehen, was ein Prompt tatsächlich gekostet hat. Eingebettet in die DataForSEO-Hülle: Daten in tasks[0].result, Ergebnis in tasks[0].status_code – eine abgelehnte Anfrage gibt dennoch HTTP 200 zurück.

Preisreferenz

Abrechnung: Gemeldete Antwortkosten.
Referenzschätzung pro Anfrage: USD 0.0707.
Referenz-Kundenmultiplikator: 1.0. Nicht erneut auf einen bereits abgerechneten Kundenbetrag anwenden.

Nur Referenzmetadaten, kein Kontenangebot, kein garantierter Preis und keine Ausgabenobergrenze. Ressourcen-Credits sind keine Felo-Credits. Endgültige Abrechnungen richten sich nach den Felo-Abrechnungsbelegen.

Body

application/json

Typ: array (object | null)[]
- max_output_tokens
  Typ: integer | null
  
  Maximale Token-Anzahl in der KI-Antwort
  Optionales Feld
  Mindestwert: 1
  Höchstwert: 4096;
  Standardwert: 2048;
  Hinweis: Wenn web_search auf true gesetzt ist oder ein Reasoning-Modell in der Anfrage angegeben wird, kann die Anzahl der Ausgabe-Token das angegebene Limit max_output_tokens überschreiten
  Hinweis Nr. 2: Wenn use_reasoning auf true gesetzt ist, beträgt der Mindestwert für max_output_tokens 1024
- message_chain
  Typ: array (object | null)[] | null
  
  Konversationsverlauf Optionales Feld Array aus Nachrichtenobjekten, die frühere Konversationsrunden darstellen; jedes Objekt muss enthalten: role-String mit der Rolle user oder ai; message-String mit dem Nachrichteninhalt (max. 500 Zeichen); im Array können maximal 10 Nachrichtenobjekte angegeben werden; Hinweis: Bei Perplexity-Modellen müssen sich Nachrichten strikt zwischen user- und AI-Rollen abwechseln (user → ai); Beispiel: "message_chain": [{"role":"user","message":"Hello, what’s up?"},{"role":"ai","message":"Hello! I’m doing well, thank you. How can I assist you today?"}]
  
  message
  Typ: string | null
  
  Nachrichtentext
  
  role
  Typ: string | null
  
  Rolle des Benutzers, von dem die Nachricht stammt
- model_name
  Typ: string
  
  Name des KI-Modells
  Pflichtfeld
  model_namebesteht aus dem tatsächlichen Modellnamen und dem Versionsnamen;
  wird nur der Basisname des Modells angegeben, wird standardmäßig dessen neueste Version gesetzt;
  wird beispielsweise gemini-1.5-pro angegeben, wird automatisch gemini-1.5-pro-002 als model_name gesetzt;
  Die Liste der verfügbaren LLM-Modelle erhalten Sie durch eine separate Anfrage an https://api.dataforseo.com/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/models
- system_message
  Typ: string | null
  
  Anweisungen für das Verhalten der KI
  Optionales Feld
  definiert Rolle, Tonfall oder spezifisches Verhalten der KI
  Sie können bis zu 500 Zeichen im Feld system_message angeben
- tag
  Typ: string | null
  
  Benutzerdefinierte Aufgaben-ID
  Optionales Feld
  Zeichenlimit: 255
  Mit diesem Parameter können Sie die Aufgabe identifizieren und dem Ergebnis zuordnen
  Den angegebenen Wert tag finden Sie im data-Objekt der Antwort
- temperature
  Typ: number | null
  
  Zufälligkeit der KI-Antwort
  Optionales Feld
  höhere Werte machen die Ausgabe vielfältiger
  niedrigere Werte machen die Ausgabe fokussierter
  Mindestwert: 0
  Höchstwert: 2
  Standardwert: 1.3
- top_p
  Typ: number | null
  
  Vielfalt der KI-Antwort
  Optionales Feld
  steuert die Vielfalt der Antwort durch Begrenzung der Token-Auswahl
  Mindestwert: 0
  Höchstwert: 1
  Standardwert: 0.9
- use_reasoning
  Typ: boolean | null
  
  Reasoning für das KI-Modell aktivieren
  Optionales Feld
  wenn aktiviert, führt das Modell vor dem Generieren einer Antwort ein Reasoning durch
  Im Models-Endpunkt finden Sie eine Liste der Modelle, die reasoning unterstützen
  Standardwert: false
  Hinweis: Wenn auf true gesetzt, beträgt der Mindestwert für max_output_tokens 1024
  Hinweis Nr. 2: Bei Gemini Pro-Modellen wird use_reasoning automatisch auf true gesetzt
- user_prompt
  Typ: string
  
  Prompt für das KI-Modell
  Pflichtfeld
  die Frage oder Aufgabe, die Sie an das KI-Modell senden möchten;
  Sie können bis zu 500 Zeichen im Feld user_prompt angeben
- web_search
  Typ: boolean | null
  
  Websuche für aktuelle Informationen aktivieren
  Optionales Feld
  wenn aktiviert, kann das KI-Modell auf aktuelle Webinformationen zugreifen und sie zitieren;
  Hinweis: Im Models-Endpunkt finden Sie eine Liste der Modelle, die web_search unterstützen;
  Standardwert: false;
  Die Kosten des Parameters können auf der Seite Pricing berechnet werden

Antworten

200
Typ: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesLiveResponseInfo
cost
Typ: number | null Format: double

Gesamtkosten der Aufgaben in USD

status_code
Typ: integer | null

allgemeiner Statuscode die vollständige Liste der Antwortcodes finden Sie hier

status_message
Typ: string | null

allgemeine Informationsmeldung die vollständige Liste der allgemeinen Informationsmeldungen finden Sie hier

tasks
Typ: array (object | null)[] | null

Array von Aufgaben

Typ: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesLiveTaskInfo
cost
Typ: number | null Format: double

Gesamtkosten der Aufgaben in USD

data
Typ: object | null

Enthält dieselben Parameter, die Sie in der POST-Anfrage angegeben haben

propertyName
Typ: object | null
id
Typ: string | null

Aufgaben-ID eindeutige Aufgaben-ID in unserem System im UUID-Format

path
Typ: array (string | null)[] | null

URL-Pfad

result
Typ: array (object | null)[] | null

Array von Ergebnissen

datetime
Typ: string | null

Datum und Uhrzeit des Eingangs des Ergebnisses
im UTC-Format: „yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00“
Beispiel:
2019-11-15 12:57:46 +00:00

fan_out_queries
Typ: array (string | null)[] | null

Array von Fan-out-Abfragen
enthält verwandte Suchanfragen, die aus der Hauptabfrage abgeleitet werden, um eine umfassendere Antwort zu liefern

input_tokens
Typ: integer | null

Anzahl der Tokens in der Eingabe
Gesamtzahl der verarbeiteten Tokens

items
Typ: array (object | null)[] | null

Array von Antwortelementen
enthält strukturierte KI-Antwortdaten

type
Typ: string | null

Elementtyp

model_name
Typ: string | null

Name des verwendeten KI-Modells

money_spent
Typ: number | null

Kosten der KI-Tokens, USD
der Preis, den der Drittanbieter des KI-Modells gemäß seiner Pricing berechnet

output_tokens
Typ: integer | null

Anzahl der Tokens in der Ausgabe
Gesamtzahl der in der KI-Antwort generierten Tokens

reasoning_tokens
Typ: integer | null

Anzahl der Reasoning-Tokens
Gesamtzahl der Tokens, die zur Erzeugung des Reasoning-Inhalts verwendet wurden

web_search
Typ: boolean | null

gibt an, ob die Websuche verwendet wurde

result_count
Typ: integer | null Format: int64

Anzahl der Elemente im Ergebnis-Array

status_code
Typ: integer | null

Statuscode der Aufgabe von DataForSEO erzeugt, kann im folgenden Bereich liegen: 10000-60000 die vollständige Liste der Antwortcodes finden Sie hier

status_message
Typ: string | null

Informationsmeldung der Aufgabe die vollständige Liste der allgemeinen Informationsmeldungen finden Sie hier

time
Typ: string | null

Ausführungszeit in Sekunden

tasks_count
Typ: integer | null Format: int64

Die Anzahl der Aufgaben im tasks-Array

tasks_error
Typ: integer | null Format: int64

Die Anzahl der Aufgaben im tasks-Array, die mit einem Fehler zurückgegeben wurden

time
Typ: string | null

Gesamtausführungszeit, Sekunden

version
Typ: string | null

Die aktuelle Version der API
application/json
400

Die Anfrage konnte nicht verarbeitet werden. Prüfen Sie die Anfrageparameter.
401

Ein gültiger Felo-API-Schlüssel ist erforderlich.
402

Die Anfrage kann nicht fortgesetzt werden, da eine Abrechnungsvoraussetzung nicht erfüllt ist.
403

Das Konto ist für diesen Vorgang nicht berechtigt.
429

Ein Anfrage- oder Ausgabenlimit wurde erreicht.
502

Der Dienst konnte die Anfrage nicht abschließen.
503

Die API oder der Abrechnungsdienst ist vorübergehend nicht verfügbar.
504

Beim Verarbeiten der Anfrage ist eine Zeitüberschreitung aufgetreten.
default

Fehlerantwort; Upstream-Passthrough-Antworten können Anbieterformate verwenden

application/json

post/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/gemini/llm_responses/live

curl https://openapi.felo.ai/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/gemini/llm_responses/live \
  --request POST \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_SECRET_TOKEN' \
  --data '[
  {
    "system_message": "communicate as if we are in a business meeting",
    "message_chain": [
      {
        "role": "user",
        "message": "Hello, what’s up?"
      },
      {
        "role": "ai",
        "message": "Hello! I’m doing well, thank you. How can I assist you today? Are there any specific topics or projects you’d like to discuss in our meeting?"
      }
    ],
    "max_output_tokens": 200,
    "temperature": 0.3,
    "top_p": 0.5,
    "model_name": "gemini-2.5-flash",
    "web_search": true,
    "user_prompt": "provide information on how relevant the amusement park business is in France now"
  }
]'

Schema anzeigen

{
  "version": null,
  "status_code": null,
  "status_message": null,
  "time": null,
  "cost": null,
  "tasks_count": null,
  "tasks_error": null,
  "tasks": [
    {
      "id": null,
      "status_code": null,
      "status_message": null,
      "time": null,
      "cost": null,
      "result_count": null,
      "path": [
        null
      ],
      "data": null,
      "result": [
        {
          "model_name": null,
          "input_tokens": null,
          "output_tokens": null,
          "reasoning_tokens": null,
          "web_search": null,
          "money_spent": null,
          "datetime": null,
          "items": [
            {
              "type": null
            }
          ],
          "fan_out_queries": [
            null
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Erfolgreicher Vorgang

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AuthentifizierungRequired

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