v0.2.0-beta

OpenAPI 3.1.0

LLM Responses Gemini en temps réel

Felo API Support

MIT

Serveur

https://openapi.felo.ai

Bibliothèques clientes

Shell Curl

DataForSEO

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

DataForSEO Opérations

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

LLM Responses Gemini en temps réel

Envoie un user_prompt à un modèle Gemini et renvoie sa réponse de façon synchrone. model_name doit provenir de get_dataforseo_ai_gemini_llm_responses_models. system_message est accepté ici, contrairement aux points de terminaison en temps réel de Claude et ChatGPT. Renvoie model_name, input_tokens, output_tokens, reasoning_tokens, web_search, money_spent, datetime, items et fan_out_queries. Lisez money_spent dans la réponse pour voir le coût réel d'un prompt. Enveloppé dans l'enveloppe DataForSEO : les données dans tasks[0].result, l'issue dans tasks[0].status_code — une requête rejetée renvoie tout de même HTTP 200.

Référence tarifaire

Mesure : coût de réponse déclaré.
Estimation de référence par requête : USD 0.0707.
Multiplicateur client de référence : 1.0. Ne pas l'appliquer à nouveau à un montant client déjà réglé.

Métadonnées de référence uniquement, et non un devis de compte, un prix garanti ou un plafond de dépenses. Les crédits de ressources ne sont pas des crédits Felo. Les débits définitifs suivent les enregistrements de facturation Felo.

Corps

application/json

Type: array (object | null)[]
- max_output_tokens
  Type: integer | null
  
  nombre maximal de tokens dans la réponse de l'IA
  champ facultatif
  valeur minimale : 1
  valeur maximale : 4096 ;
  valeur par défaut : 2048 ;
  Remarque : si web_search est défini sur true ou si le modèle de raisonnement est spécifié dans la requête, le nombre de tokens de sortie peut dépasser la limite max_output_tokens spécifiée
  Remarque n° 2 : si use_reasoning est défini sur true, la valeur minimale pour max_output_tokens est 1024
- message_chain
  Type: array (object | null)[] | null
  
  historique de la conversation champ facultatif tableau d'objets de message représentant les tours de conversation précédents ; chaque objet doit contenir : role, chaîne avec le rôle user ou ai ; message, chaîne contenant le contenu du message (500 caractères maximum) ; vous pouvez spécifier au maximum 10 objets de message dans le tableau ; Remarque : pour les modèles Perplexity, les messages doivent alterner strictement entre les rôles user et ai (user → ai) ; exemple : "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
  Type: string | null
  
  texte du message
  
  role
  Type: string | null
  
  rôle de l'utilisateur à l'origine du message
- model_name
  Type: string
  
  nom du modèle IA
  champ obligatoire
  model_namese compose du nom réel du modèle et du nom de version ;
  si le nom de modèle de base est spécifié, sa dernière version sera définie par défaut ;
  par exemple, si gemini-1.5-pro est spécifié, gemini-1.5-pro-002 sera automatiquement défini comme model_name ;
  vous pouvez obtenir la liste des modèles LLM disponibles en effectuant une requête distincte sur https://api.dataforseo.com/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/models
- system_message
  Type: string | null
  
  instructions pour le comportement de l'IA
  champ facultatif
  définit le rôle, le ton ou le comportement spécifique de l'IA
  vous pouvez spécifier jusqu'à 500 caractères dans le champ system_message
- tag
  Type: string | null
  
  identifiant de tâche défini par l'utilisateur
  champ facultatif
  la limite est de 255 caractères
  vous pouvez utiliser ce paramètre pour identifier la tâche et l'associer au résultat
  vous trouverez la valeur tag spécifiée dans l'objet data de la réponse
- temperature
  Type: number | null
  
  caractère aléatoire de la réponse de l'IA
  champ facultatif
  des valeurs plus élevées rendent la sortie plus variée
  des valeurs plus faibles rendent la sortie plus ciblée
  valeur minimale : 0
  valeur maximale : 2
  valeur par défaut : 1.3
- top_p
  Type: number | null
  
  diversité de la réponse de l'IA
  champ facultatif
  contrôle la diversité de la réponse en limitant la sélection des tokens
  valeur minimale : 0
  valeur maximale : 1
  valeur par défaut : 0.9
- use_reasoning
  Type: boolean | null
  
  activer le raisonnement pour le modèle IA
  champ facultatif
  lorsqu'il est activé, le modèle effectue un raisonnement avant de générer une réponse
  consultez le point de terminaison Models pour obtenir la liste des modèles compatibles avec reasoning
  valeur par défaut : false
  Remarque : si défini sur true, la valeur minimale pour max_output_tokens est 1024
  Remarque n° 2 : pour les modèles Gemini Pro, use_reasoning sera automatiquement défini sur true
- user_prompt
  Type: string
  
  prompt pour le modèle IA
  champ obligatoire
  la question ou la tâche que vous souhaitez envoyer au modèle IA ;
  vous pouvez spécifier jusqu'à 500 caractères dans le champ user_prompt
- web_search
  Type: boolean | null
  
  activer la recherche web pour les informations actuelles
  champ facultatif
  lorsqu'elle est activée, le modèle IA peut accéder aux informations web actuelles et les citer ;
  Remarque : consultez le point de terminaison Models pour obtenir la liste des modèles compatibles avec web_search ;
  valeur par défaut : false ;
  Le coût du paramètre peut être calculé sur la page Tarifs

Réponses

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

coût total des tâches, USD

status_code
Type: integer | null

code d'état général vous pouvez trouver la liste complète des codes de réponse ici

status_message
Type: string | null

message d'information général vous pouvez trouver la liste complète des messages d'information généraux ici

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

tableau de tâches

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

coût total des tâches, USD

data
Type: object | null

contient les mêmes paramètres que ceux spécifiés dans la requête POST

propertyName
Type: object | null
id
Type: string | null

identifiant de la tâche identifiant unique de la tâche dans notre système au format UUID

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

chemin de l'URL

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

tableau de résultats

datetime
Type: string | null

date et heure de réception du résultat
au format UTC : “yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00”
exemple :
2019-11-15 12:57:46 +00:00

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

tableau de requêtes fan-out
contient des requêtes de recherche associées dérivées de la requête principale afin de fournir une réponse plus complète

input_tokens
Type: integer | null

nombre de jetons en entrée
nombre total de jetons traités

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

tableau d'éléments de réponse
contient des données de réponse IA structurées

type
Type: string | null

type d'élément

model_name
Type: string | null

nom du modèle IA utilisé

money_spent
Type: number | null

coût des jetons IA, USD
le prix facturé par le fournisseur tiers de modèle IA selon sa page Tarifs

output_tokens
Type: integer | null

nombre de jetons en sortie
nombre total de jetons générés dans la réponse IA

reasoning_tokens
Type: integer | null

nombre de jetons de raisonnement
nombre total de jetons utilisés pour générer le contenu de raisonnement

web_search
Type: boolean | null

indique si la recherche web a été utilisée

result_count
Type: integer | null Format: int64

nombre d'éléments dans le tableau de résultats

status_code
Type: integer | null

code d'état de la tâche généré par DataForSEO ; peut être compris dans la plage suivante : 10000-60000 vous pouvez trouver la liste complète des codes de réponse ici

status_message
Type: string | null

message d'information de la tâche vous pouvez trouver la liste complète des messages d'information généraux ici

time
Type: string | null

temps d'exécution, en secondes

tasks_count
Type: integer | null Format: int64

le nombre de tâches dans le tableau de tâches

tasks_error
Type: integer | null Format: int64

le nombre de tâches dans le tableau de tâches renvoyées avec une erreur

time
Type: string | null

temps d'exécution total, en secondes

version
Type: string | null

la version actuelle de l'API
application/json
400

La requête n'a pas pu être traitée. Vérifiez les paramètres de la requête.
401

Une clé API Felo valide est requise.
402

La requête ne peut pas aboutir car une condition de facturation n'est pas remplie.
403

Le compte n'est pas autorisé à effectuer cette opération.
429

Une limite de requêtes ou de dépenses a été atteinte.
502

Le service n'a pas pu terminer la requête.
503

L'API ou le service de facturation est temporairement indisponible.
504

Le service a expiré lors du traitement de la requête.
default

Réponse d'erreur ; les réponses transmises depuis l'upstream peuvent utiliser les formats du fournisseur

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"
  }
]'

Afficher le schéma

{
  "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
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Opération réussie

LLM Responses Gemini en temps réel

AuthentificationRequired

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