लाइव Gemini LLM Responses

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DataForSEO

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

DataForSEO ऑपरेशन

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

लाइव Gemini LLM Responses

किसी Gemini मॉडल को user_prompt भेजता है और उसका उत्तर सिंक्रोनस रूप से लौटाता है। model_name get_dataforseo_ai_gemini_llm_responses_models से आना चाहिए। Claude और ChatGPT लाइव endpoints के विपरीत यहाँ system_message स्वीकार किया जाता है। model_name, input_tokens, output_tokens, reasoning_tokens, web_search, money_spent, datetime, items और fan_out_queries लौटाता है। यह देखने के लिए कि एक प्रॉम्प्ट पर वास्तव में कितना खर्च हुआ, response में money_spent पढ़ें। DataForSEO के envelope में लिपटा: डेटा tasks[0].result में, परिणाम tasks[0].status_code में — अस्वीकृत request भी HTTP 200 ही लौटाता है।

मूल्य संदर्भ

मीटरिंग: रिपोर्ट किया गया response लागत।
संदर्भ request अनुमान: USD 0.0707
संदर्भ ग्राहक गुणक: 1.0. अंतिम रूप से निपटाई गई ग्राहक राशि पर इसे दोबारा लागू न करें।

केवल संदर्भ मेटाडेटा, खाते का कोटेशन, गारंटीशुदा मूल्य या खर्च सीमा नहीं। Resource credits, Felo क्रेडिट नहीं हैं। अंतिम शुल्क Felo बिलिंग रिकॉर्ड के अनुसार लगते हैं।

बॉडी

application/json

टाइप: array (object | null)[]
- max_output_tokens
  टाइप: integer | null
  
  AI response में अधिकतम टोकन संख्या
  वैकल्पिक फ़ील्ड
  न्यूनतम मान: 1
  अधिकतम मान: 4096;
  डिफ़ॉल्ट मान: 2048;
  नोट: यदि web_search को true सेट किया गया है या request में रीज़निंग मॉडल निर्दिष्ट है, तो आउटपुट टोकन संख्या निर्दिष्ट max_output_tokens सीमा से अधिक हो सकती है
  नोट 2: यदि use_reasoning true पर सेट है, तो max_output_tokens का न्यूनतम मान 1024 है
- message_chain
  टाइप: array (object | null)[] | null
  
  बातचीत का इतिहास वैकल्पिक फ़ील्ड पिछले बातचीत टर्न को दर्शाने वाले message ऑब्जेक्ट का ऐरे; हर ऑब्जेक्ट में होना चाहिए: role — user या ai भूमिका वाला स्ट्रिंग; message — message सामग्री वाला स्ट्रिंग (अधिकतम 500 अक्षर); ऐरे में अधिकतम 10 message ऑब्जेक्ट निर्दिष्ट कर सकते हैं; नोट: Perplexity मॉडल के लिए message को user और AI भूमिकाओं के बीच सख़्ती से बदलते रहना चाहिए (user → ai); उदाहरण: "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
  टाइप: string | null
  
  message टेक्स्ट
  
  role
  टाइप: string | null
  
  उस उपयोगकर्ता की भूमिका जिससे message आता है
- model_name
  टाइप: string
  
  AI मॉडल का नाम
  आवश्यक फ़ील्ड
  model_name में वास्तविक मॉडल नाम और संस्करण नाम होता है;
  यदि बेस मॉडल नाम दिया गया है, तो डिफ़ॉल्ट रूप से उसका नवीनतम संस्करण सेट होगा;
  उदाहरण के लिए, यदि gemini-1.5-pro निर्दिष्ट है, तो gemini-1.5-pro-002 अपने आप model_name के रूप में सेट होगा;
  आप https://api.dataforseo.com/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/models पर अलग request भेजकर उपलब्ध LLM मॉडल की सूची प्राप्त कर सकते हैं
- system_message
  टाइप: string | null
  
  AI व्यवहार के लिए निर्देश
  वैकल्पिक फ़ील्ड
  AI की भूमिका, टोन या विशिष्ट व्यवहार परिभाषित करता है
  आप system_message फ़ील्ड में अधिकतम 500 अक्षर निर्दिष्ट कर सकते हैं
- tag
  टाइप: string | null
  
  उपयोगकर्ता-परिभाषित टास्क आइडेंटिफ़ायर
  वैकल्पिक फ़ील्ड
  अक्षर सीमा 255 है
  आप इस पैरामीटर से टास्क पहचान सकते हैं और उसे परिणाम से मिला सकते हैं
  निर्दिष्ट tag मान response के data ऑब्जेक्ट में मिलेगा
- temperature
  टाइप: number | null
  
  AI response की रैंडमनेस
  वैकल्पिक फ़ील्ड
  अधिक मान आउटपुट को अधिक विविध बनाते हैं
  कम मान आउटपुट को अधिक केंद्रित बनाते हैं
  न्यूनतम मान: 0
  अधिकतम मान: 2
  डिफ़ॉल्ट मान: 1.3
- top_p
  टाइप: number | null
  
  AI response की विविधता
  वैकल्पिक फ़ील्ड
  टोकन चयन सीमित करके response की विविधता नियंत्रित करता है
  न्यूनतम मान: 0
  अधिकतम मान: 1
  डिफ़ॉल्ट मान: 0.9
- use_reasoning
  टाइप: boolean | null
  
  AI मॉडल के लिए रीज़निंग सक्षम करें
  वैकल्पिक फ़ील्ड
  सक्षम होने पर मॉडल response उत्पन्न करने से पहले रीज़निंग करेगा
  reasoning समर्थित करने वाले मॉडल की सूची के लिए Models endpoint देखें
  डिफ़ॉल्ट मान: false
  नोट: यदि true पर सेट है, तो max_output_tokens का न्यूनतम मान 1024 है
  नोट 2: Gemini Pro मॉडल के लिए use_reasoning अपने आप true पर सेट हो जाएगा
- user_prompt
  टाइप: string
  
  AI मॉडल के लिए प्रॉम्प्ट
  आवश्यक फ़ील्ड
  वह प्रश्न या कार्य जो आप AI मॉडल को भेजना चाहते हैं;
  आप user_prompt फ़ील्ड में अधिकतम 500 अक्षर निर्दिष्ट कर सकते हैं
- web_search
  टाइप: boolean | null
  
  वर्तमान जानकारी के लिए वेब सर्च सक्षम करें
  वैकल्पिक फ़ील्ड
  सक्षम होने पर AI मॉडल वर्तमान वेब जानकारी तक पहुँच सकता है और उसे उद्धृत कर सकता है;
  नोट: web_search समर्थित करने वाले मॉडल की सूची के लिए Models endpoint देखें;
  डिफ़ॉल्ट मान: false;
  इस पैरामीटर की लागत Pricing पेज पर गणना की जा सकती है

responses

200
टाइप: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesLiveResponseInfo
cost
टाइप: number | null फ़ॉर्मेट: double

टास्क की कुल लागत, USD

status_code
टाइप: integer | null

सामान्य स्टेटस कोड response कोड की पूरी सूची यहाँ देखी जा सकती है

status_message
टाइप: string | null

सामान्य सूचनात्मक संदेश सामान्य सूचनात्मक संदेशों की पूरी सूची यहाँ देखी जा सकती है

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

टास्क का ऐरे

टाइप: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesLiveTaskInfo
cost
टाइप: number | null फ़ॉर्मेट: double

टास्क की कुल लागत, USD

data
टाइप: object | null

इसमें वही पैरामीटर हैं जो आपने POST request में निर्दिष्ट किए थे

propertyName
टाइप: object | null
id
टाइप: string | null

टास्क आइडेंटिफ़ायर हमारे सिस्टम में अद्वितीय टास्क आइडेंटिफ़ायर, UUID प्रारूप में

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

URL पथ

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

परिणामों का ऐरे

datetime
टाइप: string | null

वह तारीख और समय जब परिणाम प्राप्त हुआ
UTC प्रारूप में: “yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00”
उदाहरण:
2019-11-15 12:57:46 +00:00

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

fan-out क्वेरी का ऐरे
अधिक व्यापक उत्तर देने के लिए मुख्य क्वेरी से निकाली गई संबंधित सर्च क्वेरी शामिल हैं

input_tokens
टाइप: integer | null

input में टोकन की संख्या
प्रोसेस किए गए टोकन की कुल संख्या

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

response आइटम का ऐरे
संरचित AI response डेटा शामिल है

type
टाइप: string | null

एलिमेंट का प्रकार

model_name
टाइप: string | null

उपयोग किए गए AI मॉडल का नाम

money_spent
टाइप: number | null

AI टोकन की लागत, USD
तृतीय-पक्ष AI मॉडल प्रदाता द्वारा अपनी Pricing के अनुसार ली जाने वाली कीमत

output_tokens
टाइप: integer | null

output में टोकन की संख्या
AI response में जनरेट किए गए टोकन की कुल संख्या

reasoning_tokens
टाइप: integer | null

रीजनिंग टोकन की संख्या
रीजनिंग सामग्री बनाने में उपयोग किए गए टोकन की कुल संख्या

web_search
टाइप: boolean | null

बताता है कि वेब सर्च का उपयोग हुआ या नहीं

result_count
टाइप: integer | null फ़ॉर्मेट: int64

result ऐरे में एलिमेंट की संख्या

status_code
टाइप: integer | null

टास्क का स्टेटस कोड DataForSEO द्वारा जनरेट किया गया, यह निम्न श्रेणी में हो सकता है: 10000-60000 response कोड की पूरी सूची यहाँ देखी जा सकती है

status_message
टाइप: string | null

टास्क का सूचनात्मक संदेश सामान्य सूचनात्मक संदेशों की पूरी सूची यहाँ देखी जा सकती है

time
टाइप: string | null

निष्पादन समय, सेकंड

tasks_count
टाइप: integer | null फ़ॉर्मेट: int64

tasks ऐरे में टास्क की संख्या

tasks_error
टाइप: integer | null फ़ॉर्मेट: int64

त्रुटि के साथ लौटाए गए tasks ऐरे में टास्क की संख्या

time
टाइप: string | null

कुल निष्पादन समय, सेकंड

version
टाइप: string | null

API का वर्तमान संस्करण
application/json
400

request संसाधित नहीं किया जा सका। request पैरामीटर जाँचें।
401

एक वैध Felo API key आवश्यक है।
402

request आगे नहीं बढ़ सकता क्योंकि बिलिंग आवश्यकता पूरी नहीं हुई है।
403

खाते को यह ऑपरेशन करने की अनुमति नहीं है।
429

request या खर्च की सीमा तक पहुँच गए हैं।
502

सेवा request पूरा नहीं कर सकी।
503

API या बिलिंग सेवा अस्थायी रूप से उपलब्ध नहीं है।
504

request संसाधित करते समय सेवा का समय समाप्त हो गया।
default

त्रुटि response; upstream passthrough response प्रोवाइडर फ़ॉर्मेट का उपयोग कर सकते हैं।

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"
  }
]'

स्कीमा दिखाएँ

{
  "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
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

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