DataForSEO
SEO, search-engine results, keyword research, backlinks and AI visibility data.
Risposte LLM Gemini live
Invia un user_prompt a un modello Gemini e ne restituisce la risposta in modo sincrono. model_name deve provenire da get_dataforseo_ai_gemini_llm_responses_models. system_message è accettato qui, a differenza degli endpoint live di Claude e ChatGPT. Restituisce model_name, input_tokens, output_tokens, reasoning_tokens, web_search, money_spent, datetime, items e fan_out_queries. Leggere money_spent nella risposta per vedere quanto è costato davvero un prompt. Incapsulato nell'involucro di DataForSEO: dati in tasks[0].result, esito in tasks[0].status_code - una richiesta rifiutata restituisce comunque HTTP 200.
Riferimento prezzi
- Misurazione: costo della risposta comunicato.
- Stima di riferimento per richiesta: USD 0.0707.
- Moltiplicatore cliente di riferimento: 1.0. Non applicarlo di nuovo a un importo già addebitato al cliente.
Solo metadati di riferimento, non un preventivo dell'account, né un prezzo o un limite di spesa garantito. I crediti delle risorse non sono crediti Felo. Gli addebiti finali seguono le registrazioni di fatturazione Felo.
- Tipo: array (object | null)[]
- maxTipo: integer | null
_output _tokens numero massimo di token nella risposta AI
campo facoltativo
valore minimo:1
valore massimo:4096;
valore predefinito:2048;
Nota: seweb_searchè impostato sutrueo nella richiesta è specificato il modello di ragionamento, il numero di token di output può superare il limitemax_output_tokensspecificato
Nota n. 2: seuse_reasoningè impostato sutrue, il valore minimo permax_output_tokensè1024 - messageTipo: array (object | null)[] | null
_chain cronologia della conversazione campo facoltativo array di oggetti messaggio che rappresentano turni di conversazione precedenti; ogni oggetto deve contenere: stringa role con il ruolo user o ai; stringa message con il contenuto del messaggio (max 500 caratteri); puoi specificare al massimo 10 oggetti messaggio nell'array; Nota: per i modelli Perplexity, i messaggi devono alternarsi rigorosamente tra i ruoli user e AI (user → ai); esempio: "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?"}]
- messageTipo: string | null
testo del messaggio
- roleTipo: string | null
ruolo dell'utente da cui proviene il messaggio
- modelTipo: string
_name nome del modello AI
campo obbligatoriomodel_nameè composto dal nome effettivo del modello e dal nome della versione;
se viene specificato il nome base del modello, per impostazione predefinita viene impostata la versione più recente;
ad esempio, se viene specificatogemini-1.5-pro,gemini-1.5-pro-002verrà impostato automaticamente comemodel_name;
puoi ottenere l'elenco dei modelli LLM disponibili effettuando una richiesta separata ahttps://api.dataforseo.com/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/models - systemTipo: string | null
_message istruzioni per il comportamento dell'AI
campo facoltativo
definisce il ruolo, il tono o il comportamento specifico dell'AI
puoi specificare fino a 500 caratteri nel camposystem_message - tagTipo: string | null
identificatore dell'attività definito dall'utente
campo facoltativo
il limite di caratteri è 255
puoi usare questo parametro per identificare l'attività e associarla al risultato
il valoretagspecificato si trova nell'oggettodatadella risposta - temperatureTipo: number | null
casualità della risposta AI
campo facoltativo
valori più alti rendono l'output più vario
valori più bassi rendono l'output più mirato
valore minimo:0
valore massimo:2
valore predefinito:1.3 - topTipo: number | null
_p diversità della risposta AI
campo facoltativo
controlla la diversità della risposta limitando la selezione dei token
valore minimo:0
valore massimo:1
valore predefinito:0.9 - useTipo: boolean | null
_reasoning abilita il ragionamento per il modello AI
campo facoltativo
se abilitato, il modello esegue il ragionamento prima di generare una risposta
consulta l'endpoint Models per un elenco dei modelli che supportanoreasoning
valore predefinito:false
Nota: se impostato sutrue, il valore minimo permax_output_tokensè1024
Nota n. 2: per i modelli Gemini Pro,use_reasoningviene impostato automaticamente sutrue - userTipo: string
_prompt prompt per il modello AI
campo obbligatorio
la domanda o l'attività che desideri inviare al modello AI;
puoi specificare fino a 500 caratteri nel campouser_prompt - webTipo: boolean | null
_search abilita la ricerca web per informazioni attuali
campo facoltativo
se abilitato, il modello AI può accedere e citare informazioni web attuali;
Nota: consulta l'endpoint Models per un elenco dei modelli che supportanoweb_search;
valore predefinito:false;
il costo del parametro può essere calcolato nella pagina Pricing
- Tipo: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesLiveResponseInfo200
- Tipo: number | null Formato: doublecost
Costo totale delle attività, USD
- Tipo: integer | nullstatus
_code codice di stato generale l'elenco completo dei codici di risposta è disponibile qui
- Tipo: string | nullstatus
_message messaggio informativo generale l'elenco completo dei messaggi informativi generali è disponibile qui
- Tipo: array (object | null)[] | nulltasks
array di attività
- Tipo: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesLiveTaskInfo
- costTipo: number | null Formato: double
Costo totale delle attività, USD
- dataTipo: object | null
Contiene gli stessi parametri specificati nella richiesta POST
- propertyTipo: object | null
Name
- idTipo: string | null
identificatore dell'attività identificatore univoco dell'attività nel nostro sistema in formato UUID
- pathTipo: array (string | null)[] | null
Percorso URL
- resultTipo: array (object | null)[] | null
array di risultati
- datetimeTipo: string | null
data e ora di ricezione del risultato
nel formato UTC: “yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00”
esempio:2019-11-15 12:57:46 +00:00 - fanTipo: array (string | null)[] | null
_out _queries array di query fan-out
contiene query di ricerca correlate derivate dalla query principale per fornire una risposta più completa - inputTipo: integer | null
_tokens numero di token nell'input
conteggio totale dei token elaborati - itemsTipo: array (object | null)[] | null
array di elementi di risposta
contiene dati strutturati della risposta AI- typeTipo: string | null
tipo di elemento
- modelTipo: string | null
_name nome del modello AI usato
- moneyTipo: number | null
_spent - outputTipo: integer | null
_tokens numero di token nell'output
conteggio totale dei token generati nella risposta AI - reasoningTipo: integer | null
_tokens numero di token di reasoning
conteggio totale dei token usati per generare contenuti di reasoning - webTipo: boolean | null
_search indica se è stata usata la ricerca web
- resultTipo: integer | null Formato: int64
_count Numero di elementi nell'array dei risultati
- statusTipo: integer | null
_code codice di stato dell'attività generato da DataForSEO, può essere compreso nell'intervallo: 10000-60000 l'elenco completo dei codici di risposta è disponibile qui
- statusTipo: string | null
_message messaggio informativo dell'attività l'elenco completo dei messaggi informativi generali è disponibile qui
- timeTipo: string | null
Tempo di esecuzione in secondi
- Tipo: integer | null Formato: int64tasks
_count Il numero di attività nell'array tasks
- Tipo: integer | null Formato: int64tasks
_error Il numero di attività nell'array tasks restituite con un errore
- Tipo: string | nulltime
tempo di esecuzione totale, secondi
- Tipo: string | nullversion
La versione corrente dell'API
application/json - 400
Impossibile elaborare la richiesta. Controlla i parametri della richiesta.
- 401
È richiesta una chiave API Felo valida.
- 402
Impossibile procedere con la richiesta perché non è soddisfatto un requisito di fatturazione.
- 403
L'account non è autorizzato a eseguire questa operazione.
- 429
È stato raggiunto un limite di richieste o di spesa.
- 502
Il servizio non è riuscito a completare la richiesta.
- 503
L'API o il servizio di fatturazione è temporaneamente non disponibile.
- 504
Si è verificato un timeout durante l'elaborazione della richiesta.
- default
Risposta di errore; le risposte passthrough upstream possono usare formati del provider
application/json
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"
}
]'
{
"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
]
}
]
}
]
}