DataForSEO
SEO, search-engine results, keyword research, backlinks and AI visibility data.
Live-ответы Gemini LLM
Синхронно отправляет user_prompt модели Gemini и возвращает её ответ. model_name должен быть взят из get_dataforseo_ai_gemini_llm_responses_models. В отличие от live-эндпоинтов Claude и ChatGPT, здесь принимается system_message. Возвращает model_name, input_tokens, output_tokens, reasoning_tokens, web_search, money_spent, datetime, items и fan_out_queries. Прочитайте money_spent в ответе, чтобы узнать фактическую стоимость промпта. Упаковано в конверт DataForSEO: данные в tasks[0].result, результат в tasks[0].status_code — отклонённый запрос всё равно возвращает HTTP 200.
Справочная информация о цене
- Тарификация: по заявленной стоимости ответа.
- Ориентировочная стоимость запроса: 0.0707 USD.
- Справочный коэффициент клиента: 1.0. Не применяйте его повторно к уже рассчитанной сумме клиента.
Только справочные метаданные, а не предложение для аккаунта, гарантированная цена или лимит расходов. Кредиты ресурсов — не кредиты Felo. Окончательные списания определяются записями биллинга Felo.
- Тип: array (object | null)[]
- maxТип: integer | null
_output _tokens максимальное число токенов в ответе AI
необязательное поле
минимальное значение:1
максимальное значение:4096;
значение по умолчанию:2048;
Примечание: еслиweb_searchустановлен вtrueили в запросе указана reasoning-модель, число выходных токенов может превысить заданный лимитmax_output_tokens
Примечание #2: еслиuse_reasoningустановлен вtrue, минимальное значение дляmax_output_tokens—1024 - messageТип: array (object | null)[] | null
_chain история диалога необязательное поле массив объектов сообщений, представляющих предыдущие реплики диалога; каждый объект должен содержать: role — строка с ролью user или ai; message — строка с текстом сообщения (не более 500 символов); в массиве можно указать не более 10 объектов сообщений; Примечание: для моделей Perplexity сообщения должны строго чередоваться по ролям user и AI (user → ai); пример: "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?"}]
- messageТип: string | null
текст сообщения
- roleТип: string | null
роль пользователя, от которого исходит сообщение
- modelТип: string
_name название AI-модели
обязательное полеmodel_nameсостоит из фактического названия модели и названия версии;
если указано базовое название модели, по умолчанию будет использована её последняя версия;
например, если указаноgemini-1.5-pro, в качествеmodel_nameавтоматически будет заданоgemini-1.5-pro-002;
список доступных LLM-моделей можно получить отдельным запросом кhttps://api.dataforseo.com/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/models - systemТип: string | null
_message инструкции для поведения AI
необязательное поле
определяет роль, тон или конкретное поведение AI
в полеsystem_messageможно указать до 500 символов - tagТип: string | null
пользовательский идентификатор задачи
необязательное поле
ограничение — 255 символов
этот параметр позволяет идентифицировать задачу и сопоставить её с результатом
указанное значениеtagвы найдёте в объектеdataответа - temperatureТип: number | null
степень случайности ответа AI
необязательное поле
более высокие значения делают вывод более разнообразным
более низкие значения делают вывод более сфокусированным
минимальное значение:0
максимальное значение:2
значение по умолчанию:1.3 - topТип: number | null
_p разнообразие ответа AI
необязательное поле
управляет разнообразием ответа, ограничивая выбор токенов
минимальное значение:0
максимальное значение:1
значение по умолчанию:0.9 - useТип: boolean | null
_reasoning включить рассуждение для AI-модели
необязательное поле
при включении модель выполняет рассуждение перед генерацией ответа
список моделей, поддерживающихreasoning, см. в эндпоинте Models
значение по умолчанию:false
Примечание: если установленоtrue, минимальное значение дляmax_output_tokens—1024
Примечание #2: для моделей Gemini Pro параметрuse_reasoningавтоматически устанавливается вtrue - userТип: string
_prompt промпт для AI-модели
обязательное поле
вопрос или задача, которые нужно отправить AI-модели;
в полеuser_promptможно указать до 500 символов - webТип: boolean | null
_search включить веб-поиск для получения актуальной информации
необязательное поле
при включении AI-модель может обращаться к актуальной информации из интернета и цитировать её;
Примечание: список моделей, поддерживающихweb_search, см. в эндпоинте Models;
значение по умолчанию:false;
стоимость параметра можно рассчитать на странице тарифов
- Тип: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesLiveResponseInfo200
- Тип: number | null Формат: doublecost
общая стоимость задач, USD
- Тип: integer | nullstatus
_code общий код состояния. Полный список кодов ответа можно найти здесь.
- Тип: string | nullstatus
_message общее информационное сообщение. Полный список общих информационных сообщений можно найти здесь.
- Тип: array (object | null)[] | nulltasks
массив задач
- Тип: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesLiveTaskInfo
- costТип: number | null Формат: double
общая стоимость задач, USD
- dataТип: object | null
содержит те же параметры, что вы указали в POST-запросе
- propertyТип: object | null
Name
- idТип: string | null
идентификатор задачи уникальный идентификатор задачи в нашей системе в формате UUID
- pathТип: array (string | null)[] | null
путь URL
- resultТип: array (object | null)[] | null
массив результатов
- datetimeТип: string | null
дата и время получения результата
в формате UTC: “yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00”
пример:2019-11-15 12:57:46 +00:00 - fanТип: array (string | null)[] | null
_out _queries массив fan-out запросов
содержит связанные поисковые запросы, производные от основного запроса, для более полного ответа - inputТип: integer | null
_tokens количество токенов во входных данных
общее число обработанных токенов - itemsТип: array (object | null)[] | null
массив элементов ответа
содержит структурированные данные ответа AI- typeТип: string | null
тип элемента
- modelТип: string | null
_name название используемой AI-модели
- moneyТип: number | null
_spent - outputТип: integer | null
_tokens количество токенов в выходных данных
общее число токенов, сгенерированных в ответе AI - reasoningТип: integer | null
_tokens количество токенов рассуждения
общее число токенов, использованных для генерации содержимого рассуждения - webТип: boolean | null
_search указывает, использовался ли веб-поиск
- resultТип: integer | null Формат: int64
_count число элементов в массиве result
- statusТип: integer | null
_code код состояния задачи формируется DataForSEO, может находиться в диапазоне 10000-60000 Полный список кодов ответа можно найти здесь.
- statusТип: string | null
_message информационное сообщение задачи Полный список общих информационных сообщений можно найти здесь.
- timeТип: string | null
время выполнения, секунды
- Тип: integer | null Формат: int64tasks
_count число задач в массиве tasks
- Тип: integer | null Формат: int64tasks
_error число задач в массиве tasks, возвращённых с ошибкой
- Тип: string | nulltime
общее время выполнения, секунды
- Тип: string | nullversion
текущая версия API
application/json - 400
Запрос не удалось обработать. Проверьте параметры запроса.
- 401
Требуется действительный API-ключ Felo.
- 402
Запрос не может быть выполнен: не выполнено требование биллинга.
- 403
Аккаунту не разрешено выполнять эту операцию.
- 429
Достигнут лимит запросов или расходов.
- 502
Сервис не смог выполнить запрос.
- 503
API или сервис биллинга временно недоступны.
- 504
Истекло время ожидания обработки запроса.
- default
Ответ с ошибкой; сквозные ответы upstream могут использовать форматы провайдера
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
]
}
]
}
]
}