DataForSEO
SEO, search-engine results, keyword research, backlinks and AI visibility data.
Live-відповіді Gemini LLM
Синхронно надсилає user_prompt моделі Gemini і повертає її відповідь. model_name має бути взятий з get_dataforseo_ai_gemini_llm_responses_models. На відміну від live-ендпоінтів Claude і ChatGPT, тут приймається system_message. Повертає model_name, input_tokens, output_tokens, reasoning_tokens, web_search, money_spent, datetime, items і fan_out_queries. Прочитайте money_spent у відповіді, щоб дізнатися фактичну вартість промпту. Упаковано в конверт DataForSEO: дані в tasks[0].result, результат у tasks[0].status_code — відхилений запит усе одно повертає HTTP 200.
Довідкова інформація про ціну
- Тарифікація: за заявленою вартістю відповіді.
- Орієнтовна вартість запиту: 0.0707 USD.
- Довідковий коефіцієнт клієнта: 1.0. Не застосовуйте його повторно до вже розрахованої суми клієнта.
Лише довідкові метадані, а не пропозиція для облікового запису, гарантована ціна чи ліміт витрат. Кредити ресурсів — не кредити Felo. Остаточні списання визначаються записами білінгу Felo.
- Тип: array (object | null)[]
- maxТип: integer | null
_output _tokens максимальна кількість токенів у відповіді AI
необов'язкове поле
мінімальне значення:1
максимальне значення:4096;
значення за замовчуванням:2048;
Примітка: якщоweb_searchустановлено вtrueабо в запиті вказано reasoning-модель, кількість вихідних токенів може перевищити заданий лімітmax_output_tokens
Примітка #2: якщоuse_reasoningустановлено вtrue, мінімальне значення дляmax_output_tokens—1024 - messageТип: array (object | null)[] | null
_chain історія діалогу необов'язкове поле масив об'єктів повідомлень, що представляють попередні репліки діалогу; кожен об'єкт має містити: role — рядок з роллю user або ai; message — рядок з текстом повідомлення (не більше 500 символів); у масиві можна вказати не більше 10 об'єктів повідомлень; Примітка: для моделей Perplexity повідомлення мають строго чергуватися за ролями user і AI (user → ai); приклад: "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 повідомлення
- roleТип: string | null
роль користувача, від якого надходить повідомлення
- modelТип: string
_name назва AI-моделі
обов'язкове полеmodel_nameскладається з фактичної назви моделі та назви версії;
якщо вказано базову назву моделі, за замовчуванням буде використано її останню версію;
наприклад, якщо вказаноgemini-1.5-pro, якmodel_nameавтоматично буде заданоgemini-1.5-pro-002;
список доступних LLM-моделей можна отримати окремим запитом доhttps://api.dataforseo.com/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/models - systemТип: string | null
_message інструкції для поведінки AI
необов'язкове поле
визначає роль, тон або конкретну поведінку AI
у поліsystem_messageможна вказати до 500 символів - tagТип: string | null
визначений користувачем ідентифікатор завдання
необов'язкове поле
обмеження — 255 символів
цей параметр дає змогу ідентифікувати завдання й зіставити його з результатом
вказане значенняtagви знайдете в об'єктіdataвідповіді - temperatureТип: number | null
ступінь випадковості відповіді AI
необов'язкове поле
вищі значення роблять вивід різноманітнішим
нижчі значення роблять вивід більш зосередженим
мінімальне значення:0
максимальне значення:2
значення за замовчуванням:1.3 - topТип: number | null
_p різноманітність відповіді AI
необов'язкове поле
керує різноманітністю відповіді, обмежуючи вибір токенів
мінімальне значення:0
максимальне значення:1
значення за замовчуванням:0.9 - useТип: boolean | null
_reasoning увімкнути міркування для AI-моделі
необов'язкове поле
коли ввімкнено, модель виконує міркування перед генерацією відповіді
список моделей, які підтримуютьreasoning, див. в ендпоінті Models
значення за замовчуванням:false
Примітка: якщо встановленоtrue, мінімальне значення дляmax_output_tokens—1024
Примітка #2: для моделей Gemini Pro параметрuse_reasoningавтоматично встановлюється вtrue - userТип: string
_prompt промпт для AI-моделі
обов'язкове поле
питання або завдання, яке потрібно надіслати AI-моделі;
у поліuser_promptможна вказати до 500 символів - webТип: boolean | null
_search увімкнути вебпошук для отримання актуальної інформації
необов'язкове поле
коли ввімкнено, AI-модель може звертатися до актуальної інформації з інтернету та цитувати її;
Примітка: список моделей, які підтримуютьweb_search, див. в ендпоінті Models;
значення за замовчуванням:false;
вартість параметра можна розрахувати на сторінці тарифів
- Тип: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesLiveResponseInfo200
- Тип: number | null Формат: doublecost
загальна вартість завдань, USD
- Тип: integer | nullstatus
_code загальний код стану. Повний список кодів відповіді можна знайти тут.
- Тип: string | nullstatus
_message загальне інформаційне повідомлення. Повний список загальних інформаційних повідомлень можна знайти тут.
- Тип: array (object | null)[] | nulltasks
масив завдань
- Тип: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationGeminiLlmResponsesLiveTaskInfo
- costТип: number | null Формат: double
загальна вартість завдань, USD
- dataТип: object | null
містить ті самі параметри, які ви вказали в POST-запиті
- propertyТип: object | null
Name
- idТип: string | null
ідентифікатор завдання унікальний ідентифікатор завдання в нашій системі у форматі UUID
- pathТип: array (string | null)[] | null
шлях URL
- resultТип: array (object | null)[] | null
масив результатів
- datetimeТип: string | null
дата й час отримання результату
у форматі UTC: “yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00”
приклад:2019-11-15 12:57:46 +00:00 - fanТип: array (string | null)[] | null
_out _queries масив fan-out запитів
містить пов'язані пошукові запити, похідні від основного запиту, для повнішої відповіді - inputТип: integer | null
_tokens кількість токенів у вхідних даних
загальна кількість оброблених токенів - itemsТип: array (object | null)[] | null
масив елементів відповіді
містить структуровані дані відповіді AI- typeТип: string | null
тип елемента
- modelТип: string | null
_name назва використовуваної AI-моделі
- moneyТип: number | null
_spent - outputТип: integer | null
_tokens кількість токенів у вихідних даних
загальна кількість токенів, згенерованих у відповіді AI - reasoningТип: integer | null
_tokens кількість токенів міркування
загальна кількість токенів, використаних для генерації вмісту міркування - webТип: boolean | null
_search указує, чи використовувався вебпошук
- resultТип: integer | null Формат: int64
_count кількість елементів у масиві result
- statusТип: integer | null
_code код стану завдання формується DataForSEO, може перебувати в діапазоні 10000-60000 Повний список кодів відповіді можна знайти тут.
- statusТип: string | null
_message інформаційне повідомлення завдання Повний список загальних інформаційних повідомлень можна знайти тут.
- timeТип: string | null
час виконання, секунди
- Тип: integer | null Формат: int64tasks
_count кількість завдань у масиві tasks
- Тип: integer | null Формат: int64tasks
_error кількість завдань у масиві tasks, повернутих з помилкою
- Тип: string | nulltime
загальний час виконання, секунди
- Тип: string | nullversion
поточна версія API
application/json - 400
Не вдалося обробити запит. Перевірте параметри запиту.
- 401
Потрібен дійсний API-ключ Felo.
- 402
Запит неможливо виконати: умови білінгу не виконано.
- 403
Обліковий запис не має дозволу на цю операцію.
- 429
Досягнуто ліміту запитів або витрат.
- 502
Служба не змогла виконати запит.
- 503
API або служба білінгу тимчасово недоступні.
- 504
Час очікування обробки запиту вичерпано.
- default
Відповідь із помилкою; наскрізні відповіді апстріму можуть використовувати формати постачальника
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
]
}
]
}
]
}