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了解知能科技在 AI 应用落地、Token、服务器与定制开发方面的最新动态。

视频分析（网络）
Gemini 请求格式

视频分析（网络）

  • 发布者:Administrator
  • 2026年10月31日
📋 概述 该 API 允许用户通过视频的网络地址（fileUri）传输视频并获取 AI 生成的详细分析结果，无需将视频下载到本地，适合分析已经托管在网络上的视频文件。 🌐 请求地址 服务类型 接口地址 说明 视频分析 https://api.apexrouter.top/v1beta REST AP
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音频分析（本地）
Gemini 请求格式

音频分析（本地）

  • 发布者:Administrator
  • 2026年10月31日
✨ 简介 使用 Gemini 模型将音频文件翻译成英文，支持多种格式 MIME类型（WAV、 MP3、 AIFF、AAC、OGG Vorbis、FLAC等）。 📡 接口地址 服务类型 接口地址 说明 音频翻译 https://www.apexrouter.top 详细描述音频内容 🎯 Python
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图片分析（本地）
Gemini 请求格式

图片分析（本地）

  • 发布者:Administrator
  • 2026年10月31日
📋 概述 该 API 允许用户上传本地图片并获取 AI 生成的详细描述,支持多种图片格式（JPEG、PNG、WEBP、HEIC、HEIF 等）。 🌐 请求地址 服务类型 接口地址 说明 图片解析 https://www.apexrouter.top SDK 图片解析 https://api.apex
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图片分析（网络）
Gemini 请求格式

图片分析（网络）

  • 发布者:Administrator
  • 2026年10月31日
📋 概述 该 API 允许用户通过url传输图片并获取 AI 生成的详细描述,支持多种图片格式（JPEG、PNG、WEBP、HEIC、HEIF 等）。 🌐 请求地址 服务类型 接口地址 说明 图片解析 https://www.apexrouter.top SDK 图片解析 https://api.a
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json输出
Gemini 请求格式

json输出

  • 发布者:Administrator
  • 2026年10月31日
📌 请求地址 https://api.apexrouter.top/v1beta/models/{model}:generateContent 💻 Python 示例代码 """ 知能API Gemini JSON模式测试脚本 功能：使用知能API Gemini API生成结构化的JSON响应 示例
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多轮对话
Gemini 请求格式

多轮对话

  • 发布者:Administrator
  • 2026年10月31日
📋 概述 本文档介绍如何使用 Gemini API 进行多轮对话。 🌐 请求地址 https://api.apexrouter.top/v1beta/models/{model}:generateContent 💻 Python 示例代码 Requests SDK # ===============
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联网搜索
Gemini 请求格式

联网搜索

  • 发布者:Administrator
  • 2026年10月31日
功能概述 通过 Gemini API 的工具调用功能，您可以让 AI 模型实时访问 Google 搜索引擎，获取最新的互联网信息来回答问题。这使得模型不再局限于训练数据的知识截止日期，能够提供实时、准确的信息。 接口地址 https://api.apexrouter.top/v1beta/model
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Gemini 3 开发者指南
Gemini 请求格式

Gemini 3 开发者指南

  • 发布者:Administrator
  • 2026年10月31日
Gemini 3 是谷歌迄今为止最智能的模型系列，以先进的推理能力为基础。它旨在通过掌握智能体工作流、自主编码和复杂的多模态任务，将任何想法变为现实。本指南介绍了 Gemini 3 模型系列的主要功能，以及如何充分利用这些功能。 简介 Gemini 3 Pro 是新系列中的首款模型，最适合需要广泛的
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Gemini 3 思考总结
Gemini 请求格式

Gemini 3 思考总结

  • 发布者:Administrator
  • 2026年10月31日
思考总结是模型原始思考的总结版本，可帮助您深入了解模型的内部推理过程。启用后，模型会在响应中返回思考总结和最终回答两部分内容。 功能说明 启用方式：在 thinkingConfig 中设置 include_thoughts=True。 访问方式：遍历响应的 parts，通过检查每个 part 的 t
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多模态向量化
Gemini 请求格式

多模态向量化

  • 发布者:Administrator
  • 2026年10月31日
gemini-embedding-2-preview 是 Google 推出的新一代多模态嵌入模型，支持将文本、图片、音频、视频和 PDF 文档转化为高维浮点向量，最高支持 3072 维输出，输入 token 上限达 8192。单次请求可将多模态内容聚合为统一向量，也可通过 batchEmbedCo
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