Google AI

Configure sua chave de API

Para usar o Google AI com o Toqan Router, siga estas etapas:

Navegue até AI Gateway > BYOK
Encontre Google AI na lista
Clique no botão Configure ao lado de Google AI
No modal que se abre, selecione Setup your own API Key
Insira um nome para esta configuração (por exemplo, “Google AI Production”)
Cole sua chave de API do Google AI no campo indicado
Clique em Save para concluir a configuração

Sua chave de API do Google AI agora está configurada e pronta para uso com o Toqan Router no AI Studio ou por meio do AI Gateway.

Modelos disponíveis

O AI Gateway é compatível com todos os modelos Google Gemini atuais. Estes são os mais usados:

Modelos recomendados

Modelo	Contexto	Ideal para
`google-ai/gemini-3.1-pro-preview`	1M	Gemini 3.1 mais recente, o mais avançado (experimental)
`google-ai/gemini-3.1-pro-preview-customtools`	1M	Gemini 3.1 com suporte a ferramentas personalizadas
`google-ai/gemini-2.5-pro`	1M	Estável, alta capacidade
`google-ai/gemini-3.5-flash`	1M	Rápido, desempenho equilibrado
`google-ai/gemini-2.5-flash-lite`	1M	Leve, econômico

Ver todos os modelos Google Gemini

Geração mais recente (Gemini 3.1: prévia)

google-ai/gemini-3.1-pro-preview: Gemini 3.1 mais recente, o mais avançado
google-ai/gemini-3.1-pro-preview-customtools: Gemini 3.1 com suporte a ferramentas personalizadas

Geração atual (Gemini 2.5)

google-ai/gemini-2.5-pro: Estável, alta capacidade
google-ai/gemini-2.5-flash: Estável, confiável
google-ai/gemini-2.5-flash-lite: Leve, econômico
google-ai/gemini-3.5-flash: Rápido, desempenho equilibrado

Para ver uma lista completa e atualizada de todos os modelos Google Gemini disponíveis, consulte Modelos compatíveis.Todos os modelos estão disponíveis por meio do AI Gateway com o prefixo google-ai/.

Use google-ai/gemini-3.1-pro-preview para a prévia mais recente, google-ai/gemini-2.5-pro para um modelo estável e de alta capacidade ou google-ai/gemini-3.5-flash para o melhor equilíbrio entre desempenho e custo.

Início rápido

Acesse os modelos Google Gemini por meio do AI Gateway.

curl -X POST https://router.toqan.ai/eu/v3/router/responses \
  -H "Authorization: Bearer $TOQAN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google-ai/gemini-2.5-pro",
    "input": "Explain quantum computing in simple terms"
  }'

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOQAN_API_KEY,
  baseURL: "https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
});

const response = await client.responses.create({
  model: "google-ai/gemini-2.5-pro",
  input: "Explain quantum computing in simple terms",
});

console.log(response.output_text);

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("TOQAN_API_KEY"),
    base_url="https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
)

response = client.responses.create(
    model="google-ai/gemini-2.5-pro",
    input="Explain quantum computing in simple terms",
)

print(response.output_text)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOQAN_API_KEY,
  baseURL: "https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "google-ai/gemini-2.5-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain quantum computing in simple terms" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("TOQAN_API_KEY"),
    base_url="https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google-ai/gemini-2.5-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Usando o AI Gateway

Acesse os modelos Google Gemini por meio do AI Gateway com chat completions avançados, streaming e roteamento inteligente de modelos. Todos os modelos Gemini estão disponíveis com formatação consistente e registro automático de solicitações.

Os modelos do Google AI usam o formato de slug de provedor: google-ai/model-name. Por exemplo: google-ai/gemini-2.5-pro

Pré-requisitos

Antes de fazer solicitações ao AI Gateway, você precisa configurar seu ambiente e instalar os SDKs, caso opte por usá-los. Endpoint

POST https://router.toqan.ai/eu/v3/router/responses

Headers obrigatórios Inclua os seguintes headers em todas as solicitações:

Authorization: Bearer $TOQAN_API_KEY
Content-Type: application/json

Obtendo sua chave de API:

Acesse Chaves de API
Clique em Create API Key e copie a chave
Armazene-a no seu ambiente como TOQAN_API_KEY

Instalação do SDK Instale o SDK da OpenAI para a sua linguagem (compatível com os modelos Google Gemini):

npm install openai
# or
yarn add openai

pip install openai

Uso básico

Se o seu código da OpenAI já estiver funcionando, basta alterar base_url e api_key para o endpoint do router e TOQAN_API_KEY.

Envie mensagens aos modelos Gemini e obtenha respostas inteligentes:

curl -X POST https://router.toqan.ai/eu/v3/router/responses \
  -H "Authorization: Bearer $TOQAN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google-ai/gemini-2.5-pro",
    "input": "Explain machine learning"
  }'

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOQAN_API_KEY,
  baseURL: "https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
});

const response = await client.responses.create({
  model: "google-ai/gemini-2.5-pro",
  input: "Explain machine learning",
});

console.log(response.output_text);

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("TOQAN_API_KEY"),
    base_url="https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
)

response = client.responses.create(
    model="google-ai/gemini-2.5-pro",
    input="Explain machine learning",
)

print(response.output_text)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOQAN_API_KEY,
  baseURL: "https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "google-ai/gemini-2.5-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain machine learning" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("TOQAN_API_KEY"),
    base_url="https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google-ai/gemini-2.5-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain machine learning"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Streaming

Faça streaming das respostas para obter saída em tempo real e uma melhor experiência do usuário:

curl -X POST https://router.toqan.ai/eu/v3/router/responses \
  -H "Authorization: Bearer $TOQAN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google-ai/gemini-2.5-pro",
    "input": "Write a short poem about the ocean",
    "stream": true
  }'

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOQAN_API_KEY,
  baseURL: "https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
});

const stream = await client.responses.create({
  model: "google-ai/gemini-2.5-pro",
  input: "Write a short poem about the ocean",
  stream: true,
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === "response.output_text.delta") {
    process.stdout.write(event.delta);
  }
}

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("TOQAN_API_KEY"),
    base_url="https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
)

stream = client.responses.create(
    model="google-ai/gemini-2.5-pro",
    input="Write a short poem about the ocean",
    stream=True,
)

for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOQAN_API_KEY,
  baseURL: "https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "google-ai/gemini-2.5-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "Write a short poem about the ocean" }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("TOQAN_API_KEY"),
    base_url="https://router.toqan.ai/eu/v3/router",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="google-ai/gemini-2.5-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a short poem about the ocean"}],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Recursos do AI Gateway

Modelos de raciocínio

Configure thinking_level para os modelos de prévia do Gemini 3 e budget_tokens para o Gemini 2.5 por meio do AI Gateway.

Busca na web

Ative o grounding com a Pesquisa Google para os modelos Gemini compatíveis pela Responses API.

Toqan Router

Visão geral

APIs

MCP Portal

Roteamento

Segurança e privacidade

Recursos dos modelos

Ferramentas de servidor

Cenários comuns

Configuração de provedores

Configure sua chave de API

Modelos disponíveis

Modelos recomendados

Geração mais recente (Gemini 3.1: prévia)

Geração atual (Gemini 2.5)

Início rápido

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Pré-requisitos

Uso básico

Streaming

Recursos do AI Gateway

Modelos de raciocínio

Busca na web

Referência

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Geração mais recente (Gemini 3.1: prévia)

Geração atual (Gemini 2.5)

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Modelos de raciocínio

Busca na web

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Recursos do AI Gateway

Referência