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# Google AI

> Encaminhe solicitações de modelos Google Gemini pelo AI Gateway do Toqan Router. Configure sua chave de API do Google AI Studio para modelos de chat, embedding e multimodais.

## Configure sua chave de API

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

1. Navegue até **AI Gateway** > BYOK
2. Encontre **Google AI** na lista
3. Clique no botão **Configure** ao lado de Google AI
4. No modal que se abre, selecione <kbd>Setup your own API Key</kbd>
5. Insira um nome para esta configuração (por exemplo, "Google AI Production")
6. Cole sua chave de API do Google AI no campo indicado
7. 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 |

> [accordion] 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](/docs/pt-BR/ai-gateway/supported-models.md#chat-models).
>
> Todos os modelos estão disponíveis por meio do **AI Gateway** com o prefixo `google-ai/`.

> [!TIP]
>
> 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**.

```bash cURL theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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"
  }'
```

```typescript TypeScript theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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);
```

```python Python theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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)
```

```typescript TypeScript (Chat Completions) theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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);
```

```python Python (Chat Completions) theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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.

> [!NOTE]
>
> 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:**

1. Acesse Chaves de API
2. Clique em <kbd>Create API Key</kbd> e copie a chave
3. 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):

```bash Node.js/TypeScript theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
npm install openai
# or
yarn add openai
```

```bash Python theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
pip install openai
```

### Uso básico

> [!TIP]
>
> 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:

```bash cURL theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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"
  }'
```

```typescript TypeScript theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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);
```

```python Python theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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)
```

```typescript TypeScript (Chat Completions) theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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);
```

```python Python (Chat Completions) theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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:

```bash cURL theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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
  }'
```

```typescript TypeScript theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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);
  }
}
```

```python Python theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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)
```

```typescript TypeScript (Chat Completions) theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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 || "");
}
```

```python Python (Chat Completions) theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}}
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

> [card] [Modelos de raciocínio](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/reasoning.md)
>
> Configure `thinking_level` para os modelos de prévia do Gemini 3 e `budget_tokens` para o Gemini 2.5 por meio do **AI Gateway**.

> [card] [Busca na web](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/web-search.md)
>
> Ative o grounding com a Pesquisa Google para os modelos Gemini compatíveis pela Responses API.

## Referência

* [Documentação do Google Gemini](https://ai.google.dev/docs)
* [Preços dos modelos](https://ai.google.dev/pricing)
* [Referência da API](https://ai.google.dev/api)


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