Gemini API: apakah saiz fail dan kaedah input yang disokong pada masa ini?

Pada 12 Januari 2026 Google menerbitkan kemas kini pembangun untuk Gemini API yang mengubah cara anda memasukkan fail ke dalam model dan saiz maksimum fail tersebut. Ringkasnya: Gemini kini mendapatkan fail secara terus daripada pautan luaran dan storan awan (jadi anda tidak semestinya perlu memuat naiknya), dan had saiz fail sebaris telah dinaikkan dengan ketara. Kemas kini ini mengurangkan rintangan bagi aplikasi dunia sebenar yang sudah menyimpan media atau dokumen dalam bucket awan, dan menjadikan aliran kerja prototaip pantas serta produksi lebih cepat dan murah.

CometAPI menyediakan API Gemini seperti, Gemini 3 Pro dan gemini 3 flash, dan ia menawarkan harga yang menarik.

Kemas kini utama — apa yang baharu dalam Gemini API?

Membaca pautan fail luaran secara terus
— Gemini boleh mendapatkan fail daripada:
- URL HTTPS awam dan URL bertandatangan (S3 presigned URLs, Azure SAS, dll.).
- Google Cloud Storage (GCS) pendaftaran objek (daftar objek GCS sekali dan guna semula).
Peningkatan saiz fail sebaris — had muatan sebaris (dalam permintaan) beralih daripada 20 MB → 100 MB (nota: beberapa jenis fail, seperti PDF, mungkin mempunyai had berkesan yang sedikit berbeza seperti dinyatakan dalam dokumentasi).
Files API & panduan kelompok tidak berubah untuk fail sangat besar — Untuk fail yang anda ingin guna semula atau fail yang lebih besar daripada had sebaris/luaran, terus gunakan Files API (maksimum 2 GB setiap fail, projek boleh menyimpan sehingga 20 GB storan Files API; fail yang dimuat naik disimpan selama 48 jam secara lalai). Pendaftaran GCS juga menyokong fail besar (2 GB setiap fail) dan boleh didaftarkan untuk kegunaan semula.
Nota keserasian model — sesetengah keluarga model lama atau variasi khusus mungkin mempunyai sokongan yang berbeza (dokumentasi menyenaraikan pengecualian seperti beberapa model keluarga Gemini 2.0 untuk sesetengah aliran kerja URI fail). Sentiasa sahkan dokumentasi khusus model sebelum menghantar aset besar.

Mengapa perubahan keupayaan pengendalian fail Gemini API penting?

Sebelum kemas kini ini, jika anda mahu Gemini API (model AI Google) menganalisis fail seperti: laporan PDF; video; fail audio; atau beberapa imej; anda perlu terlebih dahulu memuat naik fail tersebut ke storan sementara Gemini.

Dan:

fail yang dimuat naik akan dipadam selepas 48 jam;
fail tidak boleh terlalu besar (maksimum 20MB);
jika fail anda sudah dihoskan dalam awan (seperti GCS, S3, atau Azure), anda perlu memuat naiknya semula—sangat tidak menyenangkan.

Itu menggandakan usaha pembangun, meningkatkan kos jalur lebar, memperkenalkan latensi, dan kadangkala menjadikan kes penggunaan dunia sebenar (rakaman panjang, manual berbilang halaman, imej beresolusi tinggi) tidak praktikal. Gabungan muatan sebaris yang lebih besar ditambah keupayaan untuk mengarahkan Gemini kepada storan sedia ada (melalui URL awam atau bertandatangan, atau objek GCS berdaftar) secara dramatik memendekkan laluan daripada “data” kepada “output model yang berguna”:

Kecekapan Tanpa Salin: Dengan membenarkan Gemini membaca terus daripada bucket storan sedia ada anda (GCS) atau URL luaran (AWS S3, Azure), anda menghapuskan “cukai” ETL. Anda tidak lagi perlu memuat turun fail ke pelayan belakang anda untuk kemudian memuat naiknya semula ke Google. Model datang kepada data, bukan sebaliknya.
Seni bina tanpa keadaan: Had sebaris 100MB yang meningkat membolehkan permintaan “tanpa keadaan” yang lebih berkuasa. Anda tidak perlu mengurus kitar hayat ID fail atau risau tentang pembersihan muat naik lama bagi setiap interaksi.
Agnostik berbilang awan: Sokongan untuk URL bertandatangan membolehkan Gemini API berfungsi dengan baik dengan tasik data yang dihoskan di AWS atau Azure. Ini adalah kemenangan besar untuk perusahaan dengan strategi berbilang awan, membolehkan mereka memanfaatkan keupayaan penaakulan Gemini tanpa memigrasikan keseluruhan infrastruktur storan mereka ke Google Cloud.
Sesuai untuk aplikasi AI multimodal (seperti video, suara, dan pemahaman dokumen).

Kemas kini ini dengan ketara mempermudah proses pengambilan data, membolehkan pembangun mengakses data sedia ada secara langsung dari awan atau rangkaian ke Gemini tanpa langkah muat naik tambahan.

Siapa yang paling mendapat manfaat?

Pasukan produk yang membina ciri berpusatkan dokumen (ringkasan, Soal Jawab atas manual, semakan kontrak).
Aplikasi media/hiburan yang menganalisis imej, aset audio, atau video yang sudah disimpan dalam awan.
Perusahaan dengan tasik data besar dalam GCS yang mahu model merujuk salinan kanonik dan bukannya menduplikasinya.
Penyelidik dan jurutera yang mahu membuat prototaip dengan set data yang lebih besar dan nyata tanpa membina saluran storan yang rumit.

Ringkasnya: daripada prototaip ke pengeluaran menjadi lebih mudah dan murah.

Saiz fail apa yang boleh anda muat naik ke Gemini API kini?

Angka utama ialah peningkatan kapasiti lima kali ganda, namun cerita sebenar terletak pada fleksibiliti yang ditawarkan.

Berapa besar fail yang boleh anda muat naik ke Gemini API sekarang melalui kaedah berbeza?

Sebaris dalam permintaan (base64 atau Part.from_bytes): sehingga 100 MB (50 MB untuk sesetengah aliran kerja khusus PDF). Gunakan ini apabila anda mahukan aliran permintaan tunggal yang ringkas dan fail ≤100 MB.
HTTP luaran / URL bertandatangan diambil oleh Gemini: sehingga 100 MB (Gemini akan mengambil URL semasa pemprosesan). Gunakan ini untuk mengelakkan muat naik semula kandungan dari awan luaran.
Files API (muat naik): sehingga 2 GB setiap fail, storan Files projek sehingga 20 GB, fail disimpan selama 48 jam. Gunakan ini untuk fail besar yang akan anda guna semula atau yang melebihi had 100 MB sebaris/luaran.
Pendaftaran objek GCS: menyokong sehingga 2 GB setiap objek dan ditujukan untuk fail besar yang sudah dihoskan di Google Cloud; pendaftaran membolehkan kegunaan semula tanpa muat naik berulang. Pendaftaran sekali boleh memberikan akses untuk tempoh terhad.

(Pilihan tepat bergantung pada saiz fail, kekerapan kegunaan semula, dan sama ada fail sudah berada dalam storan awan.)

google-flie

Standard 100MB Baharu

Berkuat kuasa serta merta, Gemini API telah meningkatkan had saiz fail untuk data sebaris daripada 20MB kepada 100MB.

Sebelum ini, pembangun yang bekerja dengan imej beresolusi tinggi, kontrak PDF kompleks, atau klip audio panjang sederhana sering berdepan siling 20MB. Ini memaksa mereka melaksanakan helah rumit, seperti memecah data kepada ketulan, menurunkan sampel media, atau mengurus aliran muat naik berasingan melalui Files API walaupun untuk interaksi yang agak kecil.

Dengan had 100MB baharu, anda kini boleh menghantar muatan yang jauh lebih besar terus dalam permintaan API (dikodkan base64). Ini ialah penambahbaikan kritikal untuk:

Aplikasi masa nyata: Memproses video 50MB yang dimuat naik pengguna untuk analisis sentimen serta-merta tanpa menunggu tugas muat naik segerak selesai.
Prototip pantas: memasukkan set data kompleks atau PDF buku penuh ke dalam tetingkap konteks untuk menguji strategi arahan dengan segera.
Multimodaliti kompleks: Menghantar gabungan imej 4K dan segmen audio fideliti tinggi dalam satu giliran tanpa risau mengenai had yang ketat.

Adalah penting untuk diperhatikan bahawa walaupun had sebaris ialah 100MB, kapasiti Gemini API untuk memproses set data yang besar (terabait data) kekal tersedia melalui Files API dan sokongan Pautan Luaran baharu, secara berkesan menghapuskan had atas bagi beban kerja berat.

Aliran keputusan yang disyorkan

Jika fail ≤ 100 MB dan anda lebih suka kesederhanaan permintaan tunggal: gunakan sebaris (Part.from_bytes atau bekalkan base64). Sesuai untuk demo pantas atau fungsi tanpa pelayan.
Jika fail ≤ 100 MB dan sudah dihoskan di tempat awam atau melalui URL pra-bertandatangan: berikan file_uri (HTTPS atau URL bertandatangan). Tidak perlu muat naik.
Jika fail > 100 MB (dan ≤ 2 GB) atau anda jangka akan guna semula: muat naik Files API atau pendaftaran objek GCS adalah disyorkan — ia mengurangkan muat naik berulang dan memperbaiki latensi untuk penjanaan berulang.

Bagaimana sokongan pautan fail luaran baharu berfungsi?

Perubahan seni bina yang paling ketara ialah kemampuan Gemini API untuk “mengambil” data sendiri. Keupayaan ini adalah untuk membaca pautan fail luaran secara terus, menyokong sumber data terbina dalam.

API kini boleh mengambil data terus dari URL. Sokongan ini merangkumi dua senario yang berbeza:

(1) Sokongan URL luaran (Awam / URL bertandatangan):

Anda kini boleh menghantar URL HTTPS standard yang menunjuk kepada fail (seperti PDF, imej, atau video) terus dalam permintaan penjanaan anda.

URL Awam: Sesuai untuk menganalisis kandungan yang sudah ada di web terbuka, seperti PDF artikel berita atau imej yang dihoskan secara awam.

URL Bertandatangan: Ini ialah jambatan perusahaan. Jika data anda berada dalam bucket peribadi AWS S3 atau Azure Blob Storage, anda boleh menjana Pre-Signed URL (pautan sementara yang memberikan akses baca). Apabila anda menghantar URL ini kepada Gemini, API akan mengambil kandungan dengan selamat semasa pemprosesan. Ini bermakna anda boleh menggunakan Gemini untuk menganalisis dokumen sensitif yang disimpan di AWS tanpa memindahkannya secara kekal ke pelayan Google.

Ia mematuhi peranan IAM Google Cloud, bermakna anda boleh mengawal akses menggunakan kebenaran standard "Storage Object Viewer".

Faedah: Tidak perlu fail perantara, meningkatkan keselamatan dan prestasi, sesuai untuk pengambilan data merentas persekitaran awan.

(2) Sambungan terus ke Google Cloud Storage (GCS):

Untuk data dalam ekosistem Google, integrasi lebih erat lagi. Anda kini boleh melakukan Pendaftaran Objek untuk fail GCS.

Daripada memuat naik, anda hanya “mendaftar” URI gs:// fail tersebut.

Proses ini hampir serta-merta kerana tiada pemindahan data sebenar berlaku antara klien anda dan API.

Bagaimana menggunakan ciri baharu? — Contoh penggunaan (SDK Python)

Di bawah ialah tiga contoh Python praktikal (segerak) yang menggambarkan corak biasa: (A) bait sebaris (dari fail setempat), (B) HTTPS luaran atau URL bertandatangan, dan (C) merujuk URI GCS (objek berdaftar). Coretan ini menggunakan SDK Python Google Gen AI rasmi (google-genai), Laraskan nama model, pengesahan, dan pemboleh ubah persekitaran agar sepadan dengan set anda. Anda boleh menggunakan kunci API CometAPI untuk mengakses Gemini API, platform pengagregatan API AI yang menawarkan harga panggilan API lebih murah untuk membantu pembangun.

Prasyarat: pip install --upgrade google-genai dan set kelayakan / pemboleh ubah persekitaran anda (untuk Developer API API_KEY, untuk Vertex AI set GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI, GOOGLE_CLOUD_PROJECT, GOOGLE_CLOUD_LOCATION).

Contoh A: Bait sebaris (fail setempat → hantar sehingga 100 MB)

# Example A: send a local file's bytes inline (suitable up to 100 MB)from google import genaifrom google.genai import types# Create client (Developer API)client = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")MODEL = "gemini-2.5-flash"  # choose model; production models may differfile_path = "large_document.pdf"  # local file <= ~100 MBmime_type = "application/pdf"# Read bytes and create an inline Partwith open(file_path, "rb") as f:    data = f.read()part = types.Part.from_bytes(data=data, mime_type=mime_type)# Send the file inline with a textual promptresponse = client.models.generate_content(    model=MODEL,    contents=[        "Please summarize the attached document in one paragraph.",        part,    ],)print(response.text)client.close()

Nota: ini menggunakan Part.from_bytes(...) untuk memasukkan bait fail. Muatan sebaris kini dibenarkan sehingga ~100 MB. Jika anda melebihi had itu, gunakan pendekatan GCS atau Files API.

Contoh B: HTTPS luaran / URL bertandatangan (Gemini mengambil muatan)

# Example B: reference a public HTTPS URL or a signed URL (Gemini fetches it)from google import genaifrom google.genai import typesclient = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")MODEL = "gemini-2.5-flash"# Public or signed URL to a PDF/image/audio/etc.external_url = "https://example.com/reports/quarterly_report.pdf"# or a pre-signed S3/Azure URL:# external_url = "https://s3.amazonaws.com/yourbucket/obj?X-Amz-..."part = types.Part.from_uri(file_uri=external_url, mime_type="application/pdf")response = client.models.generate_content(    model=MODEL,    contents=[        "Give me the three key takeaways from this report.",        part,    ],)print(response.text)client.close()

Nota: Gemini akan mengambil external_url pada waktu permintaan. Gunakan URL bertandatangan untuk penyedia storan awan peribadi (AWS/Azure). Pengambilan luaran mempunyai had saiz/format praktikal (rujuk dokumentasi).

Contoh C: Rujuk objek GCS (gs://) secara terus

# Example C: reference a GCS file (ensure service account has storage access)from google import genaifrom google.genai import types# For Vertex AI usage, standard practice is to use ADC (Application Default Credentials)client = genai.Client(vertexai=True, project="your-project-id", location="us-central1")MODEL = "gemini-3-pro"  # example model idgcs_uri = "gs://my-bucket/path/to/manual.pdf"part = types.Part.from_uri(file_uri=gcs_uri, mime_type="application/pdf")response = client.models.generate_content(    model=MODEL,    contents=[        "Extract the section titles from the attached manual and list them.",        part,    ],)print(response.text)client.close()

Nota: Akses GCS memerlukan tetapan IAM dan akaun perkhidmatan yang betul (kebenaran Object Viewer, pengesahan yang sesuai). Apabila anda mendaftar atau merujuk objek GCS, pastikan persekitaran masa jalan (Vertex / ADC / akaun perkhidmatan) mempunyai keizinan yang diperlukan.

batasan dan pertimbangan keselamatan

Had saiz dan jenis kandungan

Saiz pengambilan luaran: pengambilan URL luaran tertakluk kepada had yang didokumenkan (secara praktikalnya 100 MB setiap muatan yang diambil) dan jenis MIME/kandungan yang disokong. Jika anda perlu menghantar aset yang sangat besar (berbilang GB), gunakan Files API atau saluran pemprosesan berbeza.

Files API vs sebaris vs URL luaran: bila guna yang mana

Sebaris (from_bytes) — paling ringkas untuk fail tunggal sekali-sekala apabila aplikasi anda sudah mempunyai bait dan saiz ≤100 MB. Sesuai untuk percubaan dan perkhidmatan kecil.
URL luaran / URL bertandatangan — terbaik apabila fail berada di tempat lain (S3, Azure, web awam); mengelakkan pemindahan bait dan mengurangkan jalur lebar. Gunakan URL bertandatangan untuk aset peribadi.
GCS / objek berdaftar — terbaik apabila data anda sudah berada di Google Cloud dan anda mahukan corak produksi dengan rujukan stabil dan kawalan IAM.
Files API — gunakan untuk fail berterusan atau sangat besar yang anda mahu guna semula merentas permintaan; ambil perhatian kuota per-fail dan projek serta dasar penyimpanan/ketidak-kekalan.

Keselamatan dan privasi

URL bertandatangan: URL pra-bertandatangan perlu dijana dengan jangka hayat terhad dan kebenaran sempit. Jangan benamkan rahsia jangka panjang dalam permintaan.
IAM & OAuth: untuk akses terus GCS, tetapkan akaun perkhidmatan dengan prinsip keistimewaan minimum (objectViewer untuk akses baca). Ikuti amalan terbaik organisasi anda untuk pemutaran kunci dan pembalakan.
Penempatan data & pematuhan: apabila anda membenarkan API mengambil kandungan luaran, pastikan tindakan itu mematuhi pengendalian data dan keperluan regulatori anda (sesetengah data terkawal tidak boleh dihantar ke perkhidmatan luaran, walaupun sementara). Penyedia model mungkin mengekalkan metadata tentang permintaan dalam log — kira perkara itu dalam analisis privasi anda.

Perkara operasi

Storan Files API sementara: fail yang dimuat naik ke Files API mungkin bersifat sementara (sebelumnya 48 jam); untuk storan jangka panjang gunakan GCS atau storan berkekalan lain dan rujuk secara terus.
Pengambilan berulang: jika fail dirujuk melalui URL pada setiap permintaan dan digunakan dengan kerap, anda mungkin menanggung lebihan pengambilan berulang; pertimbangkan caching atau mendaftarkan salinan GCS untuk kegunaan berat.

Bagaimana ini mengubah seni bina aplikasi — contoh praktikal

Kes penggunaan — pembantu pengetahuan berat dokumen

Jika anda menjalankan pembantu pengetahuan dalaman yang membaca manual produk yang disimpan dalam GCS, daftar objek GCS tersebut sekali (atau tunjuk dengan URI gs://) dan kueri secara dinamik. Itu mengelakkan memuat naik semula PDF yang sama berulang kali dan menjadikan backend anda lebih ringkas. Gunakan Files API/pendaftaran GCS untuk manual yang sangat besar (>100 MB).

Kes penggunaan — aplikasi mudah alih pengguna menghantar foto

Untuk aplikasi mudah alih yang menghantar imej bagi kapsyen sekali jalan, gunakan bait sebaris untuk imej kecil (<100 MB). Itu mengekalkan pengalaman pengguna ringkas dan mengelakkan langkah muat naik kedua. Jika pengguna akan guna semula atau berkongsi imej yang sama dengan kerap, simpan dalam GCS dan berikan gs:// atau URL bertandatangan sebaliknya.

Kes penggunaan — saluran transkripsi audio

Nota suara pendek (<100 MB / < ~1 minit bergantung pada codec) boleh dihantar sebaris atau melalui URL bertandatangan. Untuk rakaman panjang, muat naik melalui Files API dan rujuk fail dalam panggilan penjanaan seterusnya untuk kegunaan semula yang cekap. Aliran kerja video/audio sering mempunyai nota amalan terbaik tambahan dalam dokumentasi media.

Kesimpulan

Kemas kini Gemini API daripada Google menjadikan lebih mudah untuk membawa data “sedia ada” ke dalam aliran kerja AI generatif: pengambilan terus dari URL awam atau bertandatangan dan pendaftaran GCS menghapuskan titik geseran operasi biasa, dan lonjakan daripada 20 MB → 100 MB untuk muatan sebaris memberikan jurutera lebih fleksibiliti untuk aliran permintaan tunggal yang ringkas. Untuk fail jangka panjang, sangat besar, atau digunakan berulang, Files API (2 GB setiap fail, storan lalai 48 jam)

Untuk bermula, terokai Gemini API melalui CometAPI, keupayaan Gemini 3 Pro dan gemini 3 flash dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda melakukan integrasi.

Sedia untuk bermula?→ Percubaan percuma Gemini 3 Pro !