CometAPI کے ساتھ Gemini Flash API تک کیسے رسائی حاصل کریں۔

CometAPI
AnnaMay 11, 2025
CometAPI کے ساتھ Gemini Flash API تک کیسے رسائی حاصل کریں۔

جنریٹو AI کے تیزی سے ارتقا پذیر منظر نامے میں، Google کا Gemini Flash Multimodality API ایک بڑی چھلانگ کی نمائندگی کرتا ہے — جو ڈویلپرز کو متن، تصاویر، ویڈیو، آڈیو اور مزید پراسیسنگ کے لیے ایک متحد، اعلی کارکردگی والا انٹرفیس پیش کرتا ہے۔ CometAPI کے ہموار اینڈ پوائنٹ مینجمنٹ اور بلنگ کنٹرولز کے ساتھ مل کر، آپ منٹوں میں اپنی ایپلی کیشنز میں جدید ملٹی موڈل استدلال کو ضم کر سکتے ہیں۔ یہ مضمون جیمنی کے مارچ-اپریل 2025 کے ریلیز سائیکل میں ہونے والی تازہ ترین پیشرفتوں کو CometAPI کے ذریعے Gemini Flash Multimodality API تک رسائی کے لیے رہنمائی کے ساتھ جوڑتا ہے۔

Gemini Flash Multimodality API کیا ہے؟

جیمنی کے ملٹی موڈل وژن کا جائزہ

Gemini Flash بڑے پیمانے پر AI ماڈلز کے Google کے وسیع Gemini خاندان کا حصہ ہے، جسے "ملٹی موڈل" ان پٹس کو ہینڈل کرنے کے لیے زمین سے ڈیزائن کیا گیا ہے—یعنی ایک ہی API کال کے اندر متن، تصاویر، آڈیو اور ویڈیو کو یکجا کرنے کا اشارہ دیتا ہے۔ صرف ٹیکسٹ ماڈلز کے برعکس، فلیش ویریئنٹس کم سے کم تاخیر کے ساتھ بھرپور، مخلوط میڈیا مواد کی ترجمانی اور تخلیق کرنے میں بہترین ہیں۔

  • جیمنی 2.5 فلیش ("چنگاری") اگلی نسل کی ملٹی موڈل ان پٹ صلاحیتیں اور حقیقی وقت کے کاموں کے لیے اعلیٰ تھرو پٹ پیش کرتا ہے۔ جیمنی 2.5 فلیش اپنے آؤٹ پٹس میں درستگی اور سیاق و سباق سے آگاہی کو بہتر بنانے کے لیے بہتر "خیالات کے ذریعے استدلال" متعارف کراتا ہے۔
  • جیمنی 2.0 فلیش امیج جنریشن فنکشن اپ گریڈ بصری کوالٹی اور ٹیکسٹ رینڈرنگ کی صلاحیتوں میں کمی مواد کی حفاظتی مداخلت

فلیش ملٹی موڈیلٹی کی اہم خصوصیات

  • مقامی تصویر کی تخلیق: بیرونی پائپ لائنوں کے بغیر براہ راست انتہائی سیاق و سباق کی تصاویر بنائیں یا ان میں ترمیم کریں۔
  • سٹریمنگ اور سوچنے کے طریقے: ریئل ٹائم آڈیو/ویڈیو تعامل کے لیے دو طرفہ سلسلہ بندی (Live API) کا فائدہ اٹھائیں، یا اندرونی استدلال کے اقدامات کو بے نقاب کرنے اور شفافیت کو بڑھانے کے لیے "تھنکنگ موڈ" کو فعال کریں۔
  • ساختی آؤٹ پٹ فارمیٹس: JSON یا دیگر سٹرکچرڈ اسکیموں پر آؤٹ پٹ کو محدود کریں، نیچے کی دھارے کے نظام کے ساتھ تعییناتی انضمام کی سہولت فراہم کرتے ہوئے۔
  • توسیع پذیر سیاق و سباق ونڈوز: سیاق و سباق کی لمبائی 10 لاکھ ٹوکنز تک ہوتی ہے، جو ایک ہی سیشن میں بڑی دستاویزات، ٹرانسکرپٹس، یا میڈیا اسٹریمز کے تجزیہ کو قابل بناتا ہے۔

CometAPI کیا ہے؟

CometAPI ایک متحد API گیٹ وے ہے جو 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو جمع کرتا ہے — بشمول OpenAI، Anthropic، اور Google کے Gemini — ایک واحد، استعمال میں آسان انٹرفیس میں۔ ماڈل تک رسائی، توثیق، بلنگ اور شرح کو محدود کرکے، CometAPI ڈویلپرز اور انٹرپرائزز کے لیے انضمام کی کوششوں کو آسان بناتا ہے، بنیادی فراہم کنندہ سے قطع نظر مستقل SDKs اور REST اینڈ پوائنٹس پیش کرتا ہے۔ خاص طور پر، CometAPI کے لیے سپورٹ جاری کیا۔ Gemini 2.5 Flash Preview API اور gemini-2.0-flash-exp-image-generation API پچھلے مہینے، تیز رفتار ردعمل کے اوقات، آٹو اسکیلنگ، اور مسلسل اپ ڈیٹس جیسی خصوصیات کو نمایاں کرنا—سب ایک ہی اختتامی نقطہ کے ذریعے قابل رسائی ہیں۔

CometAPI ایک متحد REST انٹرفیس فراہم کرتا ہے جو کہ سیکڑوں AI ماڈلز کو جمع کرتا ہے — بشمول Google کی Gemini فیملی — ایک مستقل اختتامی نقطہ کے تحت، بلٹ ان API-کی مینجمنٹ، استعمال کوٹہ، اور بلنگ ڈیش بورڈز کے ساتھ۔ متعدد وینڈر URLs اور اسناد کو جگانے کے بجائے، آپ اپنے کلائنٹ کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔ https://api.cometapi.com/v1 or https://api.cometapi.com اور ہر درخواست میں ہدف ماڈل کی وضاحت کریں۔

CometAPI استعمال کرنے کے فوائد

  1. آسان اینڈ پوائنٹ مینجمنٹ: تمام AI سروسز کے لیے سنگل بیس یو آر ایل کنفیگریشن اوور ہیڈ کو کم کرتا ہے۔
  2. متحد بلنگ اور شرح کی حد: ایک ڈیش بورڈ میں پورے Google، OpenAI، Anthropic، اور دیگر ماڈلز کے استعمال کو ٹریک کریں۔
  3. ٹوکن کوٹہ پولنگ: لاگت کی کارکردگی کو بہتر بناتے ہوئے مختلف AI وینڈرز کے ساتھ مفت ٹرائل یا انٹرپرائز لیول ٹوکن بجٹ کا اشتراک کریں۔

جیمنی فلیش

آپ CometAPI کے ساتھ Gemini Flash API کا استعمال کیسے شروع کر سکتے ہیں؟

میں CometAPI کلید کیسے حاصل کروں؟

  1. ایک اکاؤنٹ رجسٹر کریں
    پر جائیں CometAPI ڈیش بورڈ اور اپنے ای میل کے ساتھ سائن اپ کریں۔
  2. API کیز پر جائیں۔
    کے تحت اکاؤنٹ کی ترتیبات → API کیزپر کلک کریں، نئی کلید بنائیں.
  3. اپنی کلید کاپی کریں۔
    اس کلید کو محفوظ طریقے سے ذخیرہ کریں۔ آپ CometAPI کے ساتھ تصدیق کرنے کی ہر درخواست میں اس کا حوالہ دیں گے۔

ترکیب: اپنی API کلید کو پاس ورڈ کی طرح سمجھیں۔ اسے سورس کنٹرول کے لیے ارتکاب کرنے یا اسے کلائنٹ سائڈ کوڈ میں ظاہر کرنے سے گریز کریں۔

میں CometAPI کلائنٹ کو کیسے ترتیب دوں؟

آفیشل ازگر SDK کا استعمال کرتے ہوئے، آپ کلائنٹ کو اس طرح شروع کر سکتے ہیں:

pythonimport os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
    api_key="<YOUR_API_KEY>",    
)
  • base_url: ہمیشہ "https://api.cometapi.com/v1" CometAPI کے لیے۔
  • api_key: آپ کی ذاتی CometAPI کلید۔

آپ اپنی پہلی ملٹی موڈل درخواست کیسے کرتے ہیں؟

ذیل میں ایک قدم بہ قدم مثال دی گئی ہے کہ کس طرح کال کریں۔ Gemini 2.0 تجرباتی API (صرف ٹیکسٹ اور امیج جنریشن ویرینٹ دونوں) کے ذریعے CometAPI سادہ استعمال کرتے ہوئے requests ازگر میں

کیا انحصار کی ضرورت ہے؟

یقینی بنائیں کہ آپ کے پاس مندرجہ ذیل Python پیکجز انسٹال ہیں:

bashpip install openai pillow requests
  • openai: CometAPI سے ہم آہنگ SDK۔
  • pillow: تصویر کو سنبھالنا۔
  • requests: ریموٹ اثاثوں کے لیے HTTP درخواستیں۔

میں اپنے ملٹی موڈل ان پٹ کیسے تیار کروں؟

جیمنی فلیش "مشمولات" کی ایک فہرست کو قبول کرتا ہے، جہاں ہر عنصر ہو سکتا ہے:

  • متن (تار)
  • تصویر (PIL.Image.Image اعتراض)
  • آڈیو (بائنری یا فائل نما آبجیکٹ)
  • ویڈیو (بائنری یا فائل نما آبجیکٹ)

URL سے تصویر لوڈ کرنے کی مثال:

pythonfrom PIL import Image
import requests

image = Image.open(
    requests.get(
        "https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/generative-ai/image/meal.png",
        stream=True,
    ).raw
)

میں جیمنی 2.5 فلیش اینڈ پوائنٹ کو کیسے کال کروں؟

pythonresponse = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-preview-04-17",
    contents=[
        image,
        "Write a concise, engaging caption for this meal photo."
    ]
)
print(response.text)
  • model: اپنے ٹارگٹ ماڈل ID کا انتخاب کریں (مثال کے طور پر، "gemini-2.5-flash-preview-04-17").
  • contents: اختلاط کے طریقوں کی ایک فہرست۔
  • response.text: ماڈل کی متنی پیداوار پر مشتمل ہے۔

امیج جنریشن کے تجرباتی ماڈل کو کال کریں۔

پیدا کرنا تصاویر، کا استعمال کرتے ہیں Gemini 2.0 Flash Exp‑Image‑Generation ماڈل:

payload = {
    "model": "Gemini 2.0 Flash Exp-Image-Generation",
    "messages": [
        {"role": "system",  "content": "You are an AI that can draw anything."},
        {"role": "user",    "content": "Create a 3D‑style illustration of a golden retriever puppy."}
    ],
    # you can still control response length if you want mixed text + image captions:

    "max_tokens": 100,
}

resp = requests.post(ENDPOINT, headers=headers, json=payload)
resp.raise_for_status()

data = resp.json()
choice = data

# 1) Print any text (caption, explanation, etc.)

print("Caption:", choice.get("content", ""))

# 2) Decode & save the image if provided as base64

if "image" in choice:
    import base64
    img_bytes = base64.b64decode(choice)
    with open("output.png", "wb") as f:
        f.write(img_bytes)
    print("Saved image to output.png")

نوٹ: CometAPI کی Gemini API کی مخصوص ریپنگ پر منحصر ہے، امیج فیلڈ کو بلایا جا سکتا ہے۔ "image" or "data". معائنہ کریں۔ data تصدیق کے لئے.

ایک اسکرپٹ میں مکمل مثال

import requests, base64

API_KEY    = "sk‑YOUR_COMETAPI_KEY"
ENDPOINT   = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
HEADERS    = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

def call_gemini(model, messages, max_tokens=200):
    payload = {
        "model": model,
        "messages": messages,
        "max_tokens": max_tokens
    }
    r = requests.post(ENDPOINT, headers=HEADERS, json=payload)
    r.raise_for_status()
    return r.json()

# Text‑only call

text_msg = call_gemini(
    "gemini-2.0-flash-exp",
    [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user",   "content": "Summarize the lifecycle of a star."}
    ],
    max_tokens=250
)
print("🌟 Text output:\n", text_msg.get("content"))

# Image call

img_msg = call_gemini(
    "Gemini 2.0 Flash Exp-Image-Generation",
    [
        {"role": "system", "content": "You draw photorealistic images."},
        {"role": "user",   "content": "Show me a photorealistic apple on a marble table."}
    ],
    max_tokens=50
)
print("\n🎨 Caption:\n", img_msg.get("content"))

if img_msg.get("image"):
    img_data = base64.b64decode(img_msg)
    with open("apple.png", "wb") as img_file:
        img_file.write(img_data)
    print("Saved illustration to apple.png")

اس پیٹرن کے ساتھ آپ جیمنی فلیش کی کسی بھی قسم میں پلگ ان کر سکتے ہیں—بس اسے تبدیل کریں۔ model فیلڈ gemini-2.5-flash-preview-04-17 متن کے لیے یا Gemini 2.0 Flash Exp‑Image‑Generation ملٹی موڈل امیج ورک کے لیے۔

آپ جیمنی فلیش کی جدید خصوصیات سے کیسے فائدہ اٹھاتے ہیں؟

میں سٹریمنگ اور ریئل ٹائم جوابات کو کیسے ہینڈل کر سکتا ہوں؟

جیمنی 2.5 فلیش کم لیٹنسی ایپلی کیشنز کے لیے اسٹریمنگ آؤٹ پٹ کو سپورٹ کرتا ہے۔ سلسلہ بندی کو فعال کرنے کے لیے:

pythonfor chunk in client.models.stream_generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-preview-04-17",
    contents=,
):
    print(chunk.choices.delta.content, end="")
  • stream_generate_content: جزوی ردعمل دیتا ہے (chunk).
  • چیٹ بوٹس یا لائیو کیپشننگ کے لیے مثالی جہاں فوری تاثرات درکار ہوں۔

میں فنکشن کالنگ کے ساتھ سٹرکچرڈ آؤٹ پٹ کو کیسے نافذ کر سکتا ہوں؟

جیمنی فلیش ایک مخصوص اسکیما کے مطابق JSON کو واپس کر سکتا ہے۔ اپنے فنکشن دستخط کی وضاحت کریں:

pythonfunctions = [
    {
        "name": "create_recipe",
        "description": "Generate a cooking recipe based on ingredients.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "title": {"type": "string"},
                "ingredients": {
                    "type": "array",
                    "items": {"type": "string"}
                },
                "steps": {
                    "type": "array",
                    "items": {"type": "string"}
                }
            },
            "required": 
        }
    }
]

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-preview-04-17",
    contents=,
    functions=functions,
    function_call={"name": "create_recipe"},
)
print(response.choices.message.function_call.arguments)
  • functions: JSON اسکیموں کی صف۔
  • function_call: ماڈل کو ہدایت کرتا ہے کہ وہ آپ کے اسکیما کو طلب کرے، سٹرکچرڈ ڈیٹا کو واپس کرے۔

نتیجہ اور اگلے اقدامات

اس گائیڈ میں، آپ نے سیکھا ہے۔ کیا جیمنی فلیش ملٹی موڈل ماڈل ہیں، کس طرح CometAPI ان تک رسائی کو ہموار کرتا ہے، اور قدم بہ قدم اپنی پہلی ملٹی موڈل درخواست کرنے کے لیے ہدایات۔ آپ نے یہ بھی دیکھا ہے کہ کس طرح اسٹریمنگ اور فنکشن کالنگ جیسی جدید صلاحیتوں کو غیر مقفل کرنا ہے، اور لاگت اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے بہترین طریقوں کا احاطہ کیا ہے۔

فوری طور پر اگلے قدم کے طور پر:

  1. آزما کر CometAPI کے ذریعے Gemini 2.0 Flash Exp-Image-generation اور 2.5 Flash ماڈل دونوں کے ساتھ۔
  2. پروٹوٹائپ ایک ملٹی موڈل ایپلی کیشن — جیسے کہ تصویر سے متن کا مترجم یا آڈیو سمریزر — حقیقی دنیا کی صلاحیت کو دریافت کرنے کے لیے۔
  3. کی نگرانی معیار، تاخیر اور لاگت کا بہترین توازن حاصل کرنے کے لیے آپ کا استعمال اور اشارے اور اسکیموں پر اعادہ کریں۔

CometAPI کے یونیفائیڈ انٹرفیس کے ذریعے Gemini Flash کی طاقت کا فائدہ اٹھا کر، آپ ترقی کو تیز کر سکتے ہیں، آپریشنل اوور ہیڈ کو کم کر سکتے ہیں، اور ریکارڈ وقت میں اپنے صارفین کے لیے جدید ترین ملٹی موڈل AI سلوشنز لا سکتے ہیں۔

فورا شروع کرنا

CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔ جیمنی 2.5 فلیش پری API اور Gemini 2.0 Flash Exp-Image-generation API، اور آپ کو رجسٹر کرنے اور لاگ ان کرنے کے بعد اپنے اکاؤنٹ میں $1 مل جائے گا! رجسٹر کرنے اور CometAPI کا تجربہ کرنے میں خوش آمدید. CometAPI آپ جاتے وقت ادائیگی کرتا ہے،جیمنی 2.5 فلیش پری API (ماڈل کا نام: gemini-2.5-flash-preview-04-17CometAPI میں قیمتوں کا تعین اس طرح کیا گیا ہے:

  • ان پٹ ٹوکنز: $0.24/M ٹوکن
  • آؤٹ پٹ ٹوکنز: $0.96/M ٹوکن

فوری انضمام کے لیے، براہ کرم دیکھیں API دستاویز

مزید پڑھیں

500+ ماڈلز ایک API میں

20% تک چھوٹ