यह एक पूरी गाइड है, जिसमें लाइव एपीआई के साथ उपलब्ध सुविधाओं और कॉन्फ़िगरेशन के बारे में बताया गया है. सामान्य इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में खास जानकारी और सैंपल कोड पाने के लिए, Live API का इस्तेमाल शुरू करना पेज देखें.
शुरू करने से पहले
- मुख्य कॉन्सेप्ट के बारे में जानें: अगर आपने अब तक ऐसा नहीं किया है, तो पहले Live API का इस्तेमाल शुरू करना पेज पढ़ें. इस लेख में, आपको Live API के बुनियादी सिद्धांतों के बारे में जानकारी मिलेगी. साथ ही, यह भी बताया जाएगा कि यह कैसे काम करता है. इसके अलावा, अलग-अलग मॉडल और उनके ऑडियो जनरेट करने के तरीकों (नेटिव ऑडियो या आधा-कैस्केड) के बीच के अंतर के बारे में भी बताया जाएगा.
- AI Studio में Live API आज़माएं: ऐप्लिकेशन बनाना शुरू करने से पहले, Google AI Studio में Live API आज़माना आपके लिए मददगार हो सकता है. Google AI Studio में Live API का इस्तेमाल करने के लिए, स्ट्रीम करें को चुनें.
कनेक्शन सेट अप करना
यहां दिए गए उदाहरण में, एपीआई पासकोड की मदद से कनेक्शन बनाने का तरीका बताया गया है:
Python
import asyncio
from google import genai
client = genai.Client()
model = "gemini-live-2.5-flash-preview"
config = {"response_modalities": ["TEXT"]}
async def main():
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
print("Session started")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
JavaScript
import { GoogleGenAI, Modality } from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({});
const model = 'gemini-live-2.5-flash-preview';
const config = { responseModalities: [Modality.TEXT] };
async function main() {
const session = await ai.live.connect({
model: model,
callbacks: {
onopen: function () {
console.debug('Opened');
},
onmessage: function (message) {
console.debug(message);
},
onerror: function (e) {
console.debug('Error:', e.message);
},
onclose: function (e) {
console.debug('Close:', e.reason);
},
},
config: config,
});
// Send content...
session.close();
}
main();
इंटरैक्शन के तरीके
नीचे दिए गए सेक्शन में, Live API में उपलब्ध अलग-अलग इनपुट और आउटपुट मोड के उदाहरण और उनसे जुड़ी जानकारी दी गई है.
टेक्स्ट भेजना और पाना
मैसेज भेजने और पाने का तरीका यहां बताया गया है:
Python
import asyncio
from google import genai
client = genai.Client()
model = "gemini-live-2.5-flash-preview"
config = {"response_modalities": ["TEXT"]}
async def main():
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
message = "Hello, how are you?"
await session.send_client_content(
turns={"role": "user", "parts": [{"text": message}]}, turn_complete=True
)
async for response in session.receive():
if response.text is not None:
print(response.text, end="")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
JavaScript
import { GoogleGenAI, Modality } from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({});
const model = 'gemini-live-2.5-flash-preview';
const config = { responseModalities: [Modality.TEXT] };
async function live() {
const responseQueue = [];
async function waitMessage() {
let done = false;
let message = undefined;
while (!done) {
message = responseQueue.shift();
if (message) {
done = true;
} else {
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));
}
}
return message;
}
async function handleTurn() {
const turns = [];
let done = false;
while (!done) {
const message = await waitMessage();
turns.push(message);
if (message.serverContent && message.serverContent.turnComplete) {
done = true;
}
}
return turns;
}
const session = await ai.live.connect({
model: model,
callbacks: {
onopen: function () {
console.debug('Opened');
},
onmessage: function (message) {
responseQueue.push(message);
},
onerror: function (e) {
console.debug('Error:', e.message);
},
onclose: function (e) {
console.debug('Close:', e.reason);
},
},
config: config,
});
const inputTurns = 'Hello how are you?';
session.sendClientContent({ turns: inputTurns });
const turns = await handleTurn();
for (const turn of turns) {
if (turn.text) {
console.debug('Received text: %s\n', turn.text);
}
else if (turn.data) {
console.debug('Received inline data: %s\n', turn.data);
}
}
session.close();
}
async function main() {
await live().catch((e) => console.error('got error', e));
}
main();
कॉन्टेंट के इंक्रीमेंटल अपडेट
टेक्स्ट इनपुट भेजने, सेशन का कॉन्टेक्स्ट सेट करने या सेशन का कॉन्टेक्स्ट वापस लाने के लिए, इंक्रीमेंटल अपडेट का इस्तेमाल करें. कम शब्दों वाले कॉन्टेक्स्ट के लिए, इवेंट के सटीक क्रम को दिखाने के लिए, बारी-बारी से इंटरैक्शन भेजे जा सकते हैं:
Python
turns = [
{"role": "user", "parts": [{"text": "What is the capital of France?"}]},
{"role": "model", "parts": [{"text": "Paris"}]},
]
await session.send_client_content(turns=turns, turn_complete=False)
turns = [{"role": "user", "parts": [{"text": "What is the capital of Germany?"}]}]
await session.send_client_content(turns=turns, turn_complete=True)
JavaScript
let inputTurns = [
{ "role": "user", "parts": [{ "text": "What is the capital of France?" }] },
{ "role": "model", "parts": [{ "text": "Paris" }] },
]
session.sendClientContent({ turns: inputTurns, turnComplete: false })
inputTurns = [{ "role": "user", "parts": [{ "text": "What is the capital of Germany?" }] }]
session.sendClientContent({ turns: inputTurns, turnComplete: true })
लंबे कॉन्टेक्स्ट के लिए, हमारा सुझाव है कि आप एक मैसेज की खास जानकारी दें, ताकि बाद के इंटरैक्शन के लिए कॉन्टेक्स्ट विंडो खाली हो सके. सेशन के कॉन्टेक्स्ट को लोड करने का कोई दूसरा तरीका जानने के लिए, सेशन फिर से शुरू करना देखें.
ऑडियो भेजना और पाना
ऑडियो से ऑडियो का सबसे सामान्य उदाहरण, शुरू करने के लिए गाइड में दिया गया है.
यहां ऑडियो को टेक्स्ट में बदलने की सुविधा का एक उदाहरण दिया गया है. यह सुविधा, WAV फ़ाइल को पढ़कर, उसे सही फ़ॉर्मैट में भेजती है और टेक्स्ट आउटपुट पाती है:
Python
# Test file: https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/16000.wav
# Install helpers for converting files: pip install librosa soundfile
import asyncio
import io
from pathlib import Path
from google import genai
from google.genai import types
import soundfile as sf
import librosa
client = genai.Client()
model = "gemini-live-2.5-flash-preview"
config = {"response_modalities": ["TEXT"]}
async def main():
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
buffer = io.BytesIO()
y, sr = librosa.load("sample.wav", sr=16000)
sf.write(buffer, y, sr, format='RAW', subtype='PCM_16')
buffer.seek(0)
audio_bytes = buffer.read()
# If already in correct format, you can use this:
# audio_bytes = Path("sample.pcm").read_bytes()
await session.send_realtime_input(
audio=types.Blob(data=audio_bytes, mime_type="audio/pcm;rate=16000")
)
async for response in session.receive():
if response.text is not None:
print(response.text)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
JavaScript
// Test file: https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/16000.wav
// Install helpers for converting files: npm install wavefile
import { GoogleGenAI, Modality } from '@google/genai';
import * as fs from "node:fs";
import pkg from 'wavefile';
const { WaveFile } = pkg;
const ai = new GoogleGenAI({});
const model = 'gemini-live-2.5-flash-preview';
const config = { responseModalities: [Modality.TEXT] };
async function live() {
const responseQueue = [];
async function waitMessage() {
let done = false;
let message = undefined;
while (!done) {
message = responseQueue.shift();
if (message) {
done = true;
} else {
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));
}
}
return message;
}
async function handleTurn() {
const turns = [];
let done = false;
while (!done) {
const message = await waitMessage();
turns.push(message);
if (message.serverContent && message.serverContent.turnComplete) {
done = true;
}
}
return turns;
}
const session = await ai.live.connect({
model: model,
callbacks: {
onopen: function () {
console.debug('Opened');
},
onmessage: function (message) {
responseQueue.push(message);
},
onerror: function (e) {
console.debug('Error:', e.message);
},
onclose: function (e) {
console.debug('Close:', e.reason);
},
},
config: config,
});
// Send Audio Chunk
const fileBuffer = fs.readFileSync("sample.wav");
// Ensure audio conforms to API requirements (16-bit PCM, 16kHz, mono)
const wav = new WaveFile();
wav.fromBuffer(fileBuffer);
wav.toSampleRate(16000);
wav.toBitDepth("16");
const base64Audio = wav.toBase64();
// If already in correct format, you can use this:
// const fileBuffer = fs.readFileSync("sample.pcm");
// const base64Audio = Buffer.from(fileBuffer).toString('base64');
session.sendRealtimeInput(
{
audio: {
data: base64Audio,
mimeType: "audio/pcm;rate=16000"
}
}
);
const turns = await handleTurn();
for (const turn of turns) {
if (turn.text) {
console.debug('Received text: %s\n', turn.text);
}
else if (turn.data) {
console.debug('Received inline data: %s\n', turn.data);
}
}
session.close();
}
async function main() {
await live().catch((e) => console.error('got error', e));
}
main();
यहां टेक्स्ट-टू-ऑडियो का उदाहरण दिया गया है.
AUDIO
को रिस्पॉन्स मोडैलिटी के तौर पर सेट करके, ऑडियो रिस्पॉन्स पाया जा सकता है. इस उदाहरण में, मिले डेटा को WAV फ़ाइल के तौर पर सेव किया गया है:
Python
import asyncio
import wave
from google import genai
client = genai.Client()
model = "gemini-live-2.5-flash-preview"
config = {"response_modalities": ["AUDIO"]}
async def main():
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
wf = wave.open("audio.wav", "wb")
wf.setnchannels(1)
wf.setsampwidth(2)
wf.setframerate(24000)
message = "Hello how are you?"
await session.send_client_content(
turns={"role": "user", "parts": [{"text": message}]}, turn_complete=True
)
async for response in session.receive():
if response.data is not None:
wf.writeframes(response.data)
# Un-comment this code to print audio data info
# if response.server_content.model_turn is not None:
# print(response.server_content.model_turn.parts[0].inline_data.mime_type)
wf.close()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
JavaScript
import { GoogleGenAI, Modality } from '@google/genai';
import * as fs from "node:fs";
import pkg from 'wavefile';
const { WaveFile } = pkg;
const ai = new GoogleGenAI({});
const model = 'gemini-live-2.5-flash-preview';
const config = { responseModalities: [Modality.AUDIO] };
async function live() {
const responseQueue = [];
async function waitMessage() {
let done = false;
let message = undefined;
while (!done) {
message = responseQueue.shift();
if (message) {
done = true;
} else {
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));
}
}
return message;
}
async function handleTurn() {
const turns = [];
let done = false;
while (!done) {
const message = await waitMessage();
turns.push(message);
if (message.serverContent && message.serverContent.turnComplete) {
done = true;
}
}
return turns;
}
const session = await ai.live.connect({
model: model,
callbacks: {
onopen: function () {
console.debug('Opened');
},
onmessage: function (message) {
responseQueue.push(message);
},
onerror: function (e) {
console.debug('Error:', e.message);
},
onclose: function (e) {
console.debug('Close:', e.reason);
},
},
config: config,
});
const inputTurns = 'Hello how are you?';
session.sendClientContent({ turns: inputTurns });
const turns = await handleTurn();
// Combine audio data strings and save as wave file
const combinedAudio = turns.reduce((acc, turn) => {
if (turn.data) {
const buffer = Buffer.from(turn.data, 'base64');
const intArray = new Int16Array(buffer.buffer, buffer.byteOffset, buffer.byteLength / Int16Array.BYTES_PER_ELEMENT);
return acc.concat(Array.from(intArray));
}
return acc;
}, []);
const audioBuffer = new Int16Array(combinedAudio);
const wf = new WaveFile();
wf.fromScratch(1, 24000, '16', audioBuffer);
fs.writeFileSync('output.wav', wf.toBuffer());
session.close();
}
async function main() {
await live().catch((e) => console.error('got error', e));
}
main();
ऑडियो फ़ॉर्मैट
Live API में ऑडियो डेटा हमेशा रॉ, लिटल-एंडियन, और 16-बिट PCM होता है. ऑडियो आउटपुट हमेशा 24 किलोहर्ट्ज़ के सैंपल रेट का इस्तेमाल करता है. इनपुट ऑडियो का नेटिव सैंपल रेट 16 किलोहर्ट्ज़ होता है. हालांकि, ज़रूरत पड़ने पर Live API, ऑडियो को फिर से सैंपल करेगा, ताकि कोई भी सैंपल रेट भेजा जा सके. इनपुट ऑडियो का सैंपल रेट बताने के लिए, ऑडियो वाले हर Blob का MIME टाइप, audio/pcm;rate=16000
जैसी वैल्यू पर सेट करें.
ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन
सेटअप कॉन्फ़िगरेशन में output_audio_transcription
भेजकर, मॉडल के ऑडियो आउटपुट को टेक्स्ट में बदलने की सुविधा चालू की जा सकती है. बोली को लेख में बदलने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली भाषा का पता, मॉडल के जवाब से लगाया जाता है.
Python
import asyncio
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
model = "gemini-live-2.5-flash-preview"
config = {"response_modalities": ["AUDIO"],
"output_audio_transcription": {}
}
async def main():
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
message = "Hello? Gemini are you there?"
await session.send_client_content(
turns={"role": "user", "parts": [{"text": message}]}, turn_complete=True
)
async for response in session.receive():
if response.server_content.model_turn:
print("Model turn:", response.server_content.model_turn)
if response.server_content.output_transcription:
print("Transcript:", response.server_content.output_transcription.text)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
JavaScript
import { GoogleGenAI, Modality } from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({});
const model = 'gemini-live-2.5-flash-preview';
const config = {
responseModalities: [Modality.AUDIO],
outputAudioTranscription: {}
};
async function live() {
const responseQueue = [];
async function waitMessage() {
let done = false;
let message = undefined;
while (!done) {
message = responseQueue.shift();
if (message) {
done = true;
} else {
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));
}
}
return message;
}
async function handleTurn() {
const turns = [];
let done = false;
while (!done) {
const message = await waitMessage();
turns.push(message);
if (message.serverContent && message.serverContent.turnComplete) {
done = true;
}
}
return turns;
}
const session = await ai.live.connect({
model: model,
callbacks: {
onopen: function () {
console.debug('Opened');
},
onmessage: function (message) {
responseQueue.push(message);
},
onerror: function (e) {
console.debug('Error:', e.message);
},
onclose: function (e) {
console.debug('Close:', e.reason);
},
},
config: config,
});
const inputTurns = 'Hello how are you?';
session.sendClientContent({ turns: inputTurns });
const turns = await handleTurn();
for (const turn of turns) {
if (turn.serverContent && turn.serverContent.outputTranscription) {
console.debug('Received output transcription: %s\n', turn.serverContent.outputTranscription.text);
}
}
session.close();
}
async function main() {
await live().catch((e) => console.error('got error', e));
}
main();
सेटअप कॉन्फ़िगरेशन में input_audio_transcription
भेजकर, ऑडियो इनपुट का ट्रांसक्रिप्शन चालू किया जा सकता है.
Python
import asyncio
from pathlib import Path
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
model = "gemini-live-2.5-flash-preview"
config = {
"response_modalities": ["TEXT"],
"input_audio_transcription": {},
}
async def main():
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
audio_data = Path("16000.pcm").read_bytes()
await session.send_realtime_input(
audio=types.Blob(data=audio_data, mime_type='audio/pcm;rate=16000')
)
async for msg in session.receive():
if msg.server_content.input_transcription:
print('Transcript:', msg.server_content.input_transcription.text)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
JavaScript
import { GoogleGenAI, Modality } from '@google/genai';
import * as fs from "node:fs";
import pkg from 'wavefile';
const { WaveFile } = pkg;
const ai = new GoogleGenAI({});
const model = 'gemini-live-2.5-flash-preview';
const config = {
responseModalities: [Modality.TEXT],
inputAudioTranscription: {}
};
async function live() {
const responseQueue = [];
async function waitMessage() {
let done = false;
let message = undefined;
while (!done) {
message = responseQueue.shift();
if (message) {
done = true;
} else {
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));
}
}
return message;
}
async function handleTurn() {
const turns = [];
let done = false;
while (!done) {
const message = await waitMessage();
turns.push(message);
if (message.serverContent && message.serverContent.turnComplete) {
done = true;
}
}
return turns;
}
const session = await ai.live.connect({
model: model,
callbacks: {
onopen: function () {
console.debug('Opened');
},
onmessage: function (message) {
responseQueue.push(message);
},
onerror: function (e) {
console.debug('Error:', e.message);
},
onclose: function (e) {
console.debug('Close:', e.reason);
},
},
config: config,
});
// Send Audio Chunk
const fileBuffer = fs.readFileSync("16000.wav");
// Ensure audio conforms to API requirements (16-bit PCM, 16kHz, mono)
const wav = new WaveFile();
wav.fromBuffer(fileBuffer);
wav.toSampleRate(16000);
wav.toBitDepth("16");
const base64Audio = wav.toBase64();
// If already in correct format, you can use this:
// const fileBuffer = fs.readFileSync("sample.pcm");
// const base64Audio = Buffer.from(fileBuffer).toString('base64');
session.sendRealtimeInput(
{
audio: {
data: base64Audio,
mimeType: "audio/pcm;rate=16000"
}
}
);
const turns = await handleTurn();
for (const turn of turns) {
if (turn.serverContent && turn.serverContent.outputTranscription) {
console.log("Transcription")
console.log(turn.serverContent.outputTranscription.text);
}
}
for (const turn of turns) {
if (turn.text) {
console.debug('Received text: %s\n', turn.text);
}
else if (turn.data) {
console.debug('Received inline data: %s\n', turn.data);
}
else if (turn.serverContent && turn.serverContent.inputTranscription) {
console.debug('Received input transcription: %s\n', turn.serverContent.inputTranscription.text);
}
}
session.close();
}
async function main() {
await live().catch((e) => console.error('got error', e));
}
main();
ऑडियो और वीडियो स्ट्रीम करना
आवाज़ और भाषा बदलना
Live API मॉडल में, अलग-अलग आवाज़ों का एक सेट होता है. हाफ़-कैस्केड, Puck, Charon, Kore, Fenrir, Aoede, Leda, Orus, और Zephyr के साथ काम करता है. नेटिव ऑडियो में, टीटीएस मॉडल की सूची जैसी ही बहुत लंबी सूची काम करती है. AI Studio में जाकर, सभी आवाज़ों को सुना जा सकता है.
किसी आवाज़ को सेट करने के लिए, सेशन कॉन्फ़िगरेशन के हिस्से के तौर पर, speechConfig
ऑब्जेक्ट में आवाज़ का नाम सेट करें:
Python
config = {
"response_modalities": ["AUDIO"],
"speech_config": {
"voice_config": {"prebuilt_voice_config": {"voice_name": "Kore"}}
},
}
JavaScript
const config = {
responseModalities: [Modality.AUDIO],
speechConfig: { voiceConfig: { prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "Kore" } } }
};
Live API, कई भाषाओं में काम करता है.
भाषा बदलने के लिए, सेशन कॉन्फ़िगरेशन के हिस्से के तौर पर, speechConfig
ऑब्जेक्ट में भाषा कोड सेट करें:
Python
config = {
"response_modalities": ["AUDIO"],
"speech_config": {
"language_code": "de-DE"
}
}
JavaScript
const config = {
responseModalities: [Modality.AUDIO],
speechConfig: { languageCode: "de-DE" }
};
नेटिव ऑडियो की सुविधाएं
ये सुविधाएं सिर्फ़ मूल ऑडियो के साथ उपलब्ध हैं. मॉडल और ऑडियो जनरेशन चुनें में, नेटिव ऑडियो के बारे में ज़्यादा जानें.
नेटिव ऑडियो आउटपुट का इस्तेमाल करने का तरीका
नेटिव ऑडियो आउटपुट का इस्तेमाल करने के लिए, नेटिव ऑडियो मॉडल में से किसी एक को कॉन्फ़िगर करें और response_modalities
को AUDIO
पर सेट करें.
पूरी जानकारी के लिए, ऑडियो भेजना और पाना लेख पढ़ें.
Python
model = "gemini-2.5-flash-preview-native-audio-dialog"
config = types.LiveConnectConfig(response_modalities=["AUDIO"])
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
# Send audio input and receive audio
JavaScript
const model = 'gemini-2.5-flash-preview-native-audio-dialog';
const config = { responseModalities: [Modality.AUDIO] };
async function main() {
const session = await ai.live.connect({
model: model,
config: config,
callbacks: ...,
});
// Send audio input and receive audio
session.close();
}
main();
अफ़ेक्टिव डायलॉग
इस सुविधा की मदद से, Gemini अपने जवाब की स्टाइल को इनपुट एक्सप्रेशन और टोन के हिसाब से अडजस्ट कर सकता है.
एफ़ेक्टिव डायलॉग का इस्तेमाल करने के लिए, एपीआई वर्शन को v1alpha
पर सेट करें और सेटअप मैसेज में enable_affective_dialog
को true
पर सेट करें:
Python
client = genai.Client(http_options={"api_version": "v1alpha"})
config = types.LiveConnectConfig(
response_modalities=["AUDIO"],
enable_affective_dialog=True
)
JavaScript
const ai = new GoogleGenAI({ httpOptions: {"apiVersion": "v1alpha"} });
const config = {
responseModalities: [Modality.AUDIO],
enableAffectiveDialog: true
};
ध्यान दें कि फ़िलहाल, भावों के हिसाब से डायलॉग जनरेट करने की सुविधा, सिर्फ़ नेटिव ऑडियो आउटपुट मॉडल के साथ काम करती है.
ऑडियो के लिए प्रोएक्टिव सुविधा
इस सुविधा के चालू होने पर, Gemini यह तय कर सकता है कि अगर कोई कॉन्टेंट काम का नहीं है, तो उस पर जवाब न दिया जाए.
इसका इस्तेमाल करने के लिए, एपीआई वर्शन को v1alpha
पर सेट करें. साथ ही, सेटअप मैसेज में proactivity
फ़ील्ड को कॉन्फ़िगर करें और proactive_audio
को true
पर सेट करें:
Python
client = genai.Client(http_options={"api_version": "v1alpha"})
config = types.LiveConnectConfig(
response_modalities=["AUDIO"],
proactivity={'proactive_audio': True}
)
JavaScript
const ai = new GoogleGenAI({ httpOptions: {"apiVersion": "v1alpha"} });
const config = {
responseModalities: [Modality.AUDIO],
proactivity: { proactiveAudio: true }
}
ध्यान दें कि फ़िलहाल, ऑडियो के लिए पहले से तैयार जवाब देने की सुविधा सिर्फ़ नेटिव ऑडियो आउटपुट मॉडल के साथ काम करती है.
सोचने की सुविधा के साथ नेटिव ऑडियो आउटपुट
नेटिव ऑडियो आउटपुट में सोचने की सुविधाएं काम करती हैं. ये सुविधाएं, gemini-2.5-flash-exp-native-audio-thinking-dialog
नाम के अलग मॉडल के ज़रिए उपलब्ध हैं.
पूरी जानकारी के लिए, ऑडियो भेजना और पाना लेख पढ़ें.
Python
model = "gemini-2.5-flash-exp-native-audio-thinking-dialog"
config = types.LiveConnectConfig(response_modalities=["AUDIO"])
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
# Send audio input and receive audio
JavaScript
const model = 'gemini-2.5-flash-exp-native-audio-thinking-dialog';
const config = { responseModalities: [Modality.AUDIO] };
async function main() {
const session = await ai.live.connect({
model: model,
config: config,
callbacks: ...,
});
// Send audio input and receive audio
session.close();
}
main();
आवाज़ की गतिविधि का पता लगाने की सुविधा (वीएडी)
आवाज़ की गतिविधि का पता लगाने (वीएडी) की सुविधा से, मॉडल को यह पता चलता है कि कोई व्यक्ति बोल रहा है या नहीं. यह सुविधा, नैचुरल बातचीत बनाने के लिए ज़रूरी है. इससे उपयोगकर्ता, मॉडल को किसी भी समय बीच में रोक सकता है.
जब वीएडी किसी रुकावट का पता लगाता है, तो जनरेट की जा रही आवाज़ को रद्द कर दिया जाता है और उसे हटा दिया जाता है. सेशन के इतिहास में सिर्फ़ वह जानकारी सेव की जाती है जो क्लाइंट को पहले से भेजी जा चुकी है. इसके बाद, सर्वर रुकावट की रिपोर्ट करने के लिए BidiGenerateContentServerContent
मैसेज भेजता है.
इसके बाद, Gemini सर्वर उन सभी फ़ंक्शन कॉल को खारिज कर देता है जो अभी तक प्रोसेस नहीं हुए हैं. साथ ही, रद्द किए गए कॉल के आईडी के साथ एक BidiGenerateContentServerContent
मैसेज भेजता है.
Python
async for response in session.receive():
if response.server_content.interrupted is True:
# The generation was interrupted
# If realtime playback is implemented in your application,
# you should stop playing audio and clear queued playback here.
JavaScript
const turns = await handleTurn();
for (const turn of turns) {
if (turn.serverContent && turn.serverContent.interrupted) {
// The generation was interrupted
// If realtime playback is implemented in your application,
// you should stop playing audio and clear queued playback here.
}
}
ऑटोमैटिक वीएडी
डिफ़ॉल्ट रूप से, मॉडल लगातार चलने वाली ऑडियो इनपुट स्ट्रीम पर, अपने-आप वीएडी करता है. VAD को सेटअप कॉन्फ़िगरेशन के realtimeInputConfig.automaticActivityDetection
फ़ील्ड की मदद से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.
जब ऑडियो स्ट्रीम को एक सेकंड से ज़्यादा समय के लिए रोका जाता है (उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता ने माइक्रोफ़ोन बंद कर दिया है), तो कैश मेमोरी में सेव किए गए किसी भी ऑडियो को फ़्लश करने के लिए, audioStreamEnd
इवेंट भेजा जाना चाहिए. क्लाइंट, ऑडियो डेटा भेजना कभी भी फिर से शुरू कर सकता है.
Python
# example audio file to try:
# URL = "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/hello_are_you_there.pcm"
# !wget -q $URL -O sample.pcm
import asyncio
from pathlib import Path
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
model = "gemini-live-2.5-flash-preview"
config = {"response_modalities": ["TEXT"]}
async def main():
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
audio_bytes = Path("sample.pcm").read_bytes()
await session.send_realtime_input(
audio=types.Blob(data=audio_bytes, mime_type="audio/pcm;rate=16000")
)
# if stream gets paused, send:
# await session.send_realtime_input(audio_stream_end=True)
async for response in session.receive():
if response.text is not None:
print(response.text)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
JavaScript
// example audio file to try:
// URL = "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/data/hello_are_you_there.pcm"
// !wget -q $URL -O sample.pcm
import { GoogleGenAI, Modality } from '@google/genai';
import * as fs from "node:fs";
const ai = new GoogleGenAI({});
const model = 'gemini-live-2.5-flash-preview';
const config = { responseModalities: [Modality.TEXT] };
async function live() {
const responseQueue = [];
async function waitMessage() {
let done = false;
let message = undefined;
while (!done) {
message = responseQueue.shift();
if (message) {
done = true;
} else {
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 100));
}
}
return message;
}
async function handleTurn() {
const turns = [];
let done = false;
while (!done) {
const message = await waitMessage();
turns.push(message);
if (message.serverContent && message.serverContent.turnComplete) {
done = true;
}
}
return turns;
}
const session = await ai.live.connect({
model: model,
callbacks: {
onopen: function () {
console.debug('Opened');
},
onmessage: function (message) {
responseQueue.push(message);
},
onerror: function (e) {
console.debug('Error:', e.message);
},
onclose: function (e) {
console.debug('Close:', e.reason);
},
},
config: config,
});
// Send Audio Chunk
const fileBuffer = fs.readFileSync("sample.pcm");
const base64Audio = Buffer.from(fileBuffer).toString('base64');
session.sendRealtimeInput(
{
audio: {
data: base64Audio,
mimeType: "audio/pcm;rate=16000"
}
}
);
// if stream gets paused, send:
// session.sendRealtimeInput({ audioStreamEnd: true })
const turns = await handleTurn();
for (const turn of turns) {
if (turn.text) {
console.debug('Received text: %s\n', turn.text);
}
else if (turn.data) {
console.debug('Received inline data: %s\n', turn.data);
}
}
session.close();
}
async function main() {
await live().catch((e) => console.error('got error', e));
}
main();
send_realtime_input
का इस्तेमाल करने पर, एपीआई वीएडी के आधार पर ऑडियो का जवाब अपने-आप देगा. send_client_content
, मॉडल के कॉन्टेक्स्ट में मैसेज को क्रम में जोड़ता है, जबकि send_realtime_input
को जवाब देने की सुविधा के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जाता है. हालांकि, ऐसा करने पर मैसेज का क्रम तय नहीं होता.
वीएडी का अपने-आप कॉन्फ़िगर होना
VAD गतिविधि को ज़्यादा कंट्रोल करने के लिए, यहां दिए गए पैरामीटर कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, एपीआई रेफ़रंस देखें.
Python
from google.genai import types
config = {
"response_modalities": ["TEXT"],
"realtime_input_config": {
"automatic_activity_detection": {
"disabled": False, # default
"start_of_speech_sensitivity": types.StartSensitivity.START_SENSITIVITY_LOW,
"end_of_speech_sensitivity": types.EndSensitivity.END_SENSITIVITY_LOW,
"prefix_padding_ms": 20,
"silence_duration_ms": 100,
}
}
}
JavaScript
import { GoogleGenAI, Modality, StartSensitivity, EndSensitivity } from '@google/genai';
const config = {
responseModalities: [Modality.TEXT],
realtimeInputConfig: {
automaticActivityDetection: {
disabled: false, // default
startOfSpeechSensitivity: StartSensitivity.START_SENSITIVITY_LOW,
endOfSpeechSensitivity: EndSensitivity.END_SENSITIVITY_LOW,
prefixPaddingMs: 20,
silenceDurationMs: 100,
}
}
};
अपने-आप आवाज़ का पता लगाने की सुविधा बंद करना
इसके अलावा, सेटअप मैसेज में realtimeInputConfig.automaticActivityDetection.disabled
को true
पर सेट करके, अपने-आप आवाज़ पहचानने की सुविधा को बंद किया जा सकता है. इस कॉन्फ़िगरेशन में, उपयोगकर्ता की बातचीत का पता लगाने और सही समय पर activityStart
और activityEnd
मैसेज भेजने की ज़िम्मेदारी क्लाइंट की होती है. इस कॉन्फ़िगरेशन में audioStreamEnd
नहीं भेजा जाता. इसके बजाय, स्ट्रीम में किसी भी तरह की रुकावट आने पर, activityEnd
मैसेज के ज़रिए उसे मार्क किया जाता है.
Python
config = {
"response_modalities": ["TEXT"],
"realtime_input_config": {"automatic_activity_detection": {"disabled": True}},
}
async with client.aio.live.connect(model=model, config=config) as session:
# ...
await session.send_realtime_input(activity_start=types.ActivityStart())
await session.send_realtime_input(
audio=types.Blob(data=audio_bytes, mime_type="audio/pcm;rate=16000")
)
await session.send_realtime_input(activity_end=types.ActivityEnd())
# ...
JavaScript
const config = {
responseModalities: [Modality.TEXT],
realtimeInputConfig: {
automaticActivityDetection: {
disabled: true,
}
}
};
session.sendRealtimeInput({ activityStart: {} })
session.sendRealtimeInput(
{
audio: {
data: base64Audio,
mimeType: "audio/pcm;rate=16000"
}
}
);
session.sendRealtimeInput({ activityEnd: {} })
टोकन की संख्या
इस्तेमाल किए गए टोकन की कुल संख्या, सर्वर से मिले मैसेज के usageMetadata फ़ील्ड में देखी जा सकती है.
Python
async for message in session.receive():
# The server will periodically send messages that include UsageMetadata.
if message.usage_metadata:
usage = message.usage_metadata
print(
f"Used {usage.total_token_count} tokens in total. Response token breakdown:"
)
for detail in usage.response_tokens_details:
match detail:
case types.ModalityTokenCount(modality=modality, token_count=count):
print(f"{modality}: {count}")
JavaScript
const turns = await handleTurn();
for (const turn of turns) {
if (turn.usageMetadata) {
console.debug('Used %s tokens in total. Response token breakdown:\n', turn.usageMetadata.totalTokenCount);
for (const detail of turn.usageMetadata.responseTokensDetails) {
console.debug('%s\n', detail);
}
}
}
मीडिया का रिज़ॉल्यूशन
सेशन कॉन्फ़िगरेशन के हिस्से के तौर पर mediaResolution
फ़ील्ड को सेट करके, इनपुट मीडिया के लिए मीडिया रिज़ॉल्यूशन तय किया जा सकता है:
Python
from google.genai import types
config = {
"response_modalities": ["AUDIO"],
"media_resolution": types.MediaResolution.MEDIA_RESOLUTION_LOW,
}
JavaScript
import { GoogleGenAI, Modality, MediaResolution } from '@google/genai';
const config = {
responseModalities: [Modality.TEXT],
mediaResolution: MediaResolution.MEDIA_RESOLUTION_LOW,
};
सीमाएं
अपना प्रोजेक्ट प्लान करते समय, Live API की इन सीमाओं को ध्यान में रखें.
जवाब देने के तरीके
सेशन कॉन्फ़िगरेशन में, हर सेशन के लिए सिर्फ़ एक जवाब मोड (TEXT
या AUDIO
) सेट किया जा सकता है. कॉन्फ़िगरेशन से जुड़ी गड़बड़ी के मैसेज में दोनों नतीजे सेट करना. इसका मतलब है कि मॉडल को टेक्स्ट या ऑडियो में से किसी एक तरह से जवाब देने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है. हालांकि, एक ही सेशन में दोनों तरह से जवाब नहीं दिया जा सकता.
क्लाइंट प्रमाणीकरण
Live API, डिफ़ॉल्ट रूप से सिर्फ़ सर्वर-टू-सर्वर पुष्टि की सुविधा देता है. अगर क्लाइंट-टू-सर्वर तरीके का इस्तेमाल करके, लाइव एपीआई ऐप्लिकेशन को लागू किया जा रहा है, तो आपको सुरक्षा से जुड़े जोखिमों को कम करने के लिए, कुछ समय के लिए बने रहने वाले टोकन का इस्तेमाल करना होगा.
सत्र की अवधि
सिर्फ़ ऑडियो वाले सेशन 15 मिनट तक के हो सकते हैं. साथ ही, ऑडियो और वीडियो वाले सेशन दो मिनट तक के हो सकते हैं. हालांकि, सेशन की अवधि को अनलिमिटेड एक्सटेंशन के लिए, सेशन मैनेजमेंट की अलग-अलग तकनीकें कॉन्फ़िगर की जा सकती हैं.
कॉन्टेक्स्ट विंडो
किसी सेशन की कॉन्टेक्स्ट विंडो की सीमा:
- नेटिव ऑडियो आउटपुट मॉडल के लिए 128 हज़ार टोकन
- अन्य लाइव एपीआई मॉडल के लिए 32 हज़ार टोकन
इस्तेमाल की जा सकने वाली भाषाएं
Live API इन भाषाओं में काम करता है.
भाषा | BCP-47 कोड | भाषा | BCP-47 कोड |
---|---|---|---|
जर्मन (जर्मनी) | de-DE |
अंग्रेज़ी (ऑस्ट्रेलिया)* | en-AU |
अंग्रेज़ी (यूके)* | en-GB |
अंग्रेज़ी (भारत) | en-IN |
अंग्रेज़ी (यूएस) | en-US |
स्पैनिश (अमेरिका) | es-US |
फ़्रेंच (फ़्रांस) | fr-FR |
हिन्दी (भारत) | hi-IN |
पॉर्चुगीज़ (ब्राज़ील) | pt-BR |
ऐरेबिक (सामान्य) | ar-XA |
स्पैनिश (स्पेन)* | es-ES |
फ़्रेंच (कनाडा)* | fr-CA |
इंडोनेशियन (इंडोनेशिया) | id-ID |
इटैलियन (इटली) | it-IT |
जैपनीज़ (जापान) | ja-JP |
टर्किश (तुर्किये) | tr-TR |
वियतनामीज़ (वियतनाम) | vi-VN |
बांग्ला (भारत) | bn-IN |
गुजराती (भारत)* | gu-IN |
कन्नड़ (भारत)* | kn-IN |
मराठी (भारत) | mr-IN |
मलयालम (भारत)* | ml-IN |
तमिल (भारत) | ta-IN |
तेलुगू (भारत) | te-IN |
डच (नीदरलैंड्स) | nl-NL |
कोरियन (दक्षिण कोरिया) | ko-KR |
मैंडरिन चाइनीज़ (चीन)* | cmn-CN |
पोलिश (पोलैंड) | pl-PL |
रशियन (रूस) | ru-RU |
थाई (थाईलैंड) | th-TH |
जिन भाषाओं पर तारे का निशान (*) है वे नेटिव ऑडियो के लिए उपलब्ध नहीं हैं.
आगे क्या करना है
- Live API को असरदार तरीके से इस्तेमाल करने के बारे में ज़रूरी जानकारी पाने के लिए, टूल के इस्तेमाल और सेशन मैनेजमेंट से जुड़ी गाइड पढ़ें.
- Google AI Studio में Live API आज़माएं.
- Live API मॉडल के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, मॉडल पेज पर Gemini 2.0 Flash Live और Gemini 2.5 Flash नेटिव ऑडियो देखें.
- Live API कुकबुक, Live API टूल कुकबुक, और Live API शुरू करने की स्क्रिप्ट में ज़्यादा उदाहरण देखें.