ดูข้อมูลเกี่ยวกับการสร้างวิดีโอได้ที่คู่มือ Veo
โมเดล Gemini สามารถประมวลผลวิดีโอ ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาแอปแนวหน้าสามารถใช้กรณีการใช้งานต่างๆ ได้มากมาย ซึ่งในอดีตจะต้องใช้โมเดลเฉพาะโดเมน ความสามารถด้านการมองเห็นของ Gemini ได้แก่ ความสามารถในการอธิบาย แบ่งส่วน และดึงข้อมูลจากวิดีโอ ตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาวิดีโอ และอ้างอิงการประทับเวลาที่เฉพาะเจาะจงภายในวิดีโอ
คุณสามารถระบุวิดีโอเป็นอินพุตให้กับ Gemini ได้ด้วยวิธีต่อไปนี้
| วิธีการป้อนข้อมูล | ขนาดสูงสุด | กรณีการใช้งานที่แนะนำ |
|---|---|---|
| File API | 20GB (แบบชำระเงิน) / 2GB (ฟรี) | ไฟล์ขนาดใหญ่ (100MB ขึ้นไป), วิดีโอแบบยาว (10 นาทีขึ้นไป), ไฟล์ที่ใช้ซ้ำได้ |
| การลงทะเบียน Cloud Storage | 2GB (ต่อไฟล์ ไม่จำกัดพื้นที่เก็บข้อมูล) | ไฟล์ขนาดใหญ่ (100MB ขึ้นไป), วิดีโอแบบยาว (10 นาทีขึ้นไป), ไฟล์ที่คงอยู่และใช้ซ้ำได้ |
| ข้อมูลแบบอินไลน์ | < 100MB | ไฟล์ขนาดเล็ก (<100MB), ระยะเวลาสั้น (<1 นาที), อินพุตแบบครั้งเดียว |
| URL ของ YouTube | ไม่มี | วิดีโอ YouTube สาธารณะ |
หมายเหตุ: เราขอแนะนำให้ใช้ File API สำหรับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับไฟล์ที่มีขนาดใหญ่กว่า 100MB หรือเมื่อคุณต้องการใช้ไฟล์ซ้ำในคำขอหลายรายการ
ดูข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการป้อนข้อมูลไฟล์อื่นๆ เช่น การใช้ URL ภายนอกหรือไฟล์ ที่จัดเก็บไว้ใน Google Cloud ได้ที่คู่มือ วิธีการป้อนข้อมูลไฟล์
อัปโหลดไฟล์วิดีโอ
โค้ดต่อไปนี้จะดาวน์โหลดวิดีโอตัวอย่าง อัปโหลดวิดีโอโดยใช้ Files API, รอให้ระบบประมวลผลวิดีโอ และใช้ข้อมูลอ้างอิงไฟล์ที่อัปโหลดเพื่อ สรุปวิดีโอ
Python
from google import genai
import base64
import time
client = genai.Client()
myfile = client.files.upload(file="path/to/sample.mp4")
while not myfile.state or myfile.state.name != "ACTIVE":
print("Processing video...")
time.sleep(5)
myfile = client.files.get(name=myfile.name)
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.7-flash",
input=[
{"type": "video", "uri": myfile.uri, "mime_type": myfile.mime_type},
{"type": "text", "text": "Summarize this video. Then create a quiz with an answer key based on the information in this video."}
]
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const myfile = await ai.files.upload({
file: "path/to/sample.mp4",
config: { mimeType: "video/mp4" },
});
let getFile = await ai.files.get({ name: myfile.name });
while (getFile.state === 'PROCESSING') {
getFile = await ai.files.get({ name: myfile.name });
console.log(`current file status: ${getFile.state}`);
console.log('File is still processing, retrying in 5 seconds');
await new Promise((resolve) => {
setTimeout(resolve, 5000);
});
}
if (getFile.state === 'FAILED') {
throw new Error('File processing failed.');
}
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.7-flash",
input: [
{ type: "video", uri: myfile.uri, mime_type: myfile.mimeType },
{ type: "text", text: "Summarize this video. Then create a quiz with an answer key based on the information in this video." }
],
});
console.log(interaction.output_text);
}
await main();
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.VideoContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.VideoContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
Client client = new Client();
Content textContent = TextContent.builder().text("Summarize the key events in this video.").build();
Content videoContent =
VideoContent.builder()
.uri("gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4")
.mimeType(VideoContentMimeType.VIDEO_MP4)
.build();
List<Content> contents = Arrays.asList(textContent, videoContent);
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.7-flash"))
.input(InteractionsInput.ofContent(contents))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
REST
VIDEO_PATH="path/to/sample.mp4"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${VIDEO_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${VIDEO_PATH}")
DISPLAY_NAME=VIDEO
tmp_header_file=upload-header.tmp
echo "Starting file upload..."
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-D ${tmp_header_file} \
-H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
-H "X-Goog-Upload-Command: start" \
-H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
-H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null
upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"
echo "Uploading video data..."
curl "${upload_url}" \
-H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
-H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
-H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
--data-binary "@${VIDEO_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json
file_uri=$(jq -r ".file.uri" file_info.json)
file_name=$(jq -r ".file.name" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri
echo "File uploaded successfully. File URI: ${file_uri}"
# Polling loop
echo "Waiting for file to be processed..."
while true; do
curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/${file_name}" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" > file_status.json
state=$(jq -r ".state" file_status.json)
echo "Current state: $state"
if [ "$state" == "ACTIVE" ]; then
break
elif [ "$state" == "FAILED" ]; then
echo "File processing failed."
exit 1
fi
sleep 5
done
echo "Generating content from video..."
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.7-flash",
"input": [
{"type": "video", "uri": "'${file_uri}'", "mime_type": "'${MIME_TYPE}'"},
{"type": "text", "text": "Summarize this video. Then create a quiz with an answer key based on the information in this video."}
]
}' 2> /dev/null > response.json
jq ".steps[].content[0].text" response.json
ใช้ Files API เสมอเมื่อขนาดคำขอทั้งหมด (รวมถึงไฟล์ พรอมต์ข้อความ คำแนะนำของระบบ ฯลฯ) มีขนาดใหญ่กว่า 20 MB ความยาววิดีโอมีความสำคัญ หรือหากคุณต้องการใช้วิดีโอเดียวกันในพรอมต์หลายรายการ File API ยอมรับรูปแบบไฟล์วิดีโอโดยตรง
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานกับไฟล์สื่อได้ที่ Files API
ส่งข้อมูลวิดีโอแบบอินไลน์
คุณสามารถส่งวิดีโอขนาดเล็กโดยตรงในคำขอแทนการอัปโหลดไฟล์วิดีโอโดยใช้ File API วิธีนี้เหมาะสำหรับวิดีโอสั้นๆ ที่มีขนาดคำขอทั้งหมดไม่เกิน 20MB
ตัวอย่างการระบุข้อมูลวิดีโอแบบอินไลน์มีดังนี้
Python
from google import genai
import base64
video_file_name = "/path/to/your/video.mp4"
video_bytes = open(video_file_name, 'rb').read()
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model='gemini-3.7-flash',
input=[
{"type": "text", "text": "Please summarize the video in 3 sentences."},
{
"type": "video",
"data": base64.b64encode(video_bytes).decode('utf-8'),
"mime_type": "video/mp4"
}
]
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";
const ai = new GoogleGenAI({});
const base64VideoFile = fs.readFileSync("path/to/small-sample.mp4", {
encoding: "base64",
});
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.7-flash",
input: [
{ type: "text", text: "Please summarize the video in 3 sentences." },
{
type: "video",
data: base64VideoFile,
mime_type: "video/mp4",
}
],
});
console.log(interaction.output_text);
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.VideoContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.VideoContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
Client client = new Client();
Content textContent = TextContent.builder().text("Summarize the key events in this video.").build();
Content videoContent =
VideoContent.builder()
.uri("gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4")
.mimeType(VideoContentMimeType.VIDEO_MP4)
.build();
List<Content> contents = Arrays.asList(textContent, videoContent);
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.7-flash"))
.input(InteractionsInput.ofContent(contents))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
REST
VIDEO_PATH=/path/to/your/video.mp4
if [[ "$(base64 --version 2>&1)" = *"FreeBSD"* ]]; then
B64FLAGS="--input"
else
B64FLAGS="-w0"
fi
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.7-flash",
"input": [
{"type": "text", "text": "Please summarize the video in 3 sentences."},
{
"type": "video",
"data": "'$(base64 $B64FLAGS $VIDEO_PATH)'",
"mime_type": "video/mp4"
}
]
}' 2> /dev/null
ส่ง URL ของ YouTube
คุณสามารถส่ง URL ของ YouTube ไปยัง Gemini API ได้โดยตรงเป็นส่วนหนึ่งของคำขอตามวิธีต่อไปนี้
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model='gemini-3.7-flash',
input=[
{"type": "text", "text": "Please summarize the video in 3 sentences."},
{
"type": "video",
"uri": "https://www.youtube.com/watch?v=9hE5-98ZeCg"
}
]
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const interaction = await ai.interactions.create({
model: "gemini-3.7-flash",
input: [
{ type: "text", text: "Please summarize the video in 3 sentences." },
{
type: "video",
uri: "https://www.youtube.com/watch?v=9hE5-98ZeCg",
}
],
});
console.log(interaction.output_text);
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.VideoContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.VideoContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
Client client = new Client();
Content textContent = TextContent.builder().text("Summarize the key events in this video.").build();
Content videoContent =
VideoContent.builder()
.uri("gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4")
.mimeType(VideoContentMimeType.VIDEO_MP4)
.build();
List<Content> contents = Arrays.asList(textContent, videoContent);
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.7-flash"))
.input(InteractionsInput.ofContent(contents))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
REST
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.7-flash",
"input": [
{"type": "text", "text": "Please summarize the video in 3 sentences."},
{
"type": "video",
"uri": "https://www.youtube.com/watch?v=9hE5-98ZeCg"
}
]
}' 2> /dev/null
ข้อจำกัด
- สำหรับแพ็กเกจฟรี คุณจะอัปโหลดวิดีโอ YouTube ได้ไม่เกิน 8 ชั่วโมงต่อวัน
- สำหรับแพ็กเกจแบบชำระเงิน จะไม่มีการจำกัดตามความยาววิดีโอ
- สำหรับโมเดลก่อน Gemini 2.5 คุณจะอัปโหลดวิดีโอได้เพียง 1 รายการต่อคำขอ สำหรับโมเดล Gemini 2.5 และรุ่นที่ใหม่กว่า คุณจะอัปโหลดวิดีโอได้สูงสุด 10 รายการต่อคำขอ
- คุณอัปโหลดได้เฉพาะวิดีโอสาธารณะ (ไม่ใช่ส่วนตัวหรือวิดีโอที่ไม่เป็นสาธารณะ)
อ้างอิงการประทับเวลาในเนื้อหา
คุณสามารถถามคำถามเกี่ยวกับช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงภายในวิดีโอได้โดยใช้การประทับเวลาในรูปแบบ MM:SS
Python
prompt = "What are the examples given at 00:05 and 00:10 supposed to show us?"
JavaScript
const prompt = "What are the examples given at 00:05 and 00:10 supposed to show us?";
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.VideoContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.VideoContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
Client client = new Client();
Content textContent = TextContent.builder().text("Summarize the key events in this video.").build();
Content videoContent =
VideoContent.builder()
.uri("gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4")
.mimeType(VideoContentMimeType.VIDEO_MP4)
.build();
List<Content> contents = Arrays.asList(textContent, videoContent);
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.7-flash"))
.input(InteractionsInput.ofContent(contents))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
REST
PROMPT="What are the examples given at 00:05 and 00:10 supposed to show us?"
ดึงข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดจากวิดีโอ
โมเดล Gemini มีความสามารถอันทรงพลังในการทำความเข้าใจเนื้อหาวิดีโอโดยการประมวลผลข้อมูลจากทั้งสตรีมเสียงและภาพ ซึ่งช่วยให้คุณดึงรายละเอียดต่างๆ ได้มากมาย รวมถึงการสร้างคำอธิบายเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในวิดีโอและการตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาของวิดีโอ
สำหรับการอธิบายภาพ โมเดลจะสุ่มตัวอย่างวิดีโอที่อัตรา 1 เฟรมต่อวินาที (FPS) อัตราการสุ่มตัวอย่างเริ่มต้นนี้เหมาะสำหรับเนื้อหาส่วนใหญ่ แต่โปรดทราบว่าอาจพลาดรายละเอียดในวิดีโอที่มีการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วหรือมีการเปลี่ยนแปลงฉากอย่างรวดเร็ว
Python
prompt = "Describe the key events in this video, providing both audio and visual details. Include timestamps for salient moments."
JavaScript
const prompt = "Describe the key events in this video, providing both audio and visual details. Include timestamps for salient moments.";
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.VideoContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.VideoContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
Client client = new Client();
Content textContent = TextContent.builder().text("Summarize the key events in this video.").build();
Content videoContent =
VideoContent.builder()
.uri("gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4")
.mimeType(VideoContentMimeType.VIDEO_MP4)
.build();
List<Content> contents = Arrays.asList(textContent, videoContent);
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.7-flash"))
.input(InteractionsInput.ofContent(contents))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
REST
PROMPT="Describe the key events in this video, providing both audio and visual details. Include timestamps for salient moments."
รูปแบบวิดีโอที่รองรับ
Gemini รองรับ MIME ประเภทรูปแบบวิดีโอต่อไปนี้
video/mp4video/mpegvideo/movvideo/avivideo/x-flvvideo/mpgvideo/webmvideo/wmvvideo/3gpp
รายละเอียดทางเทคนิคเกี่ยวกับวิดีโอ
- โมเดลและบริบทที่รองรับ: Gemini ทุกรุ่นสามารถประมวลผลข้อมูลวิดีโอได้
- โมเดลที่มีหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็นสามารถประมวลผลวิดีโอที่มีความยาวสูงสุด 1 ชั่วโมงที่ความละเอียดสื่อเริ่มต้น หรือ 3 ชั่วโมงที่ความละเอียดสื่อต่ำ
- การประมวลผล File API: เมื่อใช้ File API ระบบจะจัดเก็บวิดีโอที่ 1
เฟรมต่อวินาที (FPS) และประมวลผลเสียงที่ 1Kbps (ช่องเดียว)
ระบบจะเพิ่มการประทับเวลาทุกวินาที
- อัตราเหล่านี้อาจมีการเปลี่ยนแปลงในอนาคตเพื่อปรับปรุงการอนุมาน
- การคำนวณโทเค็น: ระบบจะแปลงวิดีโอแต่ละวินาทีเป็นโทเค็นดังนี้
- เฟรมแต่ละเฟรม (สุ่มตัวอย่างที่ 1 FPS):
- หากตั้งค่า
media_resolutionเป็นต่ำ ระบบจะแปลงเฟรมเป็นโทเค็นที่ 66 โทเค็นต่อเฟรม - ไม่เช่นนั้น ระบบจะแปลงเฟรมเป็นโทเค็นที่ 258 โทเค็นต่อเฟรม
- หากตั้งค่า
- เสียง: 32 โทเค็นต่อวินาที
- รวมข้อมูลเมตาด้วย
- รวม: ประมาณ 300 โทเค็นต่อวินาทีของวิดีโอที่ความละเอียดสื่อเริ่มต้น หรือ 100 โทเค็นต่อวินาทีของวิดีโอที่ความละเอียดสื่อต่ำ
- เฟรมแต่ละเฟรม (สุ่มตัวอย่างที่ 1 FPS):
ความละเอียดสื่อ: Gemini 3 ขอแนะนำการควบคุมแบบละเอียดเกี่ยวกับการประมวลผลการมองเห็นแบบมัลติโมดัล ด้วยพารามิเตอร์
media_resolutionพารามิเตอร์media_resolutionจะกำหนดจำนวนโทเค็นสูงสุดที่จัดสรรต่อรูปภาพหรือเฟรมวิดีโออินพุต ความละเอียดที่สูงขึ้นจะช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการอ่านข้อความขนาดเล็กหรือระบุรายละเอียดเล็กๆ แต่จะเพิ่มการใช้โทเค็นและเวลาในการตอบสนองดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคำนวณโทเค็นได้ที่คู่มือโทเค็น
รูปแบบการประทับเวลา: เมื่ออ้างอิงช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงในวิดีโอภายในพรอมต์ ให้ใช้รูปแบบ
MM:SS(เช่น01:15สำหรับ 1 นาที 15 วินาที)แนวทางปฏิบัติแนะนำ:
- ใช้เพียงวิดีโอเดียวต่อคำขอพรอมต์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
- หากรวมข้อความและวิดีโอเดียว ให้วางพรอมต์ข้อความ หลัง ส่วนวิดีโอในอาร์เรย์
input - โปรดทราบว่าลำดับการทำงานที่รวดเร็วอาจสูญเสียรายละเอียดเนื่องจากอัตราการสุ่มตัวอย่าง 1 FPS พิจารณาชะลอคลิปดังกล่าวหากจำเป็น
ขั้นตอนถัดไป
คู่มือนี้แสดงวิธีอัปโหลดไฟล์วิดีโอและสร้างเอาต์พุตข้อความจากอินพุตวิดีโอ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้จากแหล่งข้อมูลต่อไปนี้
- คำแนะนำของระบบ: คำแนะนำของระบบช่วยให้คุณกำหนดลักษณะการทำงานของโมเดลตาม ความต้องการและกรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง
- Files API: ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการอัปโหลดและจัดการ ไฟล์เพื่อใช้กับ Gemini
- กลยุทธ์การเขียนพรอมต์ไฟล์: Gemini API รองรับการเขียนพรอมต์ด้วยข้อมูลข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าการเขียนพรอมต์แบบหลายรูปแบบ
- คำแนะนำด้านความปลอดภัย: บางครั้งโมเดล Generative AI จะสร้างเอาต์พุตที่ไม่คาดคิด เช่น เอาต์พุตที่ไม่ถูกต้อง มีอคติ หรือไม่เหมาะสม การประมวลผลภายหลังและการประเมินโดยเจ้าหน้าที่เป็นสิ่งสำคัญในการ จำกัดความเสี่ยงที่จะเกิดอันตรายจากเอาต์พุตดังกล่าว