Registra y comparte solicitudes y respuestas

Gemini Enterprise Agent Platform puede registrar muestras de solicitudes y respuestas para Gemini y los modelos de socios admitidos. Los registros se guardan en una tabla de BigQuery para su visualización y análisis. Además, Agent Platform puede compartir registros de solicitudes y respuestas de modelos específicos de IA avanzada con ciertos socios de MaaS para ayudarte a cumplir con tus obligaciones ante esos socios.

En esta página, se describe cómo configurar los registros de solicitud y respuesta para los modelos básicos y los modelos ajustados.

Métodos de la API compatibles para el registro

Los registros de solicitud y respuesta son compatibles con todos los modelos de Gemini que usan generateContent o streamGenerateContent.

También se admiten los siguientes modelos de socios que usan rawPredict o streamrawPredict:

  • Anthropic Claude

Registros de solicitudes y respuestas para modelos básicos

Puedes configurar los registros de solicitudes y respuestas para los modelos básicos de base con la API de REST o el SDK de Python. La configuración del registro puede tardar unos minutos en aplicarse.

Habilita el registro de solicitudes y respuestas

Selecciona una de las siguientes pestañas para obtener instrucciones sobre cómo habilitar los registros de solicitud y respuesta para un modelo de base.

En el caso de los modelos de Anthropic, solo se admite REST para la configuración del registro. Habilita la configuración de registro a través de la API de REST configurando el publicador en anthropic y el nombre del modelo en uno de los modelos de Claude compatibles.

Para usar el registro de solicitudes y respuestas en los modelos de Anthropic, usa un extremo regional. El endpoint global y los endpoints multirregionales no admiten esta función.

Python SDK

Este método se puede usar para crear o actualizar un PublisherModelConfig.

# Specify the preview version of GenerativeModel
import vertexai
from vertexai.preview.generative_models import(
    GenerativeModel,
    )

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

publisher_model = GenerativeModel("gemini-2.5-flash")

# Set logging configuration
publisher_model.set_request_response_logging_config(
    enabled=True,
    sampling_rate=1.0,
    bigquery_destination="bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME",
    enable_otel_logging=True
    )

API de REST

Crea o actualiza un PublisherModelConfig con setPublisherModelConfig:

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • ENDPOINT_PREFIX: Es la región del recurso del modelo, seguida de -. Por ejemplo, us-central1-. Si usas el extremo global, deja este campo en blanco. El registro de solicitudes y respuestas se admite en todas las regiones compatibles con el modelo.
  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la región del recurso del modelo. Si usas el extremo global, ingresa global.
  • PUBLISHER: Es el nombre del publicador. Por ejemplo, google.
  • MODEL: Es el nombre del modelo de base. Por ejemplo, gemini-2.0-flash-001.
  • SAMPLING_RATE: Para reducir los costos de almacenamiento, puedes establecer un número entre 0 y 1 para definir la fracción de solicitudes que se registrarán. Por ejemplo, un valor de 1 registra todas las solicitudes y un valor de 0.1 registra el 10% de las solicitudes.
  • BQ_URI: Es el URI de la tabla de BigQuery que se usará para el registro. Por ejemplo, bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME. Si solo especificas un nombre de proyecto, se crea un conjunto de datos nuevo con el nombre logging_ENDPOINT_DISPLAY_NAME\_ENDPOINT_ID, en el que ENDPOINT_DISPLAY_NAME sigue las reglas de nombres de BigQuery. Si no especificas un nombre de tabla, se crea una tabla nueva con el nombre request_response_logging.

Método HTTP y URL: 

POST https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "publisherModelConfig": {
     "loggingConfig": {
       "enabled": true,
       "samplingRate": SAMPLING_RATE,
       "bigqueryDestination": {
         "outputUri": "BQ_URI"
       },
       "enableOtelLogging": true
     }
   }
 }

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

Obtén la configuración de registro

Obtén la configuración del registro de solicitudes y respuestas para el modelo fundamental con la API de REST.

API de REST

Obtén la configuración del registro de solicitudes y respuestas con fetchPublisherModelConfig:

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la ubicación del recurso del modelo.
  • PUBLISHER: Es el nombre del publicador. Por ejemplo, google.
  • MODEL: Es el nombre del modelo de base. Por ejemplo, gemini-2.0-flash-001.

Método HTTP y URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:fetchPublisherModelConfig

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:fetchPublisherModelConfig"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:fetchPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

Inhabilita el registro

Inhabilita el registro de solicitudes y respuestas para el modelo fundamental con la API de REST o el SDK de Python.

Python SDK

# Specify the preview version of GenerativeModel
import vertexai
from vertexai.preview.generative_models import(
    GenerativeModel,
    )

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

publisher_model = GenerativeModel("gemini-2.5-flash")

# Disable logging
publisher_model.set_request_response_logging_config(
    enabled=False,
    sampling_rate=1.0,
    bigquery_destination="bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME"
    )

API de REST

Usa setPublisherModelConfig para inhabilitar el registro:

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la ubicación del recurso del modelo.
  • PUBLISHER: Es el nombre del publicador. Por ejemplo, google.
  • MODEL: Es el nombre del modelo de base. Por ejemplo, gemini-2.0-flash-001.

Método HTTP y URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "publisherModelConfig": {
     "loggingConfig": {
       "enabled": false
     }
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

Registros de solicitudes y respuestas para modelos ajustados

Puedes configurar los registros de solicitud y respuesta para los modelos ajustados con la API de REST o el SDK de Python.

Habilita los registros de solicitudes y respuestas

Selecciona una de las siguientes pestañas para obtener instrucciones sobre cómo habilitar los registros de solicitud y respuesta de un modelo ajustado.

Python SDK

Este método se puede usar para actualizar la configuración del registro de solicitudes y respuestas de un extremo.

# Specify the preview version of GenerativeModel
import vertexai
from vertexai.preview.generative_models import(
    GenerativeModel,
    )

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

tuned_model = GenerativeModel(f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/endpoints/ENDPOINT_ID")

# Set logging configuration
publisher_model.set_request_response_logging_config(
    enabled=True,
    sampling_rate=1.0,
    bigquery_destination=f"bq://{PROJECT_ID}.DATASET_NAME.TABLE_NAME",
    enable_otel_logging=True,
    )

API de REST

Solo puedes habilitar el registro de solicitudes y respuestas cuando creas un extremo con projects.locations.endpoints.create o aplicas un parche a un extremo existente con projects.locations.endpoints.patch.

Las solicitudes y respuestas se registran a nivel del extremo, por lo que se registran las solicitudes enviadas a cualquier modelo implementado en el mismo extremo.

Cuando creas o parches un extremo, propaga el campo predictRequestResponseLoggingConfig del recurso de Endpoint con las siguientes entradas:

  • enabled: Se establece en True para habilitar el registro de solicitudes y respuestas.

  • samplingRate: Para reducir los costos de almacenamiento, puedes establecer un número entre 0 y 1 para definir la fracción de solicitudes que se registrarán. Por ejemplo, un valor de 1 registra todas las solicitudes y un valor de 0.1 registra el 10% de las solicitudes.

  • BigQueryDestination: Es la tabla de BigQuery que se usará para el registro. Si solo especificas un nombre de proyecto, se crea un conjunto de datos nuevo con el nombre logging_ENDPOINT_DISPLAY_NAME_ENDPOINT_ID, en el que ENDPOINT_DISPLAY_NAME sigue las reglas de nombres de BigQuery. Si no especificas un nombre de tabla, se crea una tabla nueva con el nombre request_response_logging.

  • enableOtelLogging: Se establece en true para habilitar el registro de OpenTelemetry (OTEL) además del registro predeterminado de solicitudes y respuestas.

Para ver el esquema de la tabla de registro de BigQuery, consulta Esquema de la tabla de registro.

A continuación, se muestra una configuración de ejemplo:

{
  "predictRequestResponseLoggingConfig": {
    "enabled": true,
    "samplingRate": 0.5,
    "bigqueryDestination": {
      "outputUri": "bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME"
    },
    "enableOtelLogging": true
  }
}

Obtén la configuración de registro

Obtén la configuración del registro de solicitudes y respuestas para el modelo ajustado con la API de REST.

API de REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la ubicación del recurso de extremo.
  • MODEL: Es el nombre del modelo de base. Por ejemplo, gemini-2.0-flash-001.
  • ENDPOINT_ID: Es el ID del extremo.

Método HTTP y URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

Inhabilita la configuración de registro

Inhabilita la configuración del registro de solicitudes y respuestas para el extremo.

Python SDK

# Specify the preview version of GenerativeModel
import vertexai
from vertexai.preview.generative_models import(
    GenerativeModel,
    )

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

tuned_model = GenerativeModel(f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/endpoints/ENDPOINT_ID")

# Disable logging
tuned_model.set_request_response_logging_config(
    enabled=False,
    sampling_rate=1.0,
    bigquery_destination="bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME"
    )

API de REST

{
"predictRequestResponseLoggingConfig": {
  "enabled": false
}
}

Esquema de la tabla de registro

En BigQuery, los registros se registran con el siguiente esquema:

Nombre del campo Tipo Notas
extremo STRING Es el nombre del recurso del extremo en el que se implementa el modelo ajustado.
deployed_model_id STRING Es el ID del modelo implementado para un modelo ajustado que se implementó en un extremo.
logging_time TIMESTAMP Es la fecha y hora en que se realiza el registro. Es aproximadamente el momento en que se devuelve la respuesta.
request_id NUMERIC Es el ID de solicitud de número entero generado automáticamente en función de la solicitud a la API.
request_payload STRING Se incluye para el registro de modelos de socios y la retrocompatibilidad con el registro de solicitudes y respuestas del extremo de Agent Platform.
response_payload STRING Se incluye para el registro de modelos de socios y la retrocompatibilidad con el registro de solicitudes y respuestas del extremo de Agent Platform.
modelo STRING Es el nombre del recurso del modelo.
model_version STRING Es la versión del modelo. Suele ser "predeterminado" para los modelos de Gemini.
api_method STRING generateContent, streamGenerateContent, rawPredict, streamRawPredict
full_request JSON Es el GenerateContentRequest completo.
full_response JSON Es el GenerateContentResponse completo.
metadatos JSON Son los metadatos de la llamada, que contienen la latencia de la solicitud.
otel_log JSON Registros en formato de esquema de OpenTelemetry. Solo está disponible si otel_logging está habilitado en la configuración de registro.

Ten en cuenta que no se registran los pares de solicitud-respuesta que superan el límite de 10 MB por fila de la API de escritura de BigQuery.

Cómo compartir solicitudes y respuestas con socios de MaaS

En el caso de ciertos modelos de IA avanzados, algunos socios de MaaS requieren que se comparta un registro de las instrucciones y las respuestas de forma a prueba de manipulaciones con sus equipos de confianza y seguridad para que puedan supervisar posibles abusos. Por ejemplo, el uso de la IA avanzada de Anthropic se rige por la Sección F de las Condiciones Específicas del Servicio de Anthropic. Mientras la función dataSharingEnabledProvider esté activa, las solicitudes y respuestas registradas en virtud del Anexo sobre Seguridad Avanzada de la IA se compartirán con el Socio de MaaS en tiempo real.

El uso compartido de registros de solicitudes y respuestas a prueba de manipulaciones se puede habilitar con la API de setPublisherModelConfig, como se explica en las siguientes secciones.

Modelos compatibles

En la siguiente tabla, se enumeran los socios y modelos de MaaS que admiten solicitudes y respuestas de uso compartido:

Socio de MaaS compatible Modelos compatibles
Anthropic
  • Vista previa de Claude Mythos
  • Claude Mythos 5
  • Claude Fable 5 en Google Cloud

El socio y el modelo de MaaS deben coincidir. El registro de solicitud-respuesta solo se puede compartir con el socio de MaaS que publicó el modelo.

Requisitos previos

Google debe recibir el consentimiento para el Anexo de Seguridad de IA Avanzada en este proyecto antes de que se pueda habilitar el uso compartido de datos. Para obtener más información sobre el anexo, consulta Seguridad avanzada de la IA.

No es necesario que habilites el registro de solicitudes y respuestas para que BigQuery use el uso compartido de registros de solicitudes y respuestas.

Limitaciones

De forma predeterminada, los proyectos protegidos por los Controles del servicio de VPC no pueden compartir datos con los socios de MaaS. No se admite la configuración de una regla de salida de los Controles del servicio de VPC. Para habilitar el uso compartido de datos en un proyecto protegido por Controles del servicio de VPC, presenta un caso de asistencia.

Habilita los datos

Haz lo siguiente:

API de REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • ENDPOINT_PREFIX: Es el prefijo adecuado para la ubicación del extremo del modelo. Usa los siguientes valores:
    • Para el extremo global, usa aiplatform.
    • Para los extremos multirregionales, como us o eu, usa aiplatform.LOCATION.rep.
    • Para los extremos regionales, como us-central1, usa LOCATION-aiplatform.
  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la ubicación del extremo del modelo. Por ejemplo, global, us, eu o us-central1.
  • PUBLISHER: Nombre del publicador del modelo en minúsculas. Por ejemplo, anthropic
  • MODEL: Es el nombre del modelo de base. Por ejemplo: claude-fable-5
  • MAAS_PARTNER: Nombre del publicador del modelo, en mayúsculas. El socio de MaaS debe ser la versión en mayúsculas de MODEL, como se describió anteriormente. Por ejemplo, ANTHROPIC.

Método HTTP y URL: 

POST https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "publisherModelConfig": {
    "dataSharingEnabledProvider": "ANTHROPIC"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando: 

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir un código de estado exitoso (2xx) y una respuesta vacía.

Obtén la configuración de uso compartido

Haz lo siguiente:

API de REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • ENDPOINT_PREFIX: Es el prefijo adecuado para la ubicación del extremo del modelo. Usa los siguientes valores:
    • Para el extremo global, usa aiplatform.
    • Para los extremos multirregionales, como us o eu, usa aiplatform.LOCATION.rep.
    • Para los extremos regionales, como us-central1, usa LOCATION-aiplatform.
  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la ubicación del extremo del modelo. Por ejemplo, global, us, eu o us-central1.
  • PUBLISHER: Nombre del publicador del modelo en minúsculas. Por ejemplo, anthropic
  • MODEL: Es el nombre del modelo de base. Por ejemplo: claude-fable-5

Método HTTP y URL: 

 https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando:

curl -X  \
     -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
     "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando:

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
    -Method  `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "loggingConfig": {},
  "dataSharingEnabledProvider": "ANTHROPIC"
}

Inhabilitar el uso compartido de datos

Haz lo siguiente:

API de REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • ENDPOINT_PREFIX: Es el prefijo adecuado para la ubicación del extremo del modelo. Usa los siguientes valores:
    • Para el extremo global, usa aiplatform.
    • Para los extremos multirregionales, como us o eu, usa aiplatform.LOCATION.rep.
    • Para los extremos regionales, como us-central1, usa LOCATION-aiplatform.
  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la ubicación del extremo del modelo. Por ejemplo, global, us, eu o us-central1.
  • PUBLISHER: Nombre del publicador del modelo en minúsculas. Por ejemplo, anthropic
  • MODEL: Es el nombre del modelo de base. Por ejemplo: claude-fable-5

Método HTTP y URL: 

POST https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "publisherModelConfig": {
    "dataSharingEnabledProvider": "MODEL_PROVIDER_UNSPECIFIED"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer TOKEN" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando: 

$headers = @{ "Authorization" = "Bearer TOKEN" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir un código de estado exitoso (2xx) y una respuesta vacía.

Cómo evitar las solicitudes para compartir datos

Para evitar que se compartan los registros de solicitudes y respuestas con los socios de MaaS, el administrador del proyecto puede realizar cualquiera de las siguientes acciones:

¿Qué sigue?