Ottenere informazioni su una cache di contesto

Puoi scoprire l'ora di creazione di una cache di contesto, l'ora dell'ultimo aggiornamento e l'ora di scadenza. Per ottenere informazioni su ogni cache di contesto associata a un Google Cloud progetto, inclusi gli ID cache, utilizza il comando per elencare le cache di contesto. Se conosci l'ID cache di una cache di contesto, puoi ottenere informazioni solo su quella cache di contesto.

Recupera un elenco di cache di contesto

Per ottenere un elenco delle cache di contesto associate a un Google Cloud progetto, devi disporre della regione in cui hai creato il progetto e dell'ID del tuo Google Cloud progetto. Di seguito viene illustrato come ottenere un elenco di cache di contesto per un Google Cloud progetto.

Python

Installa

pip install --upgrade google-genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

content_cache_list = client.caches.list()

# Access individual properties of a ContentCache object(s)
for content_cache in content_cache_list:
    print(f"Cache `{content_cache.name}` for model `{content_cache.model}`")
    print(f"Last updated at: {content_cache.update_time}")
    print(f"Expires at: {content_cache.expire_time}")

# Example response:
# * Cache `projects/111111111111/locations/.../cachedContents/1111111111111111111` for
#       model `projects/111111111111/locations/.../publishers/google/models/gemini-XXX-pro-XXX`
# * Last updated at: 2025-02-13 14:46:42.620490+00:00
# * CachedContentUsageMetadata(audio_duration_seconds=None, image_count=167, text_count=153, total_token_count=43130, video_duration_seconds=None)
# ...

Go

Scopri come installare o aggiornare Go.

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"net/http"
	"time"

	"google.golang.org/genai"
)

// listContentCache shows how to retrieve details about cached content.
func listContentCache(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	// Retrieve cached content metadata
	cache, err := client.Caches.List(ctx, &genai.ListCachedContentsConfig{
		HTTPOptions: &genai.HTTPOptions{
			Headers:    http.Header{"X-Custom-Header": []string{"example"}},
			APIVersion: "v1",
		},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to get content cache: %w", err)
	}

	// Print basic info about the cached content
	fmt.Fprintf(w, "Cache name: %s\n", cache.Name)
	fmt.Fprintf(w, "Display name: %s\n", cache.Items[0].DisplayName)
	fmt.Fprintf(w, "Model: %s\n", cache.Items[0].Model)
	fmt.Fprintf(w, "Create time: %s\n", cache.Items[0].CreateTime.Format(time.RFC3339))
	fmt.Fprintf(w, "Update time: %s\n", cache.Items[0].UpdateTime.Format(time.RFC3339))
	fmt.Fprintf(w, "Expire time: %s (in %s)\n", cache.Items[0].ExpireTime.Format(time.RFC3339), time.Until(cache.Items[0].ExpireTime).Round(time.Second))

	if cache.Items[0].UsageMetadata != nil {
		fmt.Fprintf(w, "Usage metadata: %+v\n", cache.Items[0].UsageMetadata)
	}

	// Example response:
	// Cache name: projects/111111111111/locations/us-central1/cachedContents/1234567890123456789
	// Display name: product_recommendations_prompt
	// Model: models/gemini-2.5-flash
	// Create time: 2025-04-08T02:15:23Z
	// Update time: 2025-04-08T03:05:11Z
	// Expire time: 2025-04-20T03:05:11Z (in 167h59m59s)
	// Usage metadata: &{AudioDurationSeconds:0 ImageCount:167 TextCount:153 TotalTokenCount:43124 VideoDurationSeconds:0}

	return nil
}

Java

Scopri come installare o aggiornare Java.

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.CachedContent;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.ListCachedContentsConfig;

public class ContentCacheList {

  public static void main(String[] args) {
    contentCacheList();
  }

  // Lists all cached contents
  public static void contentCacheList() {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      for (CachedContent content : client.caches.list(ListCachedContentsConfig.builder().build())) {
        content.name().ifPresent(name -> System.out.println("Name: " + name));
        content.model().ifPresent(model -> System.out.println("Model: " + model));
        content.updateTime().ifPresent(time -> System.out.println("Last updated at: " + time));
        content.expireTime().ifPresent(time -> System.out.println("Expires at: " + time));
      }
      // Example response:
      // Name: projects/111111111111/locations/global/cachedContents/1111111111111111111
      // Model:
      // projects/111111111111/locations/global/publishers/google/models/gemini-2.5-flash
      // Last updated at: 2025-07-28T21:54:19.125825Z
      // Expires at: 2025-08-04T21:54:18.328233500Z
      // ...
    }
  }
}

Node.js

Installa

npm install @google/genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 


const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';
async function listContentCaches(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
    httpOptions: {
      apiVersion: 'v1',
    },
  });

  const contentCacheList = await client.caches.list();

  // Access individual properties of a ContentCache object(s)
  const contentCacheNames = [];
  for (const contentCache of contentCacheList.pageInternal) {
    console.log(
      `Cache \`${contentCache.name}\` for model \`${contentCache.model}\``
    );
    console.log(`Last updated at: ${contentCache.updateTime}`);
    console.log(`Expires at: ${contentCache.expireTime}`);
    contentCacheNames.push(contentCache.name);
  }
  console.log(contentCacheNames);

  // Example response:
  //  * Cache `projects/111111111111/locations/us-central1/cachedContents/1111111111111111111` for
  //  model `projects/111111111111/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-XXX-pro-XXX`
  //  * Last updated at: 2025-02-13 14:46:42.620490+00:00
  //  * CachedContentUsageMetadata(audio_duration_seconds=None, image_count=167, text_count=153, total_token_count=43130, video_duration_seconds=None)
  // ...

  return contentCacheNames;
}

REST

Di seguito viene illustrato come utilizzare REST per elencare le cache di contesto associate a un Google Cloud progetto inviando una richiesta GET all'endpoint del modello publisher.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

Metodo HTTP e URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Esegui questo comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents"

PowerShell

Esegui questo comando: 

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

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Comando curl di esempio

LOCATION="us-central1"
PROJECT_ID="PROJECT_ID"

curl \
-X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/cachedContents

Recupera informazioni su una cache di contesto

Per ottenere informazioni su una cache di contesto, devi disporre dell'ID cache, dell' Google Cloud ID progetto a cui è associata la cache di contesto e della regione in cui è stata elaborata la richiesta di creazione della cache di contesto. L'ID cache di una cache di contesto viene restituito quando crei la cache di contesto. Puoi anche ottenere l'ID cache di ogni cache di contesto associata a un progetto utilizzando il comando di elenco delle cache di contesto.

Di seguito viene illustrato come ottenere informazioni su una cache di contesto.

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI Go per Gemini.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura ADC per un ambiente di sviluppo locale.

Risposte dinamiche e non dinamiche

Puoi scegliere se il modello genera risposte dinamiche o non dinamiche. Per le risposte dinamiche, ricevi ogni risposta non appena viene generato il relativo token di output. Per le risposte non dinamiche, ricevi tutte le risposte dopo la generazione di tutti i token di output.

Per una risposta dinamica, utilizza il GenerateContentStream metodo.

  iter := model.GenerateContentStream(ctx, genai.Text("Tell me a story about a lumberjack and his giant ox. Keep it very short."))

Per una risposta non dinamica, utilizza il GenerateContent metodo.

  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("What is the average size of a swallow?"))

Codice campione

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// getContextCache shows how to retrieve the metadata of a cached content
// contentName is the ID of the cached content to retrieve
func getContextCache(w io.Writer, contentName string, projectID, location string) error {
	// location := "us-central1"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	cachedContent, err := client.GetCachedContent(ctx, contentName)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("GetCachedContent: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Retrieved cached content %q", cachedContent.Name)
	return nil
}

REST

Di seguito viene illustrato come utilizzare REST per elencare le cache di contesto associate a un Google Cloud progetto inviando una richiesta GET all'endpoint del modello publisher.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le sostituzioni seguenti:

Metodo HTTP e URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl

Esegui questo comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID"

PowerShell

Esegui questo comando: 

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

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Comando curl di esempio

LOCATION="us-central1"
PROJECT_ID="PROJECT_ID"
CACHE_ID="CACHE_ID"

curl \
-X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/${CACHE_ID}

Passaggi successivi