Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

קבלת מידע על מטמון הקשר

אפשר לראות את השעה שבה נוצר מטמון ההקשר, השעה שבה הוא עודכן לאחרונה והשעה שבה הוא יפוג. כדי לקבל מידע על כל מטמון הקשר שמשויך לפרויקט Google Cloud , כולל מזהי המטמון, משתמשים בפקודה להצגת רשימת מטמוני ההקשר. אם אתם יודעים את מזהה המטמון של מטמון הקשר, תוכלו לקבל מידע רק על מטמון הקשר הזה.

איך מקבלים רשימה של מטמוני הקשר

כדי לקבל רשימה של מטמוני ההקשר שמשויכים לפרויקט Google Cloud , צריך את האזור שבו יצרתם את הפרויקט ואת המזהה של הפרויקט Google Cloud . בדוגמה הבאה מוצגות הוראות לקבלת רשימה של מטמוני הקשר עבור פרויקט Google Cloud .

Python

התקנה

pip install --upgrade google-genai

מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה בנושא SDK.

מגדירים משתני סביבה כדי להשתמש ב-Gen AI SDK עם 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

כך מתקינים או מעדכנים את Go.

מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה בנושא SDK.

מגדירים משתני סביבה כדי להשתמש ב-Gen AI SDK עם 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

כך מתקינים או מעדכנים את Java.

מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה בנושא SDK.

מגדירים משתני סביבה כדי להשתמש ב-Gen AI SDK עם 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

התקנה

npm install @google/genai

מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה בנושא SDK.

מגדירים משתני סביבה כדי להשתמש ב-Gen AI SDK עם 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

בדוגמה הבאה מוצג אופן השימוש ב-REST כדי להציג רשימה של מטמוני ההקשר שמשויכים לפרויקט Google Cloud , על ידי שליחת בקשת GET לנקודת הקצה של מודל בעל התוכן הדיגיטלי.

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫LOCATION: האזור שבו הבקשות ליצירת מטמוני ההקשר עובדו.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

כדי לשלוח את הבקשה אתם צריכים לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

מריצים את הפקודה הבאה:

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

PowerShell

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

מריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "cachedContents": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/cachedContents/CACHE_ID_1",
      "model": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-2.0-flash-001",
      "createTime": "2024-05-31T19:04:35.380412Z",
      "updateTime": "2024-05-31T19:04:35.380412Z",
      "expireTime": "2024-05-31T20:04:35.349680Z"
    },
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/cachedContents/CACHE_ID_2",
      "model": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-2.0-flash-001",
      "createTime": "2024-05-30T21:14:39.880235Z",
      "updateTime": "2024-05-31T00:21:15.350969Z",
      "expireTime": "2024-05-31T01:21:15.348014Z"
    },
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/cachedContents/CACHE_ID_N",
      "model": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-2.0-flash-001",
      "createTime": "2024-05-30T21:14:39.880235Z",
      "updateTime": "2024-05-31T00:21:15.350969Z",
      "expireTime": "2024-05-31T01:21:15.348014Z"
    }
  ]
}

דוגמה לפקודת curl

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

קבלת מידע על מטמון הקשר

כדי לקבל מידע על מטמון הקשר מסוים, צריך את מזהה המטמון, אתGoogle Cloud מזהה הפרויקט שאליו משויך מטמון ההקשר ואת האזור שבו הבקשה ליצירת מטמון ההקשר עובדה. מזהה המטמון של מטמון ההקשר מוחזר כשיוצרים את מטמון ההקשר. אפשר גם לאתר את מזהה המטמון של כל מטמון הקשר שמשויך לפרויקט באמצעות הפקודה context cache list.

בדוגמה הבאה אפשר לראות איך מקבלים מידע על מטמון הקשר אחד.

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Go במאמר Vertex AI quickstart. למידע נוסף, תוכלו לקרוא את מאמרי העזרה בנושא Vertex AI Go SDK for Gemini.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת ADC לסביבת פיתוח מקומית.

תשובות שמוצגות באופן שוטף ותשובות שלא מוצגות באופן שוטף

אתם יכולים לבחור אם המודל ייצור תשובות בסטרימינג או תשובות לא בסטרימינג. כשמפעילים את הצגת התשובות באופן שוטף, מקבלים כל תשובה ברגע שנוצר טוקן הפלט שלה. בתשובות שלא מוצגות באופן שוטף, מקבלים את כל התשובות אחרי שכל טוקני הפלט נוצרים.

כדי לקבל תשובה בסטרימינג, משתמשים בשיטה GenerateContentStream.

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

כדי לקבל תשובה שלא מועברת בסטרימינג, משתמשים בשיטה GenerateContent.

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

קוד לדוגמה

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

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

PROJECT_ID: .
‫LOCATION: האזור שבו הבקשה ליצירת מטמון ההקשר עובדה.
‫CACHE_ID: המזהה של מטמון ההקשר. מזהה מטמון ההקשר מוחזר כשיוצרים את מטמון ההקשר. אפשר גם למצוא מזהים של מטמון הקשר על ידי הצגת רשימת מטמון ההקשר של פרויקט Google Cloud . מידע נוסף זמין במאמרים בנושא יצירת מטמון הקשר ורשימת מטמוני הקשר.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

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

כדי לשלוח את הבקשה אתם צריכים לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

מריצים את הפקודה הבאה:

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

מריצים את הפקודה הבאה:

$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

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/cachedContents/CACHE_ID",
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-2.0-flash-001",
  "createTime": "2024-05-31T19:04:35.380412Z",
  "updateTime": "2024-05-31T19:04:35.380412Z",
  "expireTime": "2024-05-31T20:04:35.349680Z"
}

דוגמה לפקודת curl

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}

קבלת מידע על מטמון הקשר קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

איך מקבלים רשימה של מטמוני הקשר

Python

התקנה

Go

Java

Node.js

התקנה

REST

curl

PowerShell

תשובה

דוגמה לפקודת curl

קבלת מידע על מטמון הקשר

Go

תשובות שמוצגות באופן שוטף ותשובות שלא מוצגות באופן שוטף

קוד לדוגמה

REST

curl

PowerShell

תשובה

דוגמה לפקודת curl

קבלת מידע על מטמון הקשר