Live API 可讓您與 Gemini 進行低延遲的雙向語音/視訊互動。使用 Live API 為使用者提供自然的語音對話,包括透過語音指令中斷模型回應的功能。
本文將介紹使用 Live API 的基本概念,包括其功能、入門範例和基本用途程式碼範例。如要瞭解如何使用 Live API 開始互動式對話,請參閱「使用 Live API 進行互動式對話」。如要瞭解 Live API 可使用的工具,請參閱「內建工具」。
支援的模型
Live API 可在 Google Gen AI SDK 和 Vertex AI Studio 中使用。部分功能 (例如文字輸入和輸出) 僅適用於 Gen AI SDK。
您可以將 Live API 與下列模型搭配使用:
模型版本 | 可用性層級 |
---|---|
gemini-live-2.5-flash |
私人 GA* |
gemini-live-2.5-flash-preview-native-audio |
公開預先發布版 |
* 請與 Google 帳戶團隊代表聯絡,要求取得存取權。
如需進一步瞭解技術規格和限制,請參閱 Live API 參考指南。
啟動條件範例
您可以透過下列範例開始使用 Live API:
Jupyter 筆記本:
應用程式和指南示範:
Live API 功能
- 即時多模態理解:使用內建的音訊和視訊串流支援功能,與 Gemini 對話,瞭解系統在影片動態消息或螢幕分享畫面中看到的內容。
- 使用內建工具:函式呼叫和 使用 Google 搜尋功能等工具,可無縫整合至對話中,提供更實用且動態的互動體驗。
- 低延遲互動:與 Gemini 進行低延遲、類似人類的互動。
- 支援多種語言: 可使用 24 種支援語言進行對話。
- (僅限 GA 版本) 支援已佈建的處理量:使用固定費用的固定期限訂閱方案,可在幾個期限長度中選擇,為 Vertex AI 上支援的生成式 AI 模型 (包括 Live API) 預留處理量。
Gemini 2.5 Flash 搭配 Live API 也提供原生音訊做為公開測試功能。原生音訊功能推出以下功能:
- 情感對話:Live API 可理解並回應使用者的語氣。同樣的字詞,如果以不同方式說出,可能會導致截然不同的對話,並產生更多細微差異。
- 主動音訊和情境感知:Live API 會聰明地忽略環境對話和其他不相關的音訊,瞭解何時要聆聽,何時要保持沉默。
如要進一步瞭解原生音訊,請參閱「內建工具」。
支援的音訊格式
Live API 支援下列音訊格式:
- 輸入音訊:原始 16 位元 PCM 音訊,頻率為 16 kHz,小端序
- 輸出音訊:原始 16 位元 PCM 音訊,頻率為 24 kHz,小端序
從音訊輸入內容取得文字回應
您可以將音訊轉換為 16 位元 PCM、16 kHz 的單聲道格式,藉此傳送音訊並接收文字回應。以下範例會讀取 WAV 檔案,並以正確格式傳送:
Python 適用的 Gen AI SDK
# 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( vertexai=True, project=GOOGLE_CLOUD_PROJECT, location=GOOGLE_CLOUD_LOCATION, ) model = "gemini-live-2.5-flash" 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())
透過文字輸入取得語音回應
請使用這個範例,傳送文字輸入內容並接收合成語音回應:
Python 適用的 Gen AI SDK
import asyncio import numpy as np from IPython.display import Audio, Markdown, display from google import genai from google.genai.types import ( Content, LiveConnectConfig, HttpOptions, Modality, Part, SpeechConfig, VoiceConfig, PrebuiltVoiceConfig, ) client = genai.Client( vertexai=True, project=GOOGLE_CLOUD_PROJECT, location=GOOGLE_CLOUD_LOCATION, ) voice_name = "Aoede" config = LiveConnectConfig( response_modalities=["AUDIO"], speech_config=SpeechConfig( voice_config=VoiceConfig( prebuilt_voice_config=PrebuiltVoiceConfig( voice_name=voice_name, ) ), ), ) async with client.aio.live.connect( model="gemini-live-2.5-flash", config=config, ) as session: text_input = "Hello? Gemini are you there?" display(Markdown(f"**Input:** {text_input}")) await session.send_client_content( turns=Content(role="user", parts=[Part(text=text_input)])) audio_data = [] async for message in session.receive(): if ( message.server_content.model_turn and message.server_content.model_turn.parts ): for part in message.server_content.model_turn.parts: if part.inline_data: audio_data.append( np.frombuffer(part.inline_data.data, dtype=np.int16) ) if audio_data: display(Audio(np.concatenate(audio_data), rate=24000, autoplay=True))
如需更多傳送文字的範例,請參閱入門指南。
轉錄音訊內容
Live API 可轉錄輸入和輸出音訊。請參考以下範例啟用轉錄功能:
Python 適用的 Gen AI SDK
import asyncio from google import genai from google.genai import types client = genai.Client( vertexai=True, project=GOOGLE_CLOUD_PROJECT, location=GOOGLE_CLOUD_LOCATION, ) model = "gemini-live-2.5-flash" config = { "response_modalities": ["AUDIO"], "input_audio_transcription": {}, "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.input_transcription: print("Input transcript:", response.server_content.input_transcription.text) if response.server_content.output_transcription: print("Output transcript:", response.server_content.output_transcription.text) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
WebSocket
# Set model generation_config CONFIG = { 'response_modalities': ['AUDIO'], } headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {bearer_token[0]}", } # Connect to the server async with connect(SERVICE_URL, additional_headers=headers) as ws: # Setup the session await ws.send( json.dumps( { "setup": { "model": "gemini-2.0-flash-live-preview-04-09", "generation_config": CONFIG, 'input_audio_transcription': {}, 'output_audio_transcription': {} } } ) ) # Receive setup response raw_response = await ws.recv(decode=False) setup_response = json.loads(raw_response.decode("ascii")) # Send text message text_input = "Hello? Gemini are you there?" display(Markdown(f"**Input:** {text_input}")) msg = { "client_content": { "turns": [{"role": "user", "parts": [{"text": text_input}]}], "turn_complete": True, } } await ws.send(json.dumps(msg)) responses = [] input_transcriptions = [] output_transcriptions = [] # Receive chucks of server response async for raw_response in ws: response = json.loads(raw_response.decode()) server_content = response.pop("serverContent", None) if server_content is None: break if (input_transcription := server_content.get("inputTranscription")) is not None: if (text := input_transcription.get("text")) is not None: input_transcriptions.append(text) if (output_transcription := server_content.get("outputTranscription")) is not None: if (text := output_transcription.get("text")) is not None: output_transcriptions.append(text) model_turn = server_content.pop("modelTurn", None) if model_turn is not None: parts = model_turn.pop("parts", None) if parts is not None: for part in parts: pcm_data = base64.b64decode(part["inlineData"]["data"]) responses.append(np.frombuffer(pcm_data, dtype=np.int16)) # End of turn turn_complete = server_content.pop("turnComplete", None) if turn_complete: break if input_transcriptions: display(Markdown(f"**Input transcription >** {''.join(input_transcriptions)}")) if responses: # Play the returned audio message display(Audio(np.concatenate(responses), rate=24000, autoplay=True)) if output_transcriptions: display(Markdown(f"**Output transcription >** {''.join(output_transcriptions)}"))
更多資訊
如要進一步瞭解如何使用 Live API,請參閱: