Generar texto con un modelo de IA generativa

Este código de ejemplo muestra cómo usar un modelo de IA generativa para generar contenido a partir de una entrada de texto.

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Para obtener documentación detallada que incluya este código de muestra, consulta lo siguiente:

Código de ejemplo

C#

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de C# que se indican en la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API C# de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.


using Google.GenAI;
using Google.GenAI.Types;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class TextGenWithTxt
{
    public async Task<string> GenerateContent(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "global",
        string model = "gemini-2.5-flash")
    {
        await using var client = new Client(
            project: projectId,
            location: location,
            vertexAI: true,
            httpOptions: new HttpOptions { ApiVersion = "v1" });

        GenerateContentResponse response = await client.Models.GenerateContentAsync(model: model, contents: "How does AI work?");

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);
        // Example reponse:
        // AI, or Artificial Intelligence, at its core, is about creating machines that can perform...
        // Here's a breakdown of how it generally works...
        return responseText;
    }
}

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Go que se indican en la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go de Vertex AI.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateWithText shows how to generate text using a text prompt.
func generateWithText(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)
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx,
		"gemini-2.5-flash",
		genai.Text("How does AI work?"),
		nil,
	)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)
	// Example response:
	// That's a great question! Understanding how AI works can feel like ...
	// ...
	// **1. The Foundation: Data and Algorithms**
	// ...

	return nil
}

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Java que se indican en la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Java de Vertex AI.


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.HttpOptions;

public class TextGenerationWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text with text input
  public static String generateContent(String modelId) {
    // 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()) {

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(modelId, "How does AI work?", null);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // Okay, let's break down how AI works. It's a broad field, so I'll focus on the ...
      //
      // Here's a simplified overview:
      // ...
      return response.text();
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Node.js que se indican en la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vertex AI.

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 generateContent(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    contents: 'How does AI work?',
  });

  console.log(response.text);

  return response.text;
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración de Python que se indican en la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de Vertex AI.

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

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="How does AI work?",
)
print(response.text)
# Example response:
# Okay, let's break down how AI works. It's a broad field, so I'll focus on the ...
#
# Here's a simplified overview:
# ...

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