Flux de travail architectural avec l’API Gemini : première requête texte en Python

Ce que vous allez apprendre dans ce tutoriel

Ce guide s’adresse aux équipes d’architecture, d’architecture intérieure et de visualisation qui souhaitent envoyer leur première requête texte à l’API Gemini depuis Python. Nous allons montrer comment créer un prompt avec l’interface Interactions API de Google, lire le texte de la réponse et la recevoir en streaming. Les exemples portent sur des tâches textuelles susceptibles de s’inscrire dans un processus de conception, comme demander des idées pour un petit séjour résidentiel ou préparer une réunion autour du concept d’un café.

Les exemples de code de ce tutoriel sont conçus pour obtenir une réponse textuelle. L’API Gemini ne se limite pas à cela : le guide de démarrage de Google cite également la compréhension multimodale, la génération d’images, les sorties structurées et l’utilisation d’outils parmi les fonctions accessibles via l’API. Toutefois, les sorties textuelles présentées ici ne remplacent ni un dessin, ni un rendu, ni une validation technique ; les décisions de projet doivent être vérifiées par l’équipe.

Prérequis : compte, clé et logiciel

Pour commencer, obtenez une clé API dans Google AI Studio. Selon le guide de Google, AI Studio peut créer automatiquement un projet et une clé pour les nouveaux utilisateurs ; les utilisateurs existants peuvent créer une nouvelle association entre clé et projet depuis la page des clés API. Le guide précise également que les projets supplémentaires importés depuis Google Cloud peuvent nécessiter une vérification pour accéder à l’offre gratuite.

Ce tutoriel utilise le SDK Python. La commande d’installation indiquée dans la source installe ou met à jour le package google-genai. Le guide ne précisant aucune version minimale de Python, aucune exigence supplémentaire n’est indiquée ici. Plutôt que d’inscrire directement la clé API dans le code source, définissez-la comme variable d’environnement :

export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

Remplacez YOUR_API_KEY par votre propre clé. Cette commande définit la clé sous le nom GEMINI_API_KEY dans l’environnement où elle est exécutée. Pour contrôler les accès, il est important de ne pas ajouter la clé à des dépôts de code publics ou à des fichiers accessibles en dehors de l’équipe.

Pour passer à l’offre payante, il faut configurer Cloud Billing, ajouter un moyen de paiement et prépayer au moins 5 dollars ou l’équivalent en crédits payants. Google indique que l’offre payante augmente les limites de débit. Il est possible de suivre l’utilisation de l’API depuis l’écran d’utilisation de Google AI Studio.

Envoyer votre première requête, étape par étape

1. Installez le SDK. Exécutez la commande suivante dans votre environnement Python :

pip install -U google-genai

Cette commande installe le package google-genai avec pip ou met à jour l’installation existante. Si vous utilisez plusieurs environnements Python, veillez à exécuter la commande dans celui qui servira à lancer le code.

1. Préparez votre première requête texte. Ajoutez l’exemple ci-dessous à un fichier Python. Le prompt demande des propositions écrites pour un petit séjour résidentiel :

from google import genai

client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Küçük bir konut salonu için gün ışığını ve dolaşımı gözeten üç tasarım önerisi yaz. Her öneride tasarım kararını ve gerekçesini belirt."
)
print(interaction.output_text)

La requête est envoyée au modèle gemini-3.8-flash via l’Interactions API ; dans cet exemple, le résultat est affiché avec interaction.output_text. Vous pouvez adapter le texte du prompt à la tâche textuelle requise par votre flux de travail. Vous pouvez, par exemple, demander un texte de présentation du concept, un brouillon comparant des options de matériaux ou une liste de questions pour une réunion client. Décrire clairement la portée et le format attendus facilite l’évaluation du texte obtenu.

1. Précisez le prompt en fonction du contexte du projet. Au lieu d’une instruction générale, indiquez le type d’espace et le résultat souhaité. L’exemple ci-dessous est un prompt original destiné à préparer une réunion de design d’intérieur :

Bir kafe iç mekânı için konsept geliştirme toplantısına hazırlanıyorum. Tasarım ekibinin tartışması için üç farklı atmosfer yönü öner. Her yönü kısa bir başlık, mekânsal yaklaşım ve müşteriye sorulacak iki net soruyla açıkla. Proje verisi verilmediğinde varsayım üretme; eksik bilgileri ayrıca belirt.

Ce prompt demande un brouillon écrit à examiner en réunion, et non un résultat visuel ou technique. Demander que les informations inconnues soient signalées séparément peut aider à éviter de confondre la réponse avec les données du projet ; le texte généré doit néanmoins être vérifié par l’équipe.

1. Recevez la réponse en streaming. Si votre application doit traiter la réponse par morceaux pendant sa génération, vous pouvez utiliser stream=True dans la requête. L’exemple ci-dessous parcourt les événements renvoyés par l’API et les affiche :

from google import genai

client = genai.Client()
stream = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Bir mimari konsept sunumu için kısa bir açılış metni yaz.",
    stream=True
)
for event in stream:
    print(event)

Avec le streaming, la réponse arrive sous forme d’événements plutôt que d’un seul texte. Le guide de Google explique que les événements step.delta peuvent contenir des fragments de texte au fur et à mesure de la génération. Dans cet exemple, chaque événement est affiché directement ; lors du développement d’une application, il faut définir séparément la manière dont les événements seront présentés à l’utilisateur.

Utilisation dans les flux de travail d’architecture et de visualisation

Ces exemples peuvent servir de point de départ pour des tâches textuelles, comme rédiger une description de concept, préparer des questions pour alimenter l’ordre du jour d’une réunion, comparer par écrit des options de conception ou ébaucher un texte de présentation. Une équipe peut choisir une tâche récurrente et clairement délimitée, puis évaluer le niveau de révision nécessaire. Cette approche ne permet pas de tirer de conclusions sur les capacités de l’API en matière de génération d’images ou de validation de projet ; elle sert uniquement à vérifier si les requêtes texte présentées ici conviennent au flux de travail.

Ces exemples ne mesurent pas les performances de rendu local sur une station de travail. Comme la source ne mentionne aucune exigence GPU ni recommandation matérielle pour cet usage, il ne faut pas en déduire qu’une mise à niveau de l’équipement est nécessaire. Du côté du compte, il est important de gérer la clé API, de suivre l’utilisation et, si nécessaire, d’évaluer le coût de l’offre payante. Le passage à une utilisation payante nécessite Cloud Billing et un prépaiement ; il est donc utile que les équipes définissent à l’avance les responsabilités liées à l’utilisation et au suivi du budget.

Erreurs fréquentes et étapes suivantes

• La clé n’est pas définie : exécutez le fichier Python dans l’environnement où la variable GEMINI_API_KEY a été définie.

• Le package a été installé dans un autre environnement : vérifiez que google-genai est installé dans l’environnement Python qui exécute le code.

• Le prompt est trop général : précisez le type d’espace, l’objectif du texte demandé et le format de la réponse.

• Considérer la réponse comme une information de projet validée : ne prenez pas le texte pour une décision de conception ou une validation technique ; faites-le examiner par l’équipe.

• Commencer une utilisation payante sans planification : vérifiez les conditions de Cloud Billing et du prépaiement avant de passer à l’offre payante.

Une fois votre première requête exécutée, plutôt que de mettre immédiatement en place une automatisation complète, choisissez une tâche textuelle récurrente et bien délimitée au sein de l’équipe. Améliorez le prompt par petites étapes et suivez l’utilité des résultats, le volume de corrections nécessaires et l’utilisation de l’API. Le guide de Google présente également les SDK pour développer des applications, ainsi que Gemini API CLI pour qu’un script ou une tâche en ligne de commande appelle directement l’API. Dans ce tutoriel, les exemples de code se limitent au SDK Python et à l’Interactions API.

Sources et licence

Ce tutoriel a été adapté en turc à partir du guide « Getting started » (K1) publié par Google pour l’API Gemini. La source est publiée sous licence CC BY 4.0. Les prompts d’exemple consacrés à l’architecture et à l’aménagement intérieur ont été créés spécialement pour ce tutoriel.