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POST
/
v1beta
/
models
/
{model}
:generateContent
generateContent (Google 호환)
curl --request POST \
  --url https://api.k-router.com/v1beta/models/{model}:generateContent \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'x-goog-api-key: <x-goog-api-key>' \
  --data '
{
  "contents": [
    {}
  ],
  "generationConfig": {},
  "systemInstruction": {}
}
'

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.k-router.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

​
Google generateContent API

Google Gemini API와 호환되는 엔드포인트입니다. Google 네이티브 SDK를 사용하거나 직접 호출할 수 있습니다.
대부분의 경우 OpenAI SDK로 전환하는 것이 더 간단합니다. 이 엔드포인트는 Google 네이티브 형식이 반드시 필요한 경우를 위한 것입니다.

​
엔드포인트

POST /v1beta/models/{model}:generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent

​
인증

​
x-goog-api-key
string
required
kr-your-api-key. 쿼리 파라미터 ?key=kr-your-api-key로도 전달 가능합니다.

​
요청 본문

​
contents
array
required
대화 내용. 각 항목은 role (user, model)과 parts 배열을 포함합니다.
​
generationConfig
object
생성 설정. temperature, topP, maxOutputTokens, stopSequences 등을 포함합니다.
​
systemInstruction
object
시스템 프롬프트. parts 배열로 전달합니다.

​
응답

200 - 성공
{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?"
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "finishReason": "STOP"
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 10,
    "candidatesTokenCount": 15,
    "totalTokenCount": 25
  }
}

​
예시

​
Google 네이티브 SDK (Python)

from google import genai

client = genai.Client(
    api_key="kr-your-api-key",
    http_options=genai.types.HttpOptions(
        api_version="v1beta",
        base_url="https://api.k-router.com"
    )
)

response = client.models.generate_content(
    model="kr/gemini-25-pro",
    contents="안녕하세요"
)
print(response.text)

​
cURL

# generateContent
curl -X POST "https://api.k-router.com/v1beta/models/kr%2Fgemini-25-pro:generateContent?key=kr-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [{"text": "안녕하세요"}]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "temperature": 0.7,
      "maxOutputTokens": 1024
    }
  }'

​
스트리밍 (cURL)

# streamGenerateContent
curl -X POST "https://api.k-router.com/v1beta/models/kr%2Fgemini-25-pro:streamGenerateContent?key=kr-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [{"text": "안녕하세요"}]
      }
    ]
  }'
더 간단한 방법: OpenAI SDK를 사용하면 같은 Gemini 모델을 더 간단하게 호출할 수 있습니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="kr-your-api-key", base_url="https://api.k-router.com/v1")
response = client.chat.completions.create(
    model="kr/gemini-25-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요"}]
)