كيفية استخدام Gemini 2.5 06-05 Pro API الجديد

أحدث تكرار لعائلة نماذج Gemini من Google، والذي تم إصداره كمعاينة في 5 يونيو 2025، يجلب إمكانيات استثنائية للمطورين. تمكّنك واجهة برمجة التطبيقات (API) هذه من بناء تطبيقات متقدمة ومتعددة الوسائط تعالج النصوص والصور والفيديو والمزيد، مع التفوق في مهام الاستنتاج والبرمجة. سواء كنت تهدف إلى إنشاء تطبيقات ويب تفاعلية، أو تحليل مجموعات بيانات معقدة، أو أتمتة سير العمل، يرشدك هذا الدليل خلال العملية بدقة.

💡

قبل المتابعة، قم بتبسيط اختبار واجهة برمجة التطبيقات (API) والتكامل باستخدام Apidog! قم بتنزيل Apidog مجانًا لتبسيط إرسال الطلبات وتصحيح الأخطاء في الاستجابات وإدارة سير العمل لواجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro. إنه رفيق مثالي للمطورين الذين يعملون مع نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة. ابدأ اليوم!

زر

الآن، دعنا نستكشف الإعداد والتكوين وحالات الاستخدام العملية لتسخير الإمكانات الكاملة لواجهة برمجة التطبيقات القوية هذه.

ما هي واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro؟

تمثل واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro، التي طورتها Google DeepMind، قمة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. تم إصدار هذا النموذج كمعاينة مطورة في 5 يونيو 2025، وهو يبني على الإصدارات السابقة، ليقدم أداءً فائقًا في مهام البرمجة والاستنتاج والإبداع. يتميز بنافذة سياق تبلغ مليون رمز (مع توقع 2 مليون قريبًا)، مما يمكّنه من التعامل مع قواعد بيانات كبيرة من الأكواد والمستندات ومدخلات الوسائط المتعددة مثل الصور ومقاطع الفيديو.

علاوة على ذلك، تتفوق واجهة برمجة التطبيقات (API) في المعايير، حيث تتصدر لوحة صدارة WebDev Arena بزيادة 24 نقطة في نقاط Elo لتصل إلى 1470، وتحقق نسبة 84.8% في VideoMME لفهم الفيديو. تتألق قدراتها على الاستنتاج في الرياضيات والعلوم والبرمجة، مما يجعلها مثالية للمطورين الذين يبنون تطبيقات متطورة. بعد ذلك، سنقوم بإعداد بيئتك لبدء استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه بفعالية.

المتطلبات الأساسية لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro

قبل البدء، تأكد من أن بيئة التطوير الخاصة بك تلبي هذه المتطلبات:

حساب Google: قم بالتسجيل أو تسجيل الدخول على accounts.google.com للوصول إلى Google AI Studio.
مفتاح API: قم بإنشاء مفتاح عبر Google AI Studio للمصادقة.
Python 3.7+: قم بتثبيت Python من python.org إذا لم يكن مثبتًا بالفعل.
بيئة افتراضية: لعزل التبعيات لإدارة مشروع نظيفة.
المكتبات: قم بتثبيت حزمة google-generativeai للتفاعل مع واجهة برمجة التطبيقات.
Apidog: اختياري، ولكنه موصى به لاختبار وتصحيح أخطاء طلبات واجهة برمجة التطبيقات.

أولاً، قم بتثبيت Python وإعداد بيئة افتراضية. قم بتشغيل هذه الأوامر في الطرفية الخاصة بك:

python -m venv gemini_env
source gemini_env/bin/activate  # On Windows: gemini_env\Scripts\activate

بعد ذلك، قم بتثبيت المكتبة المطلوبة:

pip install google-generativeai

بعد إكمال هذه الخطوات، أنت جاهز لتكوين واجهة برمجة التطبيقات. دعنا ننتقل إلى المصادقة والإعداد.

إعداد المصادقة لواجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro

لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro، قم بمصادقة طلباتك باستخدام مفتاح API. اتبع هذه الخطوات للبدء:

انتقل إلى Google AI Studio: افتح المتصفح الخاص بك وانتقل إلى aistudio.google.com.

تسجيل الدخول: استخدم بيانات اعتماد حساب Google الخاص بك لتسجيل الدخول.

إنشاء مفتاح API: ابحث عن خيار "الحصول على مفتاح API" في لوحة التحكم. انقر عليه، اتبع التعليمات، وانسخ المفتاح الذي تم إنشأه. قم بتخزينه بأمان - لا تشاركه علنًا أبدًا.

انقر عليه، اتبع التعليمات، وانسخ المفتاح الذي تم إنشأه. قم بتخزينه بأمان - لا تشاركه علنًا أبدًا.

تعيين متغير البيئة: لأسباب أمنية، قم بتعيين المفتاح كمتغير بيئة. في الطرفية الخاصة بك، قم بتشغيل:

export GEMINI_API_KEY='your_api_key_here'  # On Windows: set GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

الآن، قم بتهيئة العميل في Python. إليك إعداد أساسي:

import os
from google import genai

# استرداد مفتاح API من متغير البيئة
API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
client = genai.Client(api_key=API_KEY)

بعد تكوين المصادقة، أنت جاهز لإرسال الطلبات. بعد ذلك، سنستكشف كيفية إجراء أول استدعاء لواجهة برمجة التطبيقات باستخدام نموذج Gemini 2.5 06-05.

إجراء أول استدعاء لواجهة برمجة التطبيقات باستخدام Gemini 2.5 06-05

دعنا نختبر واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro بطلب بسيط يعتمد على النص. يطلب هذا المثال من النموذج شرح مفهوم أساسي. استخدم كود Python هذا:

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

# تهيئة العميل
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# إرسال طلب نصي
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    contents="اشرح كيف تعمل الشبكة العصبية بعبارات بسيطة."
)

# طباعة الاستجابة
print(response.text)

يرسل هذا الكود طلب POST إلى نقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات، مستهدفًا نموذج Gemini 2.5 06-05. تشرح الاستجابة الشبكات العصبية بلغة واضحة وموجزة. توقع مخرجًا مثل:

الشبكة العصبية هي نموذج حاسوبي مستوحى من الدماغ البشري. تتكون من طبقات من العقد (الخلايا العصبية) التي تعالج بيانات الإدخال، وتعدل الأوزان بناءً على الأنماط، وتنتج مخرجًا، مثل التنبؤ أو التصنيف.

للتحقق من الوظيفة، اختبر هذا الطلب في Apidog. أنشئ مشروعًا جديدًا، عيّن طريقة HTTP إلى POST، أدخل عنوان URL لنقطة النهاية (الموجود في مستندات Google AI Studio)، أضف الرأس Authorization: Bearer YOUR_API_KEY، وضمّن حمولة JSON:

{
    "model": "gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    "contents": "اشرح كيف تعمل الشبكة العصبية بعبارات بسيطة."
}

انقر على "إرسال" في Apidog للتحقق من الاستجابة، رمز الحالة، والتوقيت. هذا يؤكد أن إعدادك يعمل. الآن، دعنا ننتقل إلى القدرات متعددة الوسائط.

الاستفادة من الميزات متعددة الوسائط في Gemini 2.5 06-05

تتألق واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro بقدراتها متعددة الوسائط، حيث تعالج النصوص والصور والفيديو. يوضح لك هذا القسم كيفية استخدام هذه الميزات بفعالية.

معالجة النصوص والصور

اجمع بين المطالبات النصية والصور لمهام مثل تحليل الصور. قم بتحميل صورة (على سبيل المثال، صورة للكعك الإنجليزي - scones) واطلب من النموذج وصفها. إليك الكود:

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions, Part

# تهيئة العميل
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# إرسال طلب نص وصورة
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    contents=[
        "صف هذه الصورة بالتفصيل.",
        Part.from_uri(
            file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/scones.jpg",
            mime_type="image/jpeg"
        )
    ]
)

# طباعة الاستجابة
print(response.text)

قد يستجيب النموذج:

تُظهر الصورة عرضًا مسطحًا لكعك إنجليزي (scones) بالتوت الأزرق على ورق زبدة. ست قطع كعك مثلثية، بلون بني ذهبي، مرتبة بنمط دائري، مع توت أزرق طازج مبعثر حولها. يبدو الملمس متفتتًا، وهو نموذجي للكعك الإنجليزي المخبوز جيدًا.

تأكد من أن صورتك يمكن الوصول إليها عبر URI لـ Google Cloud Storage أو قم بتحميلها مباشرة إذا كان ذلك مدعومًا. هذه القدرة تناسب تطبيقات مثل التجارة الإلكترونية أو تحليل المحتوى.

فهم الفيديو

يتفوق نموذج Gemini 2.5 06-05 في فهم الفيديو، حيث حقق نسبة 84.8% في معيار VideoMME. قم بتقديم عنوان URL لفيديو على YouTube أو ملف فيديو مع مطالبة لتحليل المحتوى. على سبيل المثال:

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

# تهيئة العميل
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# إرسال طلب فيديو
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    contents=[
        "أنشئ مواصفات لتطبيق تعليمي بناءً على هذا الفيديو.",
        "https://www.youtube.com/watch?v=example_video"
    ]
)

# طباعة الاستجابة
print(response.text)

ينشئ هذا مواصفات مفصلة لتطبيق تعليمي تفاعلي، مستفيدًا من محتوى الفيديو. تعالج واجهة برمجة التطبيقات ما يصل إلى 6 ساعات من الفيديو مع نافذة سياق تبلغ 2 مليون رمز عند إعداد دقة الوسائط "المنخفضة"، مما يوازن بين التكلفة والأداء.

بعد إتقان الميزات متعددة الوسائط، دعنا نتناول المساعدة في البرمجة بعد ذلك.

البرمجة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro

تسيطر واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro على مهام البرمجة، حيث تتصدر لوحة صدارة WebDev Arena بنتيجة Elo تبلغ 1470. تقوم بإنشاء وتحرير وتصحيح الأخطاء في الأكواد عبر لغات مثل Python و JavaScript والمزيد. إليك كيفية استخدامها:

إنشاء الكود

اطلب دالة، مثل حاسبة متسلسلة فيبوناتشي. جرب هذا:

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

# تهيئة العميل
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# إرسال طلب برمجة
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    contents="اكتب دالة Python لحساب متسلسلة فيبوناتشي حتى n حدًا."
)

# طباعة الاستجابة
print(response.text)

قد يكون المخرج:

def fibonacci(n):
    if n <= 0:
        return []
    elif n == 1:
        return [0]
    sequence = [0, 1]
    for i in range(2, n):
        sequence.append(sequence[i-1] + sequence[i-2])
    return sequence

# مثال على الاستخدام
print(fibonacci(10))  # المخرج: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

هذه الدالة فعالة وصحيحة، مما يبرز قدرة النموذج على الاستنتاج.

تصحيح الأخطاء والتحسين

قدم كودًا موجودًا للتحليل. على سبيل المثال:

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

# تهيئة العميل
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# إرسال طلب تصحيح أخطاء
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro-preview-06-05",
    contents="قم بتصحيح الأخطاء في هذا الكود واقترح تحسينات: def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n-1) + fib(n-2)"
)

# طباعة الاستجابة
print(response.text)

قد يستجيب النموذج:

n

def fib(n):
    if n < 0:
        raise ValueError("يجب أن يكون الإدخال غير سالب")
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    a, b = 0, 1
    for _ in range(2, n + 1):
        a, b = b, a + b
    return b

التحسينات: تمت إضافة معالجة الأخطاء للمدخلات السالبة؛ تم استبدال التكرار الذاتي بالتكرار للحصول على تعقيد زمني O(n)؛ تم استخدام تفكيك الصفوف (tuple unpacking) للوضوح.

هذا يعزز الأداء بشكل كبير. الآن، دعنا نستكشف حالات الاستخدام المتقدمة.

حالات الاستخدام المتقدمة لواجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro

تفتح واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro الباب لتطبيقات متطورة. ضع في اعتبارك هذه السيناريوهات:

تطوير تطبيقات الويب: قم بإنشاء HTML وCSS وJavaScript لواجهات مستخدم تفاعلية. وجه مطالبة لواجهة برمجة التطبيقات: "أنشئ تطبيق إملاء مع رسوم متحركة لواجهة مستخدم للميكروفون وتصميم متجاوب." يقدم كودًا وظيفيًا، مطابقًا الأنماط من المراجع التصميمية.
تحويل الفيديو إلى تطبيقات تعليمية: قم بتحليل فيديو تعليمي على YouTube وإنشاء مواصفات لتطبيق تفاعلي، ثم قم بإنشاء الكود. هذا يناسب المنصات التعليمية.
تحليل قاعدة الأكواد: قم بتحميل ملف ZIP لمشروعك. تقوم واجهة برمجة التطبيقات، بفضل نافذة السياق الضخمة، بمراجعة التبعيات، واقتراح إصلاحات، وتحسين المنطق.

لاختبار هذه السيناريوهات، استخدم Apidog لمحاكاة استجابات واجهة برمجة التطبيقات والتحقق من الوظيفة. الانتقال إلى أفضل الممارسات يضمن الحصول على نتائج مثلى.

أفضل الممارسات لواجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro

حقق أقصى استفادة من واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro باستخدام هذه النصائح:

صياغة مطالبات واضحة: حدد المهام بدقة، على سبيل المثال، "أنشئ دالة Python لفرز قائمة، مع التعامل مع التكرارات."
ضبط المعلمات: عيّن thinking_budget للمهام المعقدة (على سبيل المثال، 1024 رمزًا) لموازنة الجودة وزمن الاستجابة.
اختبار شامل: استخدم Apidog لإرسال الطلبات، والتحقق من رموز الحالة، وتحسين الحمولات.
تأمين المفاتيح: قم بتخزين مفاتيح API في متغيرات البيئة، وليس في الكود.
مراقبة الاستخدام: تتبع حدود المعدل في Google AI Studio لتجنب الانقطاعات.

باتباع هذه الممارسات، تضمن الكفاءة والموثوقية. دعنا نختتم.

خاتمة: تسخير واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro

تمكّن واجهة برمجة تطبيقات Gemini 2.5 06-05 Pro المطورين من بناء تطبيقات متطورة. من الإعداد والمصادقة إلى المعالجة متعددة الوسائط والبرمجة، يجهزك هذا الدليل لتسخير قوتها. ريادتها في WebDev Arena، وفهمها القوي للفيديو، وقدراتها على الاستنتاج تجعلها تغييرًا جذريًا. ابدأ البناء اليوم—جرب في Google AI Studio، ادمج مع Vertex AI، أو اختبر في تطبيق Gemini. مع الممارسة، ستنشئ حلولًا مبتكرة بسهولة.

زر