Gemini LLM Responses 概览

本组接口 POST /v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/live、POST /v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/models、POST /v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/task_post、GET /v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/tasks_ready 和 GET /v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/task_get/{id}，用于生成、查询 Gemini 结构化响应，以及获取可用的 Gemini 模型列表。

接口说明

Gemini LLM Responses API 用于根据指定的参数生成结构化 Gemini 响应。你可以通过该接口分析 Gemini 针对以下的回答：

• 品牌名称
• 产品或服务
• 竞争对手
• 目标
• 指定主题或问题

该组接口：

• Gemini LLM Responses：通过指定的 Gemini AI 模型，根据参数获取结构化响应。
• Gemini Models LLM Responses：获取可用于 Gemini LLM Responses 接口的 Gemini 模型列表。

所有 POST 请求体均使用 JSON 数组格式：

[
  {
    "your_parameter": "your_value"
  }
]

请求认证统一使用 Bearer Token：

Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY

数据获取方式

本组接口支持标准方式和实时方式两种结果获取模式。不同方式的执行优级和计费可能不同。

Live 实时方式

实时方式适用于需要尽快获得结果的场景。调用：

POST https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/live

该方式会在一次请求中提交任务并返回结果，无需另外调用 POST 和 GET 接口查询任务。

实时任务的执行时间目前最长约为 120 秒。

Standard 标准方式

标准方式适用于不要求实时返回结果的场景，价格通常更优势。该方式需要分两步操作：

1. 调用任务创建接口提交任务。
2. 通过任务查询接口获取已完成的结果。

创建任务：

POST https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/task_post

查询已完成任务列表：

GET https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/tasks_ready

获取单个任务结果：

GET https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/task_get/{id}

标准任务最长可能需要 72 小时完成。

回调通知

创建标准任务时，可以以下回调地址：

• pingback_url：任务完成后通知你的系统。
• postback_url：任务完成后将结果发送到指定地址。

如果一次提交多个任务，也可以调用 tasks_ready 接口获取已完成任务 ID 列表，再通过 task_get/{id} 分别获取任务结果。

Gemini 模型列表

调用以下接口可获取当前可用的 Gemini 模型：

POST https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/models

建议在创建响应任务前获取模型列表，并在请求参数中使用接口返回的有效模型标识。

调用限制

平台限流以认证说明中的 30/60/120 次/分钟规则为准**。

• 每个账户针对每个平台最多同时执行 30 个 Live 请求。
• 如需提高请求频率限制，请联系平台技术支持。
• Live 请求受并发数限制影响，建议在客户端实现队列、重试和时控制。

计费说明

Gemini LLM Responses API 的费用取决于所选接口方式、任务执行优级以及请求参数。

扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

在正式接前，可以使用本平台 Sandbox 环境进行测试，接口路径为：

/v3/appendix/sandbox/

通用请求示例

cURL

curl --request POST \
  --url https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/gemini/llm_responses/live \
  --header 'Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '[
    {
      "model": "your_gemini_model",
      "prompt": "请分析该品牌在目标主题中的表现"
    }
  ]'

> 示例中的 model 和 prompt 用于说明请求格式，可用参数以对应接口文档为准。

处理建议

• 需要即时获取结果时，优使用 Live 方式。
• 可以异步处理任务时，使用 Standard 方式降低整体调用成本。
• 批量提交任务时，使用 tasks_ready 统一获取已完成任务，再逐个调用 task_get/{id}。
• 对 Live 请求设置不低于 120 秒的客户端时时间。
• 对标准任务保存任务 ID，并结合回调或轮询机制处理结果。
• 根据模型列表接口返回值动态选择有效的 Gemini 模型。

实用场景

• 监测品牌在 Gemini 中的呈现方式：批量提交品牌问题，分析模型是否准确描述品牌及核心优势，支持品牌认知和 AI 搜索可见性评估。
• 比较竞争对手的 AI 曝表现：针对品牌与竞品使用相同问题集，比较 Gemini 的推荐频率、倾向和提及位置，为竞争分析提供依据。
• 评估产品在目标主题中的推荐：围绕产品、功能和使用场景生成问题，判断产品是否被 Gemini 纳答案，和产品营销优化。
• 追踪与主题的模型响应变化：定期提交相同和主题，保存不同时间的结构化响应，用于发现品牌声量、覆盖和模型认知的变化。
• 批量测试不同 Gemini 模型的回答差异：通过模型列表获取可用模型并执行对比测试，评估不同模型在品牌、产品和竞品问题上的输出差异，为模型选型提供依据。