from google import genai
 
client = genai.Client()
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemma-4-26b-a4b-it",
    contents="So sánh ramen và udon qua 3 gạch đầu dòng: nước dùng, kết cấu sợi mì và mùa ăn ngon nhất."
)
print(response.text)

from google import genai
from google.genai import types
 
client = genai.Client()
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemma-4-31b-it",
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction="Bạn là một bậc thầy trà đạo Kyoto thông thái. Hãy nói chuyện bình tĩnh, đậm chất thơ và sử dụng các ẩn dụ về thiên nhiên. Trả lời dưới 3 câu."
    ),
    contents="Mục đích của trà đạo là gì?"
)
print(response.text)

from google import genai
 
client = genai.Client()
chat = client.chats.create(model="gemma-4-26b-a4b-it")
 
response = chat.send_message("Ba lâu đài nổi tiếng nhất Nhật Bản là gì?")
print(response.text)
 
response = chat.send_message("Tôi nên tham quan cái nào vào mùa xuân để ngắm hoa anh đào?")
print(response.text)

from google import genai
from google.genai import types
 
client = genai.Client()
 
with open("duong/dan/den/anh.png", "rb") as f:
    image_bytes = f.read()
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemma-4-26b-a4b-it",
    contents=[
        types.Part.from_bytes(data=image_bytes, mime_type="image/png"),
        "Mô tả hình ảnh này trong 2-3 câu giống như đang viết chú thích cho một tạp chí du lịch Nhật Bản."
    ]
)
print(response.text)

from google import genai
from google.genai import types
 
# Định nghĩa khai báo hàm
get_weather = {
    "name": "get_weather",
    "description": "Lấy thông tin thời tiết hiện tại cho một địa điểm cụ thể.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {
                "type": "string",
                "description": "Thành phố và tiểu bang, ví dụ: 'Hanoi, VN'",
            },
        },
        "required": ["location"],
    },
}
 
client = genai.Client()
tools = types.Tool(function_declarations=[get_weather])
config = types.GenerateContentConfig(tools=[tools])
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemma-4-26b-a4b-it",
    contents="Tôi có nên mang ô đến Kyoto hôm nay không?",
    config=config,
)
 
# Mô hình trả về một lời gọi hàm thay vì văn bản
if response.candidates[0].content.parts[0].function_call:
    fc = response.candidates[0].content.parts[0].function_call
    print(f"Hàm: {fc.name}")
    print(f"Đối số: {fc.args}")

from google import genai
from google.genai import types
 
client = genai.Client()
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemma-4-26b-a4b-it",
    contents="Lịch mùa hoa anh đào tại Tokyo năm nay là khi nào?",
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[{"google_search":{}}]
    ),
)
 
print(response.text)
 
# Truy cập dữ liệu tham chiếu (grounding metadata) để trích dẫn nguồn
for chunk in response.candidates[0].grounding_metadata.grounding_chunks:
    print(f"Nguồn: {chunk.web.title} — {chunk.web.uri}")