URL 上下文

通过 URL 上下文工具，你可以把网页地址作为额外上下文提供给模型。模型会在生成回答前尝试读取这些 URL 指向的内容，并基于页面信息进行分析、总结或问答，从而提升回答的准确性与信息完整度。

接口地址

POST https://www.vortapapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent

适用场景

URL 上下文适合用于需要从网页、文档或代码仓库中获取信息的任务，例如：

• 信息提取：从一个或多个 URL 中提取价格、名称、结论、指标等关键信息。
• 文档对比：比较多份报告、文章或 PDF，识别差异、变化趋势或核心观点。
• 内容综合与创作：整合多个来源页面的信息，生成摘要、博客文章、研究报告等内容。
• 代码与技术文档分析：提供 GitHub 仓库、API 文档或技术说明页面，让模型解释代码、生成配置步骤或回答相关问题。

请求方法

POST

路径

/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent

查询参数

名称	类型	必填	说明
key	string	是	API Key。示例：sk-***

请求头

名称	必填	说明
Content-Type	是	固定为 application/json

请求示例

curl "https://www.vortapapi.com/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent?key=sk-***" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "请阅读以下网页并总结其中的主要观点：https://example.com/article"
          }
        ]
      }
    ],
    "tools": [
      {
        "urlContext": {}
      }
    ]
  }'

请求体示例

{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "请对比以下两个页面的核心差异：https://example.com/report-a 和 https://example.com/report-b"
        }
      ]
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "urlContext": {}
    }
  ]
}

参数说明

字段	类型	必填	说明
contents	array	是	对话内容列表，用于向模型提供用户输入。
contents[].parts	array	是	内容片段列表。
contents[].parts[].text	string	是	用户输入文本，可在文本中包含需要模型访问的 URL。
tools	array	是	启用的工具列表。使用 URL 上下文时，需要包含 urlContext。
tools[].urlContext	object	是	URL 上下文工具配置。通常传入空对象即可启用。

响应示例

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "该网页主要讨论了……"
          }
        ],
        "role": "model"
      }
    }
  ]
}

使用建议

• 在提示词中明确说明你希望模型如何处理 URL，例如“总结”“提取表格数据”“比较差异”或“生成报告”。
• 如果提供多个链接，建议描述每个链接的用途或希望比较的维度。
• URL 指向的内容应可公开访问；如果页面需要登录、受权限限制或禁止抓取，模型可能无法读取其中内容。
• 对于较长文档或多个来源，建议让模型输出结构化结果，例如表格、要点列表或 JSON。