Google hat bedeutende Erweiterungen für die Datenintegration in die Gemini API vorgenommen, um Entwicklern mehr Flexibilität und Skalierbarkeit bei der Nutzung eigener Daten zu bieten. Zentrale Neuerungen sind die Unterstützung von Google Cloud Storage (GCS)-Objekten, externen URLs – sowohl öffentlich zugänglich als auch über signierte URLs – sowie eine Erhöhung der maximalen Inline-Dateigröße von 20 MB auf 100 MB (base64-kodiert). Diese Änderungen zielen darauf ab, den Datenfluss in KI-Anwendungen nahtloser und effizienter zu gestalten, ohne dass Daten erneut in die API hochgeladen werden müssen. Bisher war es erforderlich, große Dateien wie Videos, lange Audiodateien oder umfangreiche Dokumente über die Gemini Files API hochzuladen, wobei die Speicherung nur für 48 Stunden gültig war. Dies war zwar für Prototypen geeignet, stellte jedoch bei produktiven Anwendungen eine Herausforderung dar, da persistente Daten in Cloud-Speichern wie GCS nicht direkt genutzt werden konnten. Mit den neuen Funktionen wird dieser Engpass beseitigt. Entwickler können nun Dateien direkt aus GCS registrieren, ohne die Daten physisch zu verschieben. Gleichzeitig können öffentliche Dateien oder private Inhalte über signierte URLs (z. B. temporäre Zugriffslinks) direkt von der Gemini API abgerufen werden – ohne dass die Daten über einen eigenen Backend-Server geleitet werden müssen. Diese Verbesserungen erhöhen die Sicherheit und Effizienz, da sensible Daten nicht zwischengespeichert oder kopiert werden müssen. Die API lädt die Inhalte direkt beim Verarbeitungsvorgang herunter, was den Datenverkehr reduziert und die Latenz senkt. Für Entwickler, die auf schnelle, direkte Datenübertragung setzen, bietet die Erhöhung der Inline-Grenze auf 100 MB eine praktikable Lösung für kurze Audiodateien, größere Bilder oder temporäre Datenströme – ideal für Prototyping und Echtzeitanwendungen. Insgesamt verfügt die Gemini API nun über ein vielseitiges, anpassungsfähiges Toolset für die Datenzufuhr, das unterschiedliche Architekturen und Speicherstrategien berücksichtigt. Ob man auf GCS basiert, externe Quellen nutzt oder Inline-Daten bevorzugt – die neue Flexibilität beschleunigt die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen in der Produktion. Branchenexperten begrüßen die Änderungen als wichtigen Schritt zur Vereinfachung der Datenintegration in KI-Systeme. „Die Möglichkeit, direkt aus GCS oder über signierte URLs zu arbeiten, macht die Gemini API viel attraktiver für Unternehmen mit bestehenden Cloud-Infrastrukturen“, sagt ein KI-Architekt bei einem Tech-Unternehmen. Google, der Entwickler der Gemini-Serie, positioniert sich mit diesen Updates weiter als führender Anbieter für skalierbare, enterprise-ready KI-Tools. Die Erweiterungen unterstreichen Google Clouds Fokus auf nahtlose Integration und Datenlokalisierung, was besonders für regulatorisch anspruchsvolle Branchen wie Gesundheitswesen oder Finanzen von Vorteil ist.