Провайдеры — поток данных

Gemini Text

PromptResult | str
    -> GeminiProvider.generate_text()
    -> google.genai.models.generate_content()
    -> response.text
    -> str

GeminiProvider.answer() делегирует в generate_text() для совместимости с LLMDispatcher.process().

Gemini JSON

PromptResult | str
    -> GeminiProvider.generate_json(schema=...)
    -> GenerateContentConfig(response_mime_type="application/json", response_schema=schema)
    -> response.text
    -> json.loads()
    -> optional Pydantic validation

Gemini Images

prompt: str
    -> GeminiProvider.generate_image_bytes()
    -> GenerateContentConfig(response_modalities=[IMAGE], image_config=...)
    -> first inline_data image part
    -> (bytes, actual_mime_type)

С input_images провайдер отправляет multimodal content:

prompt: str + input_images: list[ImageInput]
    -> text part + inline_data image parts
    -> GeminiProvider.generate_image_bytes()
    -> first returned inline_data image part
    -> (bytes, actual_mime_type)

response_mime_type в этом пути не передается в GenerateContentConfig.response_mime_type; он используется только как fallback content type, если Gemini не вернул inline_data.mime_type. Если image_config.image_size равен 4K и Gemini отклоняет запрос, провайдер один раз повторяет его с image_size="2K".

Imagen Images

prompt: str
    -> GeminiProvider.generate_imagen_bytes()
    -> GenerateImagesConfig(output_mime_type=requested_mime)
    -> first generated_images image
    -> (bytes, actual_mime_type)

OpenAI Text

PromptResult | str
    -> OpenAIProvider.generate_text()
    -> _OpenAIRequestMapper
    -> responses.create(store=False)
    -> response.output_text
    -> str

OpenAI Structured JSON

PromptResult | str + Pydantic schema
    -> OpenAIProvider.generate_json()
    -> responses.parse(text_format=schema)
    -> response.output_parsed
    -> BaseModel

Без schema провайдер запрашивает JSON mode и декодирует response.output_text.

OpenAI Streaming

PromptResult | str
    -> OpenAIProvider.stream_text()
    -> responses.create(stream=True)
    -> response.output_text.delta events
    -> AsyncIterator[str]