يطور Gemini 3.7 Flash سلسلة النماذج متعددة الوسائط ذات الاستدلال. يستند إلى Gemini 3.6 Flash، ويشمل تغييرات في أساس الاستدلال ودعمًا للفهم الوكيلي للفيديو. تشمل سيناريوهاته البرمجة والتحليل المعقد للفيديو والعمليات ذات عدة مراحل.
بحسب خصائص Google، يفهم النموذج النص والصور والفيديو والصوت وPDF. في كتالوج Ailoot API الحالي يُعلن للطرق النصية عن النص والصور في الإدخال والنص في الإخراج. لا يشمل هذا الإدخال الفيديو أو الصوت أو PDF. الحد الأقصى للطلب 1 048 576 توكنًا للإدخال، وللإجابة 65 536 توكنًا للإخراج. تظل الإجابة نصية؛ ولا يُدعم لهذا الإصدار توليد صورة أو صوت خاص به.
لدى Thinking ثلاثة مستويات مدعومة: low وmedium وhigh. في وضع النموذج الأساسي الذي تصفه Google يكون المستوى القياسي medium. تصف هذه القيم نموذج Google الأساسي؛ ويتحدد الوضع وتوفر التحكم عبر Ailoot API وفق الطريقة وإصدار النموذج المختارين. تتيح اختيار شدة الاستدلال الإضافي. المستوى minimal في Gemini 3.7 Flash غير مدعوم: ويسبب هذا الإعداد خطأ. تؤثر إعدادات الاستدلال في وضع العمل، لكنها لا تغير نوع وسائط الإخراج المدعوم.
للتنفيذ المتتابع توجد استدعاءات الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة. يستطيع النموذج استخدام الذاكرة المؤقتة للسياق والبحث في الملفات والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps ومحتوى عناوين الويب. تُدعم المعالجة على دفعات. التحكم بواجهة الحاسوب موصوف كإمكانية أولية، ويحتاج استخدامه دعمًا في الطريقة المختارة.
نُشر الإصدار المستقر gemini-3.7-flash في أغسطس 2026. يحدد المصنّع مارس 2026 حدًا للمعرفة المدمجة، مع تنبيه إلى احتمال بقاء المعرفة في بعض المجالات عند مستوى يناير 2025. يختلف العمل بالبيانات الخارجية وفهم المواد المقدمة عن المعلومات التي يعرفها النموذج مسبقًا.
قد ينشئ النموذج حقائق مختلقة أو ينفذ بعض الطلبات ببطء أو ينهيها بانتهاء مهلة. صُمم لدورات عمل معقدة، لكن تنفيذ إجراء فردي لا يستبدل فحص النتيجة الكاملة للعملية. عند استخدام مدخلات متعددة الوسائط تكون النتيجة استنتاجات نصية عن المحتوى، لا ملف وسائط جديدًا.
", "aboutText": "يطور Gemini 3.7 Flash سلسلة النماذج متعددة الوسائط ذات الاستدلال. يستند إلى Gemini 3.6 Flash، ويشمل تغييرات في أساس الاستدلال ودعمًا للفهم الوكيلي للفيديو. تشمل سيناريوهاته البرمجة والتحليل المعقد للفيديو والعمليات ذات عدة مراحل.\n\n### الإدخال والنتيجة النصية\n\nبحسب خصائص Google، يفهم النموذج **النص والصور والفيديو والصوت وPDF**. في كتالوج Ailoot API الحالي يُعلن للطرق النصية عن **النص والصور** في الإدخال والنص في الإخراج. لا يشمل هذا الإدخال الفيديو أو الصوت أو PDF. الحد الأقصى للطلب **1 048 576 توكنًا للإدخال**، وللإجابة **65 536 توكنًا للإخراج**. تظل الإجابة نصية؛ ولا يُدعم لهذا الإصدار توليد صورة أو صوت خاص به.\n\n### التحكم بالاستدلال\n\nلدى Thinking ثلاثة مستويات مدعومة: **`low` و`medium` و`high`**. في وضع النموذج الأساسي الذي تصفه Google يكون المستوى القياسي `medium`. تصف هذه القيم نموذج Google الأساسي؛ ويتحدد الوضع وتوفر التحكم عبر Ailoot API وفق الطريقة وإصدار النموذج المختارين. تتيح اختيار شدة الاستدلال الإضافي. المستوى `minimal` في Gemini 3.7 Flash **غير مدعوم**: ويسبب هذا الإعداد خطأ. تؤثر إعدادات الاستدلال في وضع العمل، لكنها لا تغير نوع وسائط الإخراج المدعوم.\n\nللتنفيذ المتتابع توجد استدعاءات الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة. يستطيع النموذج استخدام الذاكرة المؤقتة للسياق والبحث في الملفات والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps ومحتوى عناوين الويب. تُدعم المعالجة على دفعات. التحكم بواجهة الحاسوب موصوف كإمكانية أولية، ويحتاج استخدامه دعمًا في الطريقة المختارة.\n\n### موضع الحدود\n\nنُشر الإصدار المستقر `gemini-3.7-flash` في أغسطس 2026. يحدد المصنّع مارس 2026 حدًا للمعرفة المدمجة، مع تنبيه إلى احتمال بقاء المعرفة في بعض المجالات عند مستوى يناير 2025. يختلف العمل بالبيانات الخارجية وفهم المواد المقدمة عن المعلومات التي يعرفها النموذج مسبقًا.\n\nقد ينشئ النموذج حقائق مختلقة أو ينفذ بعض الطلبات ببطء أو ينهيها بانتهاء مهلة. صُمم لدورات عمل معقدة، لكن تنفيذ إجراء فردي لا يستبدل فحص النتيجة الكاملة للعملية. عند استخدام مدخلات متعددة الوسائط تكون النتيجة استنتاجات نصية عن المحتوى، لا ملف وسائط جديدًا.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Trace a three-stage workflow\n\nA report workflow has three stages: collect rows, remove duplicate IDs, total the remaining amounts. Input rows are A:12, B:8, A:12. The rule keeps the first occurrence of each ID. Explain the intermediate rows after each stage and the final total. Do not assume that repeated IDs represent separate sales.A three-stage trace with retained rows and a final amount, plus the applied duplicate rule.Verify the total uses A and B once each and the stage order is preserved.gemini-3.7-flash-lowنموذج متعدد الوسائط من Google باستدلال قابل للضبط للبرمجة وفهم الفيديو وسير العمل متعدد الخطوات.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
يطور Gemini 3.7 Flash سلسلة النماذج متعددة الوسائط ذات الاستدلال. يستند إلى Gemini 3.6 Flash، ويشمل تغييرات في أساس الاستدلال ودعمًا للفهم الوكيلي للفيديو. تشمل سيناريوهاته البرمجة والتحليل المعقد للفيديو والعمليات ذات عدة مراحل.
بحسب خصائص Google، يفهم النموذج النص والصور والفيديو والصوت وPDF. في كتالوج Ailoot API الحالي يُعلن للطرق النصية عن النص والصور في الإدخال والنص في الإخراج. لا يشمل هذا الإدخال الفيديو أو الصوت أو PDF. الحد الأقصى للطلب 1 048 576 توكنًا للإدخال، وللإجابة 65 536 توكنًا للإخراج. تظل الإجابة نصية؛ ولا يُدعم لهذا الإصدار توليد صورة أو صوت خاص به.
لدى Thinking ثلاثة مستويات مدعومة: low وmedium وhigh. في وضع النموذج الأساسي الذي تصفه Google يكون المستوى القياسي medium. تصف هذه القيم نموذج Google الأساسي؛ ويتحدد الوضع وتوفر التحكم عبر Ailoot API وفق الطريقة وإصدار النموذج المختارين. تتيح اختيار شدة الاستدلال الإضافي. المستوى minimal في Gemini 3.7 Flash غير مدعوم: ويسبب هذا الإعداد خطأ. تؤثر إعدادات الاستدلال في وضع العمل، لكنها لا تغير نوع وسائط الإخراج المدعوم.
للتنفيذ المتتابع توجد استدعاءات الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة. يستطيع النموذج استخدام الذاكرة المؤقتة للسياق والبحث في الملفات والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps ومحتوى عناوين الويب. تُدعم المعالجة على دفعات. التحكم بواجهة الحاسوب موصوف كإمكانية أولية، ويحتاج استخدامه دعمًا في الطريقة المختارة.
نُشر الإصدار المستقر gemini-3.7-flash في أغسطس 2026. يحدد المصنّع مارس 2026 حدًا للمعرفة المدمجة، مع تنبيه إلى احتمال بقاء المعرفة في بعض المجالات عند مستوى يناير 2025. يختلف العمل بالبيانات الخارجية وفهم المواد المقدمة عن المعلومات التي يعرفها النموذج مسبقًا.
قد ينشئ النموذج حقائق مختلقة أو ينفذ بعض الطلبات ببطء أو ينهيها بانتهاء مهلة. صُمم لدورات عمل معقدة، لكن تنفيذ إجراء فردي لا يستبدل فحص النتيجة الكاملة للعملية. عند استخدام مدخلات متعددة الوسائط تكون النتيجة استنتاجات نصية عن المحتوى، لا ملف وسائط جديدًا.
POST /v1/messagestext, imagetext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود gemini-3.7-flash-low | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring|content_block[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلsystem | النوعstring|content_block[] | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 نطاق تطبيق الحد: الحد الأقصى الدقيق للنموذج/البطاقة المختارة | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop_sequences | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools | النوعtool[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].name | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].description | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].input_schema | النوعJSON_schema | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtool_choice | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلthinking.type | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلthinking.budget_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلoutput_config.effort | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmetadata | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلcache_control | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
النص · نص UTF8
messages[].content أو كتلة type=text
نص + صورة
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} أو مصدر من النوع type=url
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext, image |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages, max_tokens |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتnull |
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتمحتوى UTF-8 الفعلي مُدرج كنص؛ وتحتاج معرّفات الملفات/URLs إلى دعم دقيق منفصل |
دورة الحياة: exact retained published method
بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.
POST /v1/messagesتحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.7-flash-low", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.7-flash-low", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.7-flash-low",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.7-flash-low",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.7-flash-low',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson أو SSE
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot gemini-3.7-flash-low
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
gemini-3.7-flash-lowنموذج متعدد الوسائط من Google باستدلال قابل للضبط للبرمجة وفهم الفيديو وسير العمل متعدد الخطوات.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
يطور Gemini 3.7 Flash سلسلة النماذج متعددة الوسائط ذات الاستدلال. يستند إلى Gemini 3.6 Flash، ويشمل تغييرات في أساس الاستدلال ودعمًا للفهم الوكيلي للفيديو. تشمل سيناريوهاته البرمجة والتحليل المعقد للفيديو والعمليات ذات عدة مراحل.
بحسب خصائص Google، يفهم النموذج النص والصور والفيديو والصوت وPDF. في كتالوج Ailoot API الحالي يُعلن للطرق النصية عن النص والصور في الإدخال والنص في الإخراج. لا يشمل هذا الإدخال الفيديو أو الصوت أو PDF. الحد الأقصى للطلب 1 048 576 توكنًا للإدخال، وللإجابة 65 536 توكنًا للإخراج. تظل الإجابة نصية؛ ولا يُدعم لهذا الإصدار توليد صورة أو صوت خاص به.
لدى Thinking ثلاثة مستويات مدعومة: low وmedium وhigh. في وضع النموذج الأساسي الذي تصفه Google يكون المستوى القياسي medium. تصف هذه القيم نموذج Google الأساسي؛ ويتحدد الوضع وتوفر التحكم عبر Ailoot API وفق الطريقة وإصدار النموذج المختارين. تتيح اختيار شدة الاستدلال الإضافي. المستوى minimal في Gemini 3.7 Flash غير مدعوم: ويسبب هذا الإعداد خطأ. تؤثر إعدادات الاستدلال في وضع العمل، لكنها لا تغير نوع وسائط الإخراج المدعوم.
للتنفيذ المتتابع توجد استدعاءات الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة. يستطيع النموذج استخدام الذاكرة المؤقتة للسياق والبحث في الملفات والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps ومحتوى عناوين الويب. تُدعم المعالجة على دفعات. التحكم بواجهة الحاسوب موصوف كإمكانية أولية، ويحتاج استخدامه دعمًا في الطريقة المختارة.
نُشر الإصدار المستقر gemini-3.7-flash في أغسطس 2026. يحدد المصنّع مارس 2026 حدًا للمعرفة المدمجة، مع تنبيه إلى احتمال بقاء المعرفة في بعض المجالات عند مستوى يناير 2025. يختلف العمل بالبيانات الخارجية وفهم المواد المقدمة عن المعلومات التي يعرفها النموذج مسبقًا.
قد ينشئ النموذج حقائق مختلقة أو ينفذ بعض الطلبات ببطء أو ينهيها بانتهاء مهلة. صُمم لدورات عمل معقدة، لكن تنفيذ إجراء فردي لا يستبدل فحص النتيجة الكاملة للعملية. عند استخدام مدخلات متعددة الوسائط تكون النتيجة استنتاجات نصية عن المحتوى، لا ملف وسائط جديدًا.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلpath.model | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود gemini-3.7-flash-low | القيمة الافتراضية— |
الحقلcontents | النوعcontent[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلcontents[].role | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود user, model | القيمة الافتراضية— |
الحقلcontents[].parts | النوعpart[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلsystemInstruction | النوعcontent | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلgenerationConfig.maxOutputTokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلgenerationConfig.temperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلgenerationConfig.topP | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلgenerationConfig.topK | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلgenerationConfig.stopSequences | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].functionDeclarations | النوعfunction_declaration[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtoolConfig.functionCallingConfig.mode | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلsafetySettings | النوعobject[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلsessionId | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
النص · نص UTF8
contents[].parts[].text
نص + صورة
parts[].inlineData={mimeType,data}
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext, image |
المعلمةrequired | المواصفاتcontents |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتnull |
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتمحتوى UTF-8 الفعلي مُدرج كنص؛ وتحتاج معرّفات الملفات/URLs إلى دعم دقيق منفصل |
دورة الحياة: exact retained published method
بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentتحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.7-flash-low:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.7-flash-low:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.7-flash-low", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.7-flash-low", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.7-flash-low',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson أو بث مدعوم
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل المرشحات والأجزاء، بما يشمل استدعاءات الدوال وتوقيعات التفكير والاستخدام؛ واجمع أجزاء البث بالترتيب.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلresponseId | النوعstring |
الحقلmodelVersion | النوعstring |
الحقلcandidates[].content.parts[] | النوعtext|inlineData|functionCall|other part |
الحقلcandidates[].finishReason | النوعstring |
الحقلusageMetadata | النوعobject |
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
Ailoot gemini-3.7-flash-low
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Trace a three-stage workflow\n\nA report workflow has three stages: collect rows, remove duplicate IDs, total the remaining amounts. Input rows are A:12, B:8, A:12. The rule keeps the first occurrence of each ID. Explain the intermediate rows after each stage and the final total. Do not assume that repeated IDs represent separate sales.A three-stage trace with retained rows and a final amount, plus the applied duplicate rule.Verify the total uses A and B once each and the stage order is preserved.