صُمم Gemini 3.8 Flash لمهام هندسة البرمجيات الطويلة والعمليات الوكيلية والعمل المعقد بالمعرفة. تصفه Google كتطوير لـGemini 3.7 Flash يركز على العمليات التي لا تنتهي بإجابة واحدة: يعود النموذج إلى المواد ويستخدم الأدوات ويتابع تسلسل الخطوات.
تحدد Google إدخال 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. حد الإدخال 1 048 576 توكنًا والإخراج 65 536 توكنًا. يُكوّن نتيجة نصية تشمل الكود والبيانات المنظمة. لا ينتمي إنشاء الصور والصوت إلى إمكانات هذا الإصدار المحدد.
تُدعم مستويات Thinking 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. لا يُدعم minimal ويسبب خطأ. يساعد الجهد القابل للضبط على اختيار وضع يناسب تعقيد المرحلة، لكن قد يستخدم النموذج عند جهد عالٍ توكنات أكثر لتنفيذ المهمة.
تشمل الإمكانات استدعاء الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة والتخزين المؤقت للسياق. تتوفر عمليات البحث في الملفات والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps وقراءة محتوى عناوين الويب. تُدعم المعالجة على دفعات. للتحكم بواجهة الحاسوب حالة أولية؛ ولا يعني توفره أن كل طريقة لاستدعاء النموذج تتيح تحكمًا كاملاً بالحاسوب.
يبرز المصنّع هندسة البرمجيات ومهام الوكلاء والعمليات المعقدة للعمل بالمعلومات. يتيح السياق الطويل إرسال مواد كبيرة، وتتيح الأدوات تنظيم مراحل مترابطة. تصف هذه الخصائص قدرات النموذج؛ وتتحدد الخيارات والبيانات المدخلة وفق طريقة الاستدعاء المدعومة.
نُشر الإصدار كمستقر في سبتمبر 2026. حد المعرفة المعلن مارس 2026، لكن قد تبقى المعلومات في بعض المجالات عند مستوى يناير 2025. قد تظهر حقائق مختلقة وتأخر وانتهاء مهلة. لا يستبعد الاستدلال الأكبر الأخطاء، ولا يعد الجهد المنخفض بزمن معين للإجابة.
", "aboutText": "صُمم Gemini 3.8 Flash لمهام هندسة البرمجيات الطويلة والعمليات الوكيلية والعمل المعقد بالمعرفة. تصفه Google كتطوير لـGemini 3.7 Flash يركز على العمليات التي لا تنتهي بإجابة واحدة: يعود النموذج إلى المواد ويستخدم الأدوات ويتابع تسلسل الخطوات.\n\n### المواد التي يمكن تحليلها\n\nتحدد Google إدخال **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. حد الإدخال **1 048 576 توكنًا** والإخراج **65 536 توكنًا**. يُكوّن نتيجة نصية تشمل الكود والبيانات المنظمة. لا ينتمي إنشاء الصور والصوت إلى إمكانات هذا الإصدار المحدد.\n\n### الاستدلال والأدوات\n\nتُدعم مستويات Thinking **`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. لا يُدعم `minimal` ويسبب خطأ. يساعد الجهد القابل للضبط على اختيار وضع يناسب تعقيد المرحلة، لكن قد يستخدم النموذج عند جهد عالٍ توكنات أكثر لتنفيذ المهمة.\n\nتشمل الإمكانات استدعاء الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة والتخزين المؤقت للسياق. تتوفر عمليات البحث في الملفات والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps وقراءة محتوى عناوين الويب. تُدعم المعالجة على دفعات. للتحكم بواجهة الحاسوب حالة أولية؛ ولا يعني توفره أن كل طريقة لاستدعاء النموذج تتيح تحكمًا كاملاً بالحاسوب.\n\n### الغرض والحدود\n\nيبرز المصنّع هندسة البرمجيات ومهام الوكلاء والعمليات المعقدة للعمل بالمعلومات. يتيح السياق الطويل إرسال مواد كبيرة، وتتيح الأدوات تنظيم مراحل مترابطة. تصف هذه الخصائص قدرات النموذج؛ وتتحدد الخيارات والبيانات المدخلة وفق طريقة الاستدعاء المدعومة.\n\nنُشر الإصدار كمستقر في سبتمبر 2026. حد المعرفة المعلن مارس 2026، لكن قد تبقى المعلومات في بعض المجالات عند مستوى يناير 2025. قد تظهر حقائق مختلقة وتأخر وانتهاء مهلة. لا يستبعد الاستدلال الأكبر الأخطاء، ولا يعد الجهد المنخفض بزمن معين للإجابة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Review an export recovery sequence\n\nReview this export design: write the final filename first, stream rows into it, then mark the job complete. A crash halfway leaves a file consumers treat as complete. Propose a bounded redesign using a temporary filename and an explicit publication step. Return the sequence, the consumer rule and two interruption cases to test.A recovery-aware sequence, a final-file consumption rule and two failure-case tests.An interrupted write must never expose a partial file under the final filename.gemini-3.8-flash-lowنموذج متعدد الوسائط من Google لهندسة البرمجيات المطوّلة والوكلاء المستقلين والعمل المعقد بالمعرفة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
صُمم Gemini 3.8 Flash لمهام هندسة البرمجيات الطويلة والعمليات الوكيلية والعمل المعقد بالمعرفة. تصفه Google كتطوير لـGemini 3.7 Flash يركز على العمليات التي لا تنتهي بإجابة واحدة: يعود النموذج إلى المواد ويستخدم الأدوات ويتابع تسلسل الخطوات.
تحدد Google إدخال 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. حد الإدخال 1 048 576 توكنًا والإخراج 65 536 توكنًا. يُكوّن نتيجة نصية تشمل الكود والبيانات المنظمة. لا ينتمي إنشاء الصور والصوت إلى إمكانات هذا الإصدار المحدد.
تُدعم مستويات Thinking 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. لا يُدعم minimal ويسبب خطأ. يساعد الجهد القابل للضبط على اختيار وضع يناسب تعقيد المرحلة، لكن قد يستخدم النموذج عند جهد عالٍ توكنات أكثر لتنفيذ المهمة.
تشمل الإمكانات استدعاء الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة والتخزين المؤقت للسياق. تتوفر عمليات البحث في الملفات والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps وقراءة محتوى عناوين الويب. تُدعم المعالجة على دفعات. للتحكم بواجهة الحاسوب حالة أولية؛ ولا يعني توفره أن كل طريقة لاستدعاء النموذج تتيح تحكمًا كاملاً بالحاسوب.
يبرز المصنّع هندسة البرمجيات ومهام الوكلاء والعمليات المعقدة للعمل بالمعلومات. يتيح السياق الطويل إرسال مواد كبيرة، وتتيح الأدوات تنظيم مراحل مترابطة. تصف هذه الخصائص قدرات النموذج؛ وتتحدد الخيارات والبيانات المدخلة وفق طريقة الاستدعاء المدعومة.
نُشر الإصدار كمستقر في سبتمبر 2026. حد المعرفة المعلن مارس 2026، لكن قد تبقى المعلومات في بعض المجالات عند مستوى يناير 2025. قد تظهر حقائق مختلقة وتأخر وانتهاء مهلة. لا يستبعد الاستدلال الأكبر الأخطاء، ولا يعد الجهد المنخفض بزمن معين للإجابة.
POST /v1/messagestext, imagetext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود gemini-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-flash-low
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
gemini-3.8-flash-lowنموذج متعدد الوسائط من Google لهندسة البرمجيات المطوّلة والوكلاء المستقلين والعمل المعقد بالمعرفة.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
صُمم Gemini 3.8 Flash لمهام هندسة البرمجيات الطويلة والعمليات الوكيلية والعمل المعقد بالمعرفة. تصفه Google كتطوير لـGemini 3.7 Flash يركز على العمليات التي لا تنتهي بإجابة واحدة: يعود النموذج إلى المواد ويستخدم الأدوات ويتابع تسلسل الخطوات.
تحدد Google إدخال 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. حد الإدخال 1 048 576 توكنًا والإخراج 65 536 توكنًا. يُكوّن نتيجة نصية تشمل الكود والبيانات المنظمة. لا ينتمي إنشاء الصور والصوت إلى إمكانات هذا الإصدار المحدد.
تُدعم مستويات Thinking 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. لا يُدعم minimal ويسبب خطأ. يساعد الجهد القابل للضبط على اختيار وضع يناسب تعقيد المرحلة، لكن قد يستخدم النموذج عند جهد عالٍ توكنات أكثر لتنفيذ المهمة.
تشمل الإمكانات استدعاء الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة والتخزين المؤقت للسياق. تتوفر عمليات البحث في الملفات والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps وقراءة محتوى عناوين الويب. تُدعم المعالجة على دفعات. للتحكم بواجهة الحاسوب حالة أولية؛ ولا يعني توفره أن كل طريقة لاستدعاء النموذج تتيح تحكمًا كاملاً بالحاسوب.
يبرز المصنّع هندسة البرمجيات ومهام الوكلاء والعمليات المعقدة للعمل بالمعلومات. يتيح السياق الطويل إرسال مواد كبيرة، وتتيح الأدوات تنظيم مراحل مترابطة. تصف هذه الخصائص قدرات النموذج؛ وتتحدد الخيارات والبيانات المدخلة وفق طريقة الاستدعاء المدعومة.
نُشر الإصدار كمستقر في سبتمبر 2026. حد المعرفة المعلن مارس 2026، لكن قد تبقى المعلومات في بعض المجالات عند مستوى يناير 2025. قد تظهر حقائق مختلقة وتأخر وانتهاء مهلة. لا يستبعد الاستدلال الأكبر الأخطاء، ولا يعد الجهد المنخفض بزمن معين للإجابة.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلpath.model | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود gemini-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-flash-low
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Review an export recovery sequence\n\nReview this export design: write the final filename first, stream rows into it, then mark the job complete. A crash halfway leaves a file consumers treat as complete. Propose a bounded redesign using a temporary filename and an explicit publication step. Return the sequence, the consumer rule and two interruption cases to test.A recovery-aware sequence, a final-file consumption rule and two failure-case tests.An interrupted write must never expose a partial file under the final filename.