صُمم Gemini 3.1 Pro Preview للعمل بمواد معقدة ومهام تتطلب قرارات متتابعة. تبرز Google هندسة البرمجيات واستخدام الأدوات واتساق الإجابات الواقعية. يساعد النموذج على تحليل مجموعات بيانات كبيرة ومستودعات برمجية كاملة ومهام تجمع النص بمواد بصرية أو صوتية.
تذكر خصائص Google 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. يتسع السياق الطويل حتى 1 048 576 توكنًا للإدخال، والإجابة النصية حتى 65 536 توكنًا للإخراج. لا يعني فهم الصور والصوت توليدهما: تظل مخرجات هذا الإصدار نصية.
يتيح Thinking تخصيص جهد إضافي للاستدلال الداخلي. في وضع النموذج الأساسي الذي تصفه Google يكون المستوى القياسي high؛ وتتوفر low وmedium وhigh. تصف هذه القيم نموذج Google الأساسي؛ ويتحدد الوضع وتوفر التحكم عبر Ailoot API وفق الطريقة وإصدار النموذج المختارين. تشمل السيناريوهات الرئيسية البرمجة المعقدة وتطوير الخوارزميات والتخطيط الاستراتيجي وتحسين الحل خطوة بخطوة. يفيد ذلك خصوصًا عند الحاجة إلى مراعاة متطلبات مترابطة والعودة إلى النتائج الوسيطة.
تشمل إمكانات النموذج استدعاء الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة. تُدعم الذاكرة المؤقتة للسياق والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps واستخدام محتوى عناوين الويب؛ وتتوفر المعالجة على دفعات. تتيح هذه المجموعة عملية يحلل فيها النموذج البيانات ويختار الأداة التالية ويشكل النتيجة. تعتمد الإتاحة الفعلية لكل أداة على طريقة العمل بالنموذج.
تخص البطاقة الإصدار الأولي gemini-3.1-pro-preview. يستند إلى Gemini 3 Pro. يميز المصنّع إصدار gemini-3.1-pro-preview-customtools الموجه للعمليات التي تستخدم واجهة سطر الأوامر والأدوات المخصصة. ليست أولوياته في اختيار الأدوات وخصائص سلوكه خصائص لإصدار Preview العادي.
تظل الحدود العامة للسلسلة الأساسية قائمة: قد تحتوي الإجابات على معلومات مختلقة، وتُنفذ بعض الطلبات ببطء أو تنتهي بانتهاء مهلة. يساعد الاستدلال متعدد الخطوات والسياق الكبير والوصول إلى البيانات على العمل بمهمة معقدة، لكنه لا يجعل كل استنتاج مولد حقيقة متحققًا منها.
", "aboutText": "صُمم Gemini 3.1 Pro Preview للعمل بمواد معقدة ومهام تتطلب قرارات متتابعة. تبرز Google هندسة البرمجيات واستخدام الأدوات واتساق الإجابات الواقعية. يساعد النموذج على تحليل مجموعات بيانات كبيرة ومستودعات برمجية كاملة ومهام تجمع النص بمواد بصرية أو صوتية.\n\n### المواد التي يفهمها النموذج\n\nتذكر خصائص Google **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. يتسع السياق الطويل حتى **1 048 576 توكنًا للإدخال**، والإجابة النصية حتى **65 536 توكنًا للإخراج**. لا يعني فهم الصور والصوت توليدهما: تظل مخرجات هذا الإصدار نصية.\n\n### الاستدلال والعمل بالخطوات\n\nيتيح Thinking تخصيص جهد إضافي للاستدلال الداخلي. في وضع النموذج الأساسي الذي تصفه Google يكون المستوى القياسي `high`؛ وتتوفر `low` و`medium` و`high`. تصف هذه القيم نموذج Google الأساسي؛ ويتحدد الوضع وتوفر التحكم عبر Ailoot API وفق الطريقة وإصدار النموذج المختارين. تشمل السيناريوهات الرئيسية البرمجة المعقدة وتطوير الخوارزميات والتخطيط الاستراتيجي وتحسين الحل خطوة بخطوة. يفيد ذلك خصوصًا عند الحاجة إلى مراعاة متطلبات مترابطة والعودة إلى النتائج الوسيطة.\n\nتشمل إمكانات النموذج استدعاء الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة. تُدعم الذاكرة المؤقتة للسياق والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps واستخدام محتوى عناوين الويب؛ وتتوفر المعالجة على دفعات. تتيح هذه المجموعة عملية يحلل فيها النموذج البيانات ويختار الأداة التالية ويشكل النتيجة. تعتمد الإتاحة الفعلية لكل أداة على طريقة العمل بالنموذج.\n\n### الإصدار وخصائصه\n\nتخص البطاقة الإصدار الأولي `gemini-3.1-pro-preview`. يستند إلى Gemini 3 Pro. يميز المصنّع إصدار `gemini-3.1-pro-preview-customtools` الموجه للعمليات التي تستخدم واجهة سطر الأوامر والأدوات المخصصة. ليست أولوياته في اختيار الأدوات وخصائص سلوكه خصائص لإصدار Preview العادي.\n\nتظل الحدود العامة للسلسلة الأساسية قائمة: قد تحتوي الإجابات على معلومات مختلقة، وتُنفذ بعض الطلبات ببطء أو تنتهي بانتهاء مهلة. يساعد الاستدلال متعدد الخطوات والسياق الكبير والوصول إلى البيانات على العمل بمهمة معقدة، لكنه لا يجعل كل استنتاج مولد حقيقة متحققًا منها.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Design a dependency-aware work order\n\nPlan execution for these tasks: A has no dependency; B depends on A; C depends on A; D depends on both B and C. At most two tasks may run together, and each takes one hour. Give the earliest valid schedule, a general scheduling algorithm and a test that catches starting D before C finishes.A time-slot schedule, algorithm pseudocode and a dependency-violation test case.Check that the proposed schedule respects both dependencies and the two-task concurrency limit.gemini-pro-agentنموذج متعدد الوسائط من Google للمهام البرمجية المعقدة وتحليل المواد الكبيرة والعمل الدقيق متعدد الخطوات بالأدوات.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
صُمم Gemini 3.1 Pro Preview للعمل بمواد معقدة ومهام تتطلب قرارات متتابعة. تبرز Google هندسة البرمجيات واستخدام الأدوات واتساق الإجابات الواقعية. يساعد النموذج على تحليل مجموعات بيانات كبيرة ومستودعات برمجية كاملة ومهام تجمع النص بمواد بصرية أو صوتية.
تذكر خصائص Google 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. يتسع السياق الطويل حتى 1 048 576 توكنًا للإدخال، والإجابة النصية حتى 65 536 توكنًا للإخراج. لا يعني فهم الصور والصوت توليدهما: تظل مخرجات هذا الإصدار نصية.
يتيح Thinking تخصيص جهد إضافي للاستدلال الداخلي. في وضع النموذج الأساسي الذي تصفه Google يكون المستوى القياسي high؛ وتتوفر low وmedium وhigh. تصف هذه القيم نموذج Google الأساسي؛ ويتحدد الوضع وتوفر التحكم عبر Ailoot API وفق الطريقة وإصدار النموذج المختارين. تشمل السيناريوهات الرئيسية البرمجة المعقدة وتطوير الخوارزميات والتخطيط الاستراتيجي وتحسين الحل خطوة بخطوة. يفيد ذلك خصوصًا عند الحاجة إلى مراعاة متطلبات مترابطة والعودة إلى النتائج الوسيطة.
تشمل إمكانات النموذج استدعاء الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة. تُدعم الذاكرة المؤقتة للسياق والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps واستخدام محتوى عناوين الويب؛ وتتوفر المعالجة على دفعات. تتيح هذه المجموعة عملية يحلل فيها النموذج البيانات ويختار الأداة التالية ويشكل النتيجة. تعتمد الإتاحة الفعلية لكل أداة على طريقة العمل بالنموذج.
تخص البطاقة الإصدار الأولي gemini-3.1-pro-preview. يستند إلى Gemini 3 Pro. يميز المصنّع إصدار gemini-3.1-pro-preview-customtools الموجه للعمليات التي تستخدم واجهة سطر الأوامر والأدوات المخصصة. ليست أولوياته في اختيار الأدوات وخصائص سلوكه خصائص لإصدار Preview العادي.
تظل الحدود العامة للسلسلة الأساسية قائمة: قد تحتوي الإجابات على معلومات مختلقة، وتُنفذ بعض الطلبات ببطء أو تنتهي بانتهاء مهلة. يساعد الاستدلال متعدد الخطوات والسياق الكبير والوصول إلى البيانات على العمل بمهمة معقدة، لكنه لا يجعل كل استنتاج مولد حقيقة متحققًا منها.
POST /v1/messagestext, imagetext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود gemini-pro-agent | 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/messages| حجم الطلب بالرموز | الإدخال | الإخراج | قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت | ذاكرة التخزين المؤقت 5 دقائق | ذاكرة التخزين المؤقت 1 ساعة |
|---|---|---|---|---|---|---|
| حجم الطلب بالرموز(0; 200,000] | الإدخال0.002 US$ | الإخراج0.012 US$ | قراءة ذاكرة التخزين المؤقت0.0002 US$ | الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقتالأساسية: — | ذاكرة التخزين المؤقت 5 دقائقالأساسية: — | ذاكرة التخزين المؤقت 1 ساعةالأساسية: — |
| حجم الطلب بالرموز(200,000; ∞) | الإدخال0.004 US$ | الإخراج0.018 US$ | قراءة ذاكرة التخزين المؤقت0.0004 US$ | الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقتالأساسية: — | ذاكرة التخزين المؤقت 5 دقائقالأساسية: — | ذاكرة التخزين المؤقت 1 ساعةالأساسية: — |
الأسعار بوحدة USD لكل 1K من الرموز. عند عدم تحديد تعرفة، تُستخدم التعرفة الأساسية لهذه الطريقة؛ وتشير «—» إلى عدم تحديد تعرفة أساسية.
تحجز 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-pro-agent", "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-pro-agent", "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-pro-agent",\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-pro-agent",\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-pro-agent',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-pro-agent
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
gemini-pro-agentنموذج متعدد الوسائط من Google للمهام البرمجية المعقدة وتحليل المواد الكبيرة والعمل الدقيق متعدد الخطوات بالأدوات.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
صُمم Gemini 3.1 Pro Preview للعمل بمواد معقدة ومهام تتطلب قرارات متتابعة. تبرز Google هندسة البرمجيات واستخدام الأدوات واتساق الإجابات الواقعية. يساعد النموذج على تحليل مجموعات بيانات كبيرة ومستودعات برمجية كاملة ومهام تجمع النص بمواد بصرية أو صوتية.
تذكر خصائص Google 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. يتسع السياق الطويل حتى 1 048 576 توكنًا للإدخال، والإجابة النصية حتى 65 536 توكنًا للإخراج. لا يعني فهم الصور والصوت توليدهما: تظل مخرجات هذا الإصدار نصية.
يتيح Thinking تخصيص جهد إضافي للاستدلال الداخلي. في وضع النموذج الأساسي الذي تصفه Google يكون المستوى القياسي high؛ وتتوفر low وmedium وhigh. تصف هذه القيم نموذج Google الأساسي؛ ويتحدد الوضع وتوفر التحكم عبر Ailoot API وفق الطريقة وإصدار النموذج المختارين. تشمل السيناريوهات الرئيسية البرمجة المعقدة وتطوير الخوارزميات والتخطيط الاستراتيجي وتحسين الحل خطوة بخطوة. يفيد ذلك خصوصًا عند الحاجة إلى مراعاة متطلبات مترابطة والعودة إلى النتائج الوسيطة.
تشمل إمكانات النموذج استدعاء الدوال وتنفيذ الكود والإجابات المنظمة. تُدعم الذاكرة المؤقتة للسياق والإسناد إلى نتائج البحث وGoogle Maps واستخدام محتوى عناوين الويب؛ وتتوفر المعالجة على دفعات. تتيح هذه المجموعة عملية يحلل فيها النموذج البيانات ويختار الأداة التالية ويشكل النتيجة. تعتمد الإتاحة الفعلية لكل أداة على طريقة العمل بالنموذج.
تخص البطاقة الإصدار الأولي gemini-3.1-pro-preview. يستند إلى Gemini 3 Pro. يميز المصنّع إصدار gemini-3.1-pro-preview-customtools الموجه للعمليات التي تستخدم واجهة سطر الأوامر والأدوات المخصصة. ليست أولوياته في اختيار الأدوات وخصائص سلوكه خصائص لإصدار Preview العادي.
تظل الحدود العامة للسلسلة الأساسية قائمة: قد تحتوي الإجابات على معلومات مختلقة، وتُنفذ بعض الطلبات ببطء أو تنتهي بانتهاء مهلة. يساعد الاستدلال متعدد الخطوات والسياق الكبير والوصول إلى البيانات على العمل بمهمة معقدة، لكنه لا يجعل كل استنتاج مولد حقيقة متحققًا منها.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلpath.model | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود gemini-pro-agent | 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}:generateContent| حجم الطلب بالرموز | الإدخال | الإخراج | قراءة ذاكرة التخزين المؤقت | الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت | ذاكرة التخزين المؤقت 5 دقائق | ذاكرة التخزين المؤقت 1 ساعة |
|---|---|---|---|---|---|---|
| حجم الطلب بالرموز(0; 200,000] | الإدخال0.002 US$ | الإخراج0.012 US$ | قراءة ذاكرة التخزين المؤقت0.0002 US$ | الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقتالأساسية: — | ذاكرة التخزين المؤقت 5 دقائقالأساسية: — | ذاكرة التخزين المؤقت 1 ساعةالأساسية: — |
| حجم الطلب بالرموز(200,000; ∞) | الإدخال0.004 US$ | الإخراج0.018 US$ | قراءة ذاكرة التخزين المؤقت0.0004 US$ | الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقتالأساسية: — | ذاكرة التخزين المؤقت 5 دقائقالأساسية: — | ذاكرة التخزين المؤقت 1 ساعةالأساسية: — |
الأسعار بوحدة USD لكل 1K من الرموز. عند عدم تحديد تعرفة، تُستخدم التعرفة الأساسية لهذه الطريقة؛ وتشير «—» إلى عدم تحديد تعرفة أساسية.
تحجز 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-pro-agent: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-pro-agent: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-pro-agent", 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-pro-agent", 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-pro-agent',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-pro-agent
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Design a dependency-aware work order\n\nPlan execution for these tasks: A has no dependency; B depends on A; C depends on A; D depends on both B and C. At most two tasks may run together, and each takes one hour. Give the earliest valid schedule, a general scheduling algorithm and a test that catches starting D before C finishes.A time-slot schedule, algorithm pseudocode and a dependency-violation test case.Check that the proposed schedule respects both dependencies and the two-task concurrency limit.