Gemini 2.5 Flash-Lite je stabilní lehký profil Googlu pro velkoobjemový překlad, klasifikaci a jednoduchou extrakci dat. Jeho hybridní uvažování může podle úlohy přemýšlení používat nebo vynechat. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vytváří text. Užitečným výsledkem je kategorie, stručný překlad, záznam extrahovaný z dodaného materiálu nebo ohraničené písemné vysvětlení.
Pro klasifikaci definujte kategorie, rozhodovací pravidlo a podobu odpovědi. Pokud se zpracovává několik nezávislých položek, ponechte ve výsledku identifikátor zdroje. U klasifikace zpráv podpory zařaďte zprávu podle typu problému a vraťte větu podporující kategorii. Zahrňte pravidlo pro chybějící nebo nejednoznačné podklady, aby plynulá odpověď nevyplňovala povinné pole odhadem. Jako lehký model se nejlépe uplatní, když jsou vstup a požadovaný výsledek jasně určeny.
V dokumentované konfiguraci 2.5 Flash-Lite je přemýšlení ve výchozím nastavení vypnuto. Průvodce přemýšlením GenerateContent od Googlu umožňuje výslovný rozpočet přemýšlení od 512 do 24,576 tokenů, nulu pro zachování vypnutého přemýšlení a -1 pro vyžádání dynamického přemýšlení. Jde o ovládání rozpočtu uvažování, oddělené od prostoru pro závěrečnou odpověď. Dodatečné uvažování zapněte, pokud má extrakce vzájemně působící podmínky nebo klasifikace výjimky; přímočarý převod může zachovat výchozí chování bez přemýšlení. Průvodce uvádí, že model může použít více nebo méně tokenů přemýšlení, než je požadovaný rozpočet.
Pro překlad poskytněte cílový jazyk, publikum a výrazy k zachování. Určete, zda má výsledek obsahovat pouze překlad, nebo označený záznam. Při extrakci z dokumentu definujte pole a požadujte zdrojové pasáže umožňující kontrolu výstupu. U nahrávky odlište přepis od shrnutí a určete podstatnou pasáž. Obrázky nebo video mohou přispět podklady pro textovou odpověď. Požadovaný výstup by měl zůstat jasný, i když vstup kombinuje několik typů médií.
Přesná stabilní tabulka uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Funkce potřebují jasný účel a definované parametry; připojená aplikace provede operaci a dodá její výsledek. U extrakce založené na schématu validujte vrácenou strukturu a porovnejte její hodnoty s původním materiálem. Rozhodnutí o nástroji nebo správně formovaný záznam jsou užitečné pouze v kontextu zdroje a skutečně vrácených podkladů.
Nativní karta uvádí kontextové okno 1M a textový výstup 64K. Stránka modelu API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná konverzace spotřebovávají vstupní rozpočet, zatímco uvažování a limit odpovědi ovlivňují, zda se konečný výsledek vejde. Pro tento profil výrobce jsou uvedeny ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U opakovaných úloh zachovejte stejné definice kategorií nebo polí a uvádějte identifikátory i ve výsledku, aby pozdější kontrola mohla najít původní položku.
Tento stabilní profil je oddělený od červnových a zářijových variant Preview popisovaných jinde v rodině. Sdílená nativní karta označuje vylepšení September Preview, včetně dodržování instrukcí a stručnosti, konkrétně pro toto preview; neměla by být bez upozornění přenášena na stabilní identifikátor. Pozdější generace Flash-Lite také používají jiné ovládání přemýšlení a tabulky schopností. Zachovejte edici a zvolte pro ni dokumentovaná nastavení, místo abyste rozpočty 2.5 nahrazovali syntaxí úrovní přemýšlení Gemini 3.
Karta uvádí halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité logické dedukci a kontrafaktuálním uvažování a uzávěrku znalostí v lednu 2025. Pokud záleží na novějších faktech, poskytněte aktuální podklady nebo použijte dokumentovaný postup ukotvení. Kontrolujte význam překladů, oporu extrahovaných polí ve zdroji a přepisy podle zvuku. Malý, úzce vymezený výsledek umožňuje praktickou kontrolu, při níž se uhlazená odpověď nepovažuje za důkaz, že zdroj obsahoval tvrzený detail.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Flash-Lite je stabilní lehký profil Googlu pro velkoobjemový překlad, klasifikaci a jednoduchou extrakci dat. Jeho hybridní uvažování může podle úlohy přemýšlení používat nebo vynechat. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vytváří text. Užitečným výsledkem je kategorie, stručný překlad, záznam extrahovaný z dodaného materiálu nebo ohraničené písemné vysvětlení.\n\nPro klasifikaci definujte kategorie, rozhodovací pravidlo a podobu odpovědi. Pokud se zpracovává několik nezávislých položek, ponechte ve výsledku identifikátor zdroje. U klasifikace zpráv podpory zařaďte zprávu podle typu problému a vraťte větu podporující kategorii. Zahrňte pravidlo pro chybějící nebo nejednoznačné podklady, aby plynulá odpověď nevyplňovala povinné pole odhadem. Jako lehký model se nejlépe uplatní, když jsou vstup a požadovaný výsledek jasně určeny.\n\nV dokumentované konfiguraci 2.5 Flash-Lite je přemýšlení ve výchozím nastavení vypnuto. Průvodce přemýšlením GenerateContent od Googlu umožňuje výslovný rozpočet přemýšlení od 512 do 24,576 tokenů, nulu pro zachování vypnutého přemýšlení a -1 pro vyžádání dynamického přemýšlení. Jde o ovládání rozpočtu uvažování, oddělené od prostoru pro závěrečnou odpověď. Dodatečné uvažování zapněte, pokud má extrakce vzájemně působící podmínky nebo klasifikace výjimky; přímočarý převod může zachovat výchozí chování bez přemýšlení. Průvodce uvádí, že model může použít více nebo méně tokenů přemýšlení, než je požadovaný rozpočet.\n\nPro překlad poskytněte cílový jazyk, publikum a výrazy k zachování. Určete, zda má výsledek obsahovat pouze překlad, nebo označený záznam. Při extrakci z dokumentu definujte pole a požadujte zdrojové pasáže umožňující kontrolu výstupu. U nahrávky odlište přepis od shrnutí a určete podstatnou pasáž. Obrázky nebo video mohou přispět podklady pro textovou odpověď. Požadovaný výstup by měl zůstat jasný, i když vstup kombinuje několik typů médií.\n\nPřesná stabilní tabulka uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Funkce potřebují jasný účel a definované parametry; připojená aplikace provede operaci a dodá její výsledek. U extrakce založené na schématu validujte vrácenou strukturu a porovnejte její hodnoty s původním materiálem. Rozhodnutí o nástroji nebo správně formovaný záznam jsou užitečné pouze v kontextu zdroje a skutečně vrácených podkladů.\n\nNativní karta uvádí kontextové okno 1M a textový výstup 64K. Stránka modelu API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná konverzace spotřebovávají vstupní rozpočet, zatímco uvažování a limit odpovědi ovlivňují, zda se konečný výsledek vejde. Pro tento profil výrobce jsou uvedeny ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U opakovaných úloh zachovejte stejné definice kategorií nebo polí a uvádějte identifikátory i ve výsledku, aby pozdější kontrola mohla najít původní položku.\n\nTento stabilní profil je oddělený od červnových a zářijových variant Preview popisovaných jinde v rodině. Sdílená nativní karta označuje vylepšení September Preview, včetně dodržování instrukcí a stručnosti, konkrétně pro toto preview; neměla by být bez upozornění přenášena na stabilní identifikátor. Pozdější generace Flash-Lite také používají jiné ovládání přemýšlení a tabulky schopností. Zachovejte edici a zvolte pro ni dokumentovaná nastavení, místo abyste rozpočty 2.5 nahrazovali syntaxí úrovní přemýšlení Gemini 3.\n\nKarta uvádí halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité logické dedukci a kontrafaktuálním uvažování a uzávěrku znalostí v lednu 2025. Pokud záleží na novějších faktech, poskytněte aktuální podklady nebo použijte dokumentovaný postup ukotvení. Kontrolujte význam překladů, oporu extrahovaných polí ve zdroji a přepisy podle zvuku. Malý, úzce vymezený výsledek umožňuje praktickou kontrolu, při níž se uhlazená odpověď nepovažuje za důkaz, že zdroj obsahoval tvrzený detail.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický příklad v angličtině
Translate a pickup instruction\n\nTranslate this pickup instruction into French for a customer: "Collect order AR-62 at reception between 14:00 and 17:00. Bring the pickup code. Do not send the code by email." Keep AR-62 and the time range unchanged. Return only the translation, preserving both the required action and the warning.One French translation with the original order ID and time range, without commentary.Check the order ID, both times and the prohibition on emailing the code against the source.gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite je stabilní multimodální textový model Googlu pro častou klasifikaci, překlad a jednoduchou extrakci. Přemýšlení je ve výchozím nastavení vypnuto a lze je zapnout s rozpočtem uvažování 512–24,576 tokenů. Přijímá text a média, podporuje nástroje a strukturovaný výstup a má vstupní limit 1,048,576 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 2.5 Flash-Lite je stabilní lehký profil Googlu pro velkoobjemový překlad, klasifikaci a jednoduchou extrakci dat. Jeho hybridní uvažování může podle úlohy přemýšlení používat nebo vynechat. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vytváří text. Užitečným výsledkem je kategorie, stručný překlad, záznam extrahovaný z dodaného materiálu nebo ohraničené písemné vysvětlení.
Pro klasifikaci definujte kategorie, rozhodovací pravidlo a podobu odpovědi. Pokud se zpracovává několik nezávislých položek, ponechte ve výsledku identifikátor zdroje. U klasifikace zpráv podpory zařaďte zprávu podle typu problému a vraťte větu podporující kategorii. Zahrňte pravidlo pro chybějící nebo nejednoznačné podklady, aby plynulá odpověď nevyplňovala povinné pole odhadem. Jako lehký model se nejlépe uplatní, když jsou vstup a požadovaný výsledek jasně určeny.
V dokumentované konfiguraci 2.5 Flash-Lite je přemýšlení ve výchozím nastavení vypnuto. Průvodce přemýšlením GenerateContent od Googlu umožňuje výslovný rozpočet přemýšlení od 512 do 24,576 tokenů, nulu pro zachování vypnutého přemýšlení a -1 pro vyžádání dynamického přemýšlení. Jde o ovládání rozpočtu uvažování, oddělené od prostoru pro závěrečnou odpověď. Dodatečné uvažování zapněte, pokud má extrakce vzájemně působící podmínky nebo klasifikace výjimky; přímočarý převod může zachovat výchozí chování bez přemýšlení. Průvodce uvádí, že model může použít více nebo méně tokenů přemýšlení, než je požadovaný rozpočet.
Pro překlad poskytněte cílový jazyk, publikum a výrazy k zachování. Určete, zda má výsledek obsahovat pouze překlad, nebo označený záznam. Při extrakci z dokumentu definujte pole a požadujte zdrojové pasáže umožňující kontrolu výstupu. U nahrávky odlište přepis od shrnutí a určete podstatnou pasáž. Obrázky nebo video mohou přispět podklady pro textovou odpověď. Požadovaný výstup by měl zůstat jasný, i když vstup kombinuje několik typů médií.
Přesná stabilní tabulka uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Funkce potřebují jasný účel a definované parametry; připojená aplikace provede operaci a dodá její výsledek. U extrakce založené na schématu validujte vrácenou strukturu a porovnejte její hodnoty s původním materiálem. Rozhodnutí o nástroji nebo správně formovaný záznam jsou užitečné pouze v kontextu zdroje a skutečně vrácených podkladů.
Nativní karta uvádí kontextové okno 1M a textový výstup 64K. Stránka modelu API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná konverzace spotřebovávají vstupní rozpočet, zatímco uvažování a limit odpovědi ovlivňují, zda se konečný výsledek vejde. Pro tento profil výrobce jsou uvedeny ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U opakovaných úloh zachovejte stejné definice kategorií nebo polí a uvádějte identifikátory i ve výsledku, aby pozdější kontrola mohla najít původní položku.
Tento stabilní profil je oddělený od červnových a zářijových variant Preview popisovaných jinde v rodině. Sdílená nativní karta označuje vylepšení September Preview, včetně dodržování instrukcí a stručnosti, konkrétně pro toto preview; neměla by být bez upozornění přenášena na stabilní identifikátor. Pozdější generace Flash-Lite také používají jiné ovládání přemýšlení a tabulky schopností. Zachovejte edici a zvolte pro ni dokumentovaná nastavení, místo abyste rozpočty 2.5 nahrazovali syntaxí úrovní přemýšlení Gemini 3.
Karta uvádí halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité logické dedukci a kontrafaktuálním uvažování a uzávěrku znalostí v lednu 2025. Pokud záleží na novějších faktech, poskytněte aktuální podklady nebo použijte dokumentovaný postup ukotvení. Kontrolujte význam překladů, oporu extrahovaných polí ve zdroji a přepisy podle zvuku. Malý, úzce vymezený výsledek umožňuje praktickou kontrolu, při níž se uhlazená odpověď nepovažuje za důkaz, že zdroj obsahoval tvrzený detail.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity gemini-2.5-flash-lite | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_block[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polesystem | Typstring|content_block[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Limit platí pro: přesný limit vybraného modelu/karty | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop_sequences | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typtool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj je dodán | Výchozí— |
Poletools[].description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].input_schema | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polethinking.budget_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleoutput_config.effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemetadata | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polecache_control | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content nebo blok type=text
Text + obrázek
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} nebo zdroj type=url
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1/messagesAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
set -eu\n: "${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-2.5-flash-lite", "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-2.5-flash-lite", "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-2.5-flash-lite",\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-2.5-flash-lite",\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-2.5-flash-lite',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 nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite je stabilní multimodální textový model Googlu pro častou klasifikaci, překlad a jednoduchou extrakci. Přemýšlení je ve výchozím nastavení vypnuto a lze je zapnout s rozpočtem uvažování 512–24,576 tokenů. Přijímá text a média, podporuje nástroje a strukturovaný výstup a má vstupní limit 1,048,576 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 2.5 Flash-Lite je stabilní lehký profil Googlu pro velkoobjemový překlad, klasifikaci a jednoduchou extrakci dat. Jeho hybridní uvažování může podle úlohy přemýšlení používat nebo vynechat. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vytváří text. Užitečným výsledkem je kategorie, stručný překlad, záznam extrahovaný z dodaného materiálu nebo ohraničené písemné vysvětlení.
Pro klasifikaci definujte kategorie, rozhodovací pravidlo a podobu odpovědi. Pokud se zpracovává několik nezávislých položek, ponechte ve výsledku identifikátor zdroje. U klasifikace zpráv podpory zařaďte zprávu podle typu problému a vraťte větu podporující kategorii. Zahrňte pravidlo pro chybějící nebo nejednoznačné podklady, aby plynulá odpověď nevyplňovala povinné pole odhadem. Jako lehký model se nejlépe uplatní, když jsou vstup a požadovaný výsledek jasně určeny.
V dokumentované konfiguraci 2.5 Flash-Lite je přemýšlení ve výchozím nastavení vypnuto. Průvodce přemýšlením GenerateContent od Googlu umožňuje výslovný rozpočet přemýšlení od 512 do 24,576 tokenů, nulu pro zachování vypnutého přemýšlení a -1 pro vyžádání dynamického přemýšlení. Jde o ovládání rozpočtu uvažování, oddělené od prostoru pro závěrečnou odpověď. Dodatečné uvažování zapněte, pokud má extrakce vzájemně působící podmínky nebo klasifikace výjimky; přímočarý převod může zachovat výchozí chování bez přemýšlení. Průvodce uvádí, že model může použít více nebo méně tokenů přemýšlení, než je požadovaný rozpočet.
Pro překlad poskytněte cílový jazyk, publikum a výrazy k zachování. Určete, zda má výsledek obsahovat pouze překlad, nebo označený záznam. Při extrakci z dokumentu definujte pole a požadujte zdrojové pasáže umožňující kontrolu výstupu. U nahrávky odlište přepis od shrnutí a určete podstatnou pasáž. Obrázky nebo video mohou přispět podklady pro textovou odpověď. Požadovaný výstup by měl zůstat jasný, i když vstup kombinuje několik typů médií.
Přesná stabilní tabulka uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Funkce potřebují jasný účel a definované parametry; připojená aplikace provede operaci a dodá její výsledek. U extrakce založené na schématu validujte vrácenou strukturu a porovnejte její hodnoty s původním materiálem. Rozhodnutí o nástroji nebo správně formovaný záznam jsou užitečné pouze v kontextu zdroje a skutečně vrácených podkladů.
Nativní karta uvádí kontextové okno 1M a textový výstup 64K. Stránka modelu API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná konverzace spotřebovávají vstupní rozpočet, zatímco uvažování a limit odpovědi ovlivňují, zda se konečný výsledek vejde. Pro tento profil výrobce jsou uvedeny ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U opakovaných úloh zachovejte stejné definice kategorií nebo polí a uvádějte identifikátory i ve výsledku, aby pozdější kontrola mohla najít původní položku.
Tento stabilní profil je oddělený od červnových a zářijových variant Preview popisovaných jinde v rodině. Sdílená nativní karta označuje vylepšení September Preview, včetně dodržování instrukcí a stručnosti, konkrétně pro toto preview; neměla by být bez upozornění přenášena na stabilní identifikátor. Pozdější generace Flash-Lite také používají jiné ovládání přemýšlení a tabulky schopností. Zachovejte edici a zvolte pro ni dokumentovaná nastavení, místo abyste rozpočty 2.5 nahrazovali syntaxí úrovní přemýšlení Gemini 3.
Karta uvádí halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité logické dedukci a kontrafaktuálním uvažování a uzávěrku znalostí v lednu 2025. Pokud záleží na novějších faktech, poskytněte aktuální podklady nebo použijte dokumentovaný postup ukotvení. Kontrolujte význam překladů, oporu extrahovaných polí ve zdroji a přepisy podle zvuku. Malý, úzce vymezený výsledek umožňuje praktickou kontrolu, při níž se uhlazená odpověď nepovažuje za důkaz, že zdroj obsahoval tvrzený detail.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polepath.model | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity gemini-2.5-flash-lite | Výchozí— |
Polecontents | Typcontent[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polecontents[].role | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity user, model | Výchozí— |
Polecontents[].parts | Typpart[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
PolesystemInstruction | Typcontent | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
PolegenerationConfig.maxOutputTokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
PolegenerationConfig.temperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
PolegenerationConfig.topP | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
PolegenerationConfig.topK | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
PolegenerationConfig.stopSequences | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
PolegenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
PolegenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].functionDeclarations | Typfunction_declaration[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
PoletoolConfig.functionCallingConfig.mode | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
PolesafetySettings | Typobject[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
PolesessionId | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Text · text UTF8
contents[].parts[].text
Text + obrázek
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrmaterial_types | Kontrakttext, image |
Parametrrequired | Kontraktcontents |
Parametroptional_controls | Kontraktnull |
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrtext_file_material | Kontraktskutečný obsah UTF-8 vložený jako text; ID/URLs souborů vyžadují samostatnou přesně vymezenou podporu |
Životní cyklus: exact retained published method
Struktury metod a ID jsou přesné; schopnosti dodavatele jsou oddělené od připuštění požadavku.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavku | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
set -eu\n: "${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-2.5-flash-lite: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-2.5-flash-lite: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-2.5-flash-lite", 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-2.5-flash-lite", 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-2.5-flash-lite',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 nebo podporované streamování
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny kandidáty a části včetně volání funkcí, podpisů uvažování a údajů o využití; sestavujte části streamu v pořadí.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
PoleresponseId | Typstring |
PolemodelVersion | Typstring |
Polecandidates[].content.parts[] | Typtext|inlineData|functionCall|other part |
Polecandidates[].finishReason | Typstring |
PoleusageMetadata | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite je stabilní multimodální textový model Googlu pro častou klasifikaci, překlad a jednoduchou extrakci. Přemýšlení je ve výchozím nastavení vypnuto a lze je zapnout s rozpočtem uvažování 512–24,576 tokenů. Přijímá text a média, podporuje nástroje a strukturovaný výstup a má vstupní limit 1,048,576 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 2.5 Flash-Lite je stabilní lehký profil Googlu pro velkoobjemový překlad, klasifikaci a jednoduchou extrakci dat. Jeho hybridní uvažování může podle úlohy přemýšlení používat nebo vynechat. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vytváří text. Užitečným výsledkem je kategorie, stručný překlad, záznam extrahovaný z dodaného materiálu nebo ohraničené písemné vysvětlení.
Pro klasifikaci definujte kategorie, rozhodovací pravidlo a podobu odpovědi. Pokud se zpracovává několik nezávislých položek, ponechte ve výsledku identifikátor zdroje. U klasifikace zpráv podpory zařaďte zprávu podle typu problému a vraťte větu podporující kategorii. Zahrňte pravidlo pro chybějící nebo nejednoznačné podklady, aby plynulá odpověď nevyplňovala povinné pole odhadem. Jako lehký model se nejlépe uplatní, když jsou vstup a požadovaný výsledek jasně určeny.
V dokumentované konfiguraci 2.5 Flash-Lite je přemýšlení ve výchozím nastavení vypnuto. Průvodce přemýšlením GenerateContent od Googlu umožňuje výslovný rozpočet přemýšlení od 512 do 24,576 tokenů, nulu pro zachování vypnutého přemýšlení a -1 pro vyžádání dynamického přemýšlení. Jde o ovládání rozpočtu uvažování, oddělené od prostoru pro závěrečnou odpověď. Dodatečné uvažování zapněte, pokud má extrakce vzájemně působící podmínky nebo klasifikace výjimky; přímočarý převod může zachovat výchozí chování bez přemýšlení. Průvodce uvádí, že model může použít více nebo méně tokenů přemýšlení, než je požadovaný rozpočet.
Pro překlad poskytněte cílový jazyk, publikum a výrazy k zachování. Určete, zda má výsledek obsahovat pouze překlad, nebo označený záznam. Při extrakci z dokumentu definujte pole a požadujte zdrojové pasáže umožňující kontrolu výstupu. U nahrávky odlište přepis od shrnutí a určete podstatnou pasáž. Obrázky nebo video mohou přispět podklady pro textovou odpověď. Požadovaný výstup by měl zůstat jasný, i když vstup kombinuje několik typů médií.
Přesná stabilní tabulka uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Funkce potřebují jasný účel a definované parametry; připojená aplikace provede operaci a dodá její výsledek. U extrakce založené na schématu validujte vrácenou strukturu a porovnejte její hodnoty s původním materiálem. Rozhodnutí o nástroji nebo správně formovaný záznam jsou užitečné pouze v kontextu zdroje a skutečně vrácených podkladů.
Nativní karta uvádí kontextové okno 1M a textový výstup 64K. Stránka modelu API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná konverzace spotřebovávají vstupní rozpočet, zatímco uvažování a limit odpovědi ovlivňují, zda se konečný výsledek vejde. Pro tento profil výrobce jsou uvedeny ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U opakovaných úloh zachovejte stejné definice kategorií nebo polí a uvádějte identifikátory i ve výsledku, aby pozdější kontrola mohla najít původní položku.
Tento stabilní profil je oddělený od červnových a zářijových variant Preview popisovaných jinde v rodině. Sdílená nativní karta označuje vylepšení September Preview, včetně dodržování instrukcí a stručnosti, konkrétně pro toto preview; neměla by být bez upozornění přenášena na stabilní identifikátor. Pozdější generace Flash-Lite také používají jiné ovládání přemýšlení a tabulky schopností. Zachovejte edici a zvolte pro ni dokumentovaná nastavení, místo abyste rozpočty 2.5 nahrazovali syntaxí úrovní přemýšlení Gemini 3.
Karta uvádí halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité logické dedukci a kontrafaktuálním uvažování a uzávěrku znalostí v lednu 2025. Pokud záleží na novějších faktech, poskytněte aktuální podklady nebo použijte dokumentovaný postup ukotvení. Kontrolujte význam překladů, oporu extrahovaných polí ve zdroji a přepisy podle zvuku. Malý, úzce vymezený výsledek umožňuje praktickou kontrolu, při níž se uhlazená odpověď nepovažuje za důkaz, že zdroj obsahoval tvrzený detail.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity gemini-2.5-flash-lite | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Textová konverzace | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrcontrol_scope | KontraktTextová konverzace; stream je booleovská hodnota a ve výchozím nastavení je false. |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Aliasy metody: /chat/completions
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-2.5-flash-lite","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\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/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -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\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-flash-lite", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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(result.to_dict(mode="json"))\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite je stabilní multimodální textový model Googlu pro častou klasifikaci, překlad a jednoduchou extrakci. Přemýšlení je ve výchozím nastavení vypnuto a lze je zapnout s rozpočtem uvažování 512–24,576 tokenů. Přijímá text a média, podporuje nástroje a strukturovaný výstup a má vstupní limit 1,048,576 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 2.5 Flash-Lite je stabilní lehký profil Googlu pro velkoobjemový překlad, klasifikaci a jednoduchou extrakci dat. Jeho hybridní uvažování může podle úlohy přemýšlení používat nebo vynechat. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vytváří text. Užitečným výsledkem je kategorie, stručný překlad, záznam extrahovaný z dodaného materiálu nebo ohraničené písemné vysvětlení.
Pro klasifikaci definujte kategorie, rozhodovací pravidlo a podobu odpovědi. Pokud se zpracovává několik nezávislých položek, ponechte ve výsledku identifikátor zdroje. U klasifikace zpráv podpory zařaďte zprávu podle typu problému a vraťte větu podporující kategorii. Zahrňte pravidlo pro chybějící nebo nejednoznačné podklady, aby plynulá odpověď nevyplňovala povinné pole odhadem. Jako lehký model se nejlépe uplatní, když jsou vstup a požadovaný výsledek jasně určeny.
V dokumentované konfiguraci 2.5 Flash-Lite je přemýšlení ve výchozím nastavení vypnuto. Průvodce přemýšlením GenerateContent od Googlu umožňuje výslovný rozpočet přemýšlení od 512 do 24,576 tokenů, nulu pro zachování vypnutého přemýšlení a -1 pro vyžádání dynamického přemýšlení. Jde o ovládání rozpočtu uvažování, oddělené od prostoru pro závěrečnou odpověď. Dodatečné uvažování zapněte, pokud má extrakce vzájemně působící podmínky nebo klasifikace výjimky; přímočarý převod může zachovat výchozí chování bez přemýšlení. Průvodce uvádí, že model může použít více nebo méně tokenů přemýšlení, než je požadovaný rozpočet.
Pro překlad poskytněte cílový jazyk, publikum a výrazy k zachování. Určete, zda má výsledek obsahovat pouze překlad, nebo označený záznam. Při extrakci z dokumentu definujte pole a požadujte zdrojové pasáže umožňující kontrolu výstupu. U nahrávky odlište přepis od shrnutí a určete podstatnou pasáž. Obrázky nebo video mohou přispět podklady pro textovou odpověď. Požadovaný výstup by měl zůstat jasný, i když vstup kombinuje několik typů médií.
Přesná stabilní tabulka uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Funkce potřebují jasný účel a definované parametry; připojená aplikace provede operaci a dodá její výsledek. U extrakce založené na schématu validujte vrácenou strukturu a porovnejte její hodnoty s původním materiálem. Rozhodnutí o nástroji nebo správně formovaný záznam jsou užitečné pouze v kontextu zdroje a skutečně vrácených podkladů.
Nativní karta uvádí kontextové okno 1M a textový výstup 64K. Stránka modelu API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná konverzace spotřebovávají vstupní rozpočet, zatímco uvažování a limit odpovědi ovlivňují, zda se konečný výsledek vejde. Pro tento profil výrobce jsou uvedeny ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U opakovaných úloh zachovejte stejné definice kategorií nebo polí a uvádějte identifikátory i ve výsledku, aby pozdější kontrola mohla najít původní položku.
Tento stabilní profil je oddělený od červnových a zářijových variant Preview popisovaných jinde v rodině. Sdílená nativní karta označuje vylepšení September Preview, včetně dodržování instrukcí a stručnosti, konkrétně pro toto preview; neměla by být bez upozornění přenášena na stabilní identifikátor. Pozdější generace Flash-Lite také používají jiné ovládání přemýšlení a tabulky schopností. Zachovejte edici a zvolte pro ni dokumentovaná nastavení, místo abyste rozpočty 2.5 nahrazovali syntaxí úrovní přemýšlení Gemini 3.
Karta uvádí halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité logické dedukci a kontrafaktuálním uvažování a uzávěrku znalostí v lednu 2025. Pokud záleží na novějších faktech, poskytněte aktuální podklady nebo použijte dokumentovaný postup ukotvení. Kontrolujte význam překladů, oporu extrahovaných polí ve zdroji a přepisy podle zvuku. Malý, úzce vymezený výsledek umožňuje praktickou kontrolu, při níž se uhlazená odpověď nepovažuje za důkaz, že zdroj obsahoval tvrzený detail.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity gemini-2.5-flash-lite | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "gemini-2.5-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-2.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-2.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
google/gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite je stabilní multimodální textový model Googlu pro častou klasifikaci, překlad a jednoduchou extrakci. Přemýšlení je ve výchozím nastavení vypnuto a lze je zapnout s rozpočtem uvažování 512–24,576 tokenů. Přijímá text a média, podporuje nástroje a strukturovaný výstup a má vstupní limit 1,048,576 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 2.5 Flash-Lite je stabilní lehký profil Googlu pro velkoobjemový překlad, klasifikaci a jednoduchou extrakci dat. Jeho hybridní uvažování může podle úlohy přemýšlení používat nebo vynechat. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vytváří text. Užitečným výsledkem je kategorie, stručný překlad, záznam extrahovaný z dodaného materiálu nebo ohraničené písemné vysvětlení.
Pro klasifikaci definujte kategorie, rozhodovací pravidlo a podobu odpovědi. Pokud se zpracovává několik nezávislých položek, ponechte ve výsledku identifikátor zdroje. U klasifikace zpráv podpory zařaďte zprávu podle typu problému a vraťte větu podporující kategorii. Zahrňte pravidlo pro chybějící nebo nejednoznačné podklady, aby plynulá odpověď nevyplňovala povinné pole odhadem. Jako lehký model se nejlépe uplatní, když jsou vstup a požadovaný výsledek jasně určeny.
V dokumentované konfiguraci 2.5 Flash-Lite je přemýšlení ve výchozím nastavení vypnuto. Průvodce přemýšlením GenerateContent od Googlu umožňuje výslovný rozpočet přemýšlení od 512 do 24,576 tokenů, nulu pro zachování vypnutého přemýšlení a -1 pro vyžádání dynamického přemýšlení. Jde o ovládání rozpočtu uvažování, oddělené od prostoru pro závěrečnou odpověď. Dodatečné uvažování zapněte, pokud má extrakce vzájemně působící podmínky nebo klasifikace výjimky; přímočarý převod může zachovat výchozí chování bez přemýšlení. Průvodce uvádí, že model může použít více nebo méně tokenů přemýšlení, než je požadovaný rozpočet.
Pro překlad poskytněte cílový jazyk, publikum a výrazy k zachování. Určete, zda má výsledek obsahovat pouze překlad, nebo označený záznam. Při extrakci z dokumentu definujte pole a požadujte zdrojové pasáže umožňující kontrolu výstupu. U nahrávky odlište přepis od shrnutí a určete podstatnou pasáž. Obrázky nebo video mohou přispět podklady pro textovou odpověď. Požadovaný výstup by měl zůstat jasný, i když vstup kombinuje několik typů médií.
Přesná stabilní tabulka uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Funkce potřebují jasný účel a definované parametry; připojená aplikace provede operaci a dodá její výsledek. U extrakce založené na schématu validujte vrácenou strukturu a porovnejte její hodnoty s původním materiálem. Rozhodnutí o nástroji nebo správně formovaný záznam jsou užitečné pouze v kontextu zdroje a skutečně vrácených podkladů.
Nativní karta uvádí kontextové okno 1M a textový výstup 64K. Stránka modelu API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná konverzace spotřebovávají vstupní rozpočet, zatímco uvažování a limit odpovědi ovlivňují, zda se konečný výsledek vejde. Pro tento profil výrobce jsou uvedeny ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U opakovaných úloh zachovejte stejné definice kategorií nebo polí a uvádějte identifikátory i ve výsledku, aby pozdější kontrola mohla najít původní položku.
Tento stabilní profil je oddělený od červnových a zářijových variant Preview popisovaných jinde v rodině. Sdílená nativní karta označuje vylepšení September Preview, včetně dodržování instrukcí a stručnosti, konkrétně pro toto preview; neměla by být bez upozornění přenášena na stabilní identifikátor. Pozdější generace Flash-Lite také používají jiné ovládání přemýšlení a tabulky schopností. Zachovejte edici a zvolte pro ni dokumentovaná nastavení, místo abyste rozpočty 2.5 nahrazovali syntaxí úrovní přemýšlení Gemini 3.
Karta uvádí halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité logické dedukci a kontrafaktuálním uvažování a uzávěrku znalostí v lednu 2025. Pokud záleží na novějších faktech, poskytněte aktuální podklady nebo použijte dokumentovaný postup ukotvení. Kontrolujte význam překladů, oporu extrahovaných polí ve zdroji a přepisy podle zvuku. Malý, úzce vymezený výsledek umožňuje praktickou kontrolu, při níž se uhlazená odpověď nepovažuje za důkaz, že zdroj obsahoval tvrzený detail.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity google/gemini-2.5-flash-lite | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemodalities | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-flash-lite", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\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/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -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\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-flash-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses 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(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\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=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",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.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-flash-lite',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_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
google/gemini-2.5-flash-liteGemini 2.5 Flash-Lite je stabilní multimodální textový model Googlu pro častou klasifikaci, překlad a jednoduchou extrakci. Přemýšlení je ve výchozím nastavení vypnuto a lze je zapnout s rozpočtem uvažování 512–24,576 tokenů. Přijímá text a média, podporuje nástroje a strukturovaný výstup a má vstupní limit 1,048,576 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 2.5 Flash-Lite je stabilní lehký profil Googlu pro velkoobjemový překlad, klasifikaci a jednoduchou extrakci dat. Jeho hybridní uvažování může podle úlohy přemýšlení používat nebo vynechat. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vytváří text. Užitečným výsledkem je kategorie, stručný překlad, záznam extrahovaný z dodaného materiálu nebo ohraničené písemné vysvětlení.
Pro klasifikaci definujte kategorie, rozhodovací pravidlo a podobu odpovědi. Pokud se zpracovává několik nezávislých položek, ponechte ve výsledku identifikátor zdroje. U klasifikace zpráv podpory zařaďte zprávu podle typu problému a vraťte větu podporující kategorii. Zahrňte pravidlo pro chybějící nebo nejednoznačné podklady, aby plynulá odpověď nevyplňovala povinné pole odhadem. Jako lehký model se nejlépe uplatní, když jsou vstup a požadovaný výsledek jasně určeny.
V dokumentované konfiguraci 2.5 Flash-Lite je přemýšlení ve výchozím nastavení vypnuto. Průvodce přemýšlením GenerateContent od Googlu umožňuje výslovný rozpočet přemýšlení od 512 do 24,576 tokenů, nulu pro zachování vypnutého přemýšlení a -1 pro vyžádání dynamického přemýšlení. Jde o ovládání rozpočtu uvažování, oddělené od prostoru pro závěrečnou odpověď. Dodatečné uvažování zapněte, pokud má extrakce vzájemně působící podmínky nebo klasifikace výjimky; přímočarý převod může zachovat výchozí chování bez přemýšlení. Průvodce uvádí, že model může použít více nebo méně tokenů přemýšlení, než je požadovaný rozpočet.
Pro překlad poskytněte cílový jazyk, publikum a výrazy k zachování. Určete, zda má výsledek obsahovat pouze překlad, nebo označený záznam. Při extrakci z dokumentu definujte pole a požadujte zdrojové pasáže umožňující kontrolu výstupu. U nahrávky odlište přepis od shrnutí a určete podstatnou pasáž. Obrázky nebo video mohou přispět podklady pro textovou odpověď. Požadovaný výstup by měl zůstat jasný, i když vstup kombinuje několik typů médií.
Přesná stabilní tabulka uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Funkce potřebují jasný účel a definované parametry; připojená aplikace provede operaci a dodá její výsledek. U extrakce založené na schématu validujte vrácenou strukturu a porovnejte její hodnoty s původním materiálem. Rozhodnutí o nástroji nebo správně formovaný záznam jsou užitečné pouze v kontextu zdroje a skutečně vrácených podkladů.
Nativní karta uvádí kontextové okno 1M a textový výstup 64K. Stránka modelu API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná konverzace spotřebovávají vstupní rozpočet, zatímco uvažování a limit odpovědi ovlivňují, zda se konečný výsledek vejde. Pro tento profil výrobce jsou uvedeny ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U opakovaných úloh zachovejte stejné definice kategorií nebo polí a uvádějte identifikátory i ve výsledku, aby pozdější kontrola mohla najít původní položku.
Tento stabilní profil je oddělený od červnových a zářijových variant Preview popisovaných jinde v rodině. Sdílená nativní karta označuje vylepšení September Preview, včetně dodržování instrukcí a stručnosti, konkrétně pro toto preview; neměla by být bez upozornění přenášena na stabilní identifikátor. Pozdější generace Flash-Lite také používají jiné ovládání přemýšlení a tabulky schopností. Zachovejte edici a zvolte pro ni dokumentovaná nastavení, místo abyste rozpočty 2.5 nahrazovali syntaxí úrovní přemýšlení Gemini 3.
Karta uvádí halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité logické dedukci a kontrafaktuálním uvažování a uzávěrku znalostí v lednu 2025. Pokud záleží na novějších faktech, poskytněte aktuální podklady nebo použijte dokumentovaný postup ukotvení. Kontrolujte význam překladů, oporu extrahovaných polí ve zdroji a přepisy podle zvuku. Malý, úzce vymezený výsledek umožňuje praktickou kontrolu, při níž se uhlazená odpověď nepovažuje za důkaz, že zdroj obsahoval tvrzený detail.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity google/gemini-2.5-flash-lite | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0008 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0001666666666666666 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "google/gemini-2.5-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot gemini-2.5-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite, google/gemini-2.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite, gemini-2.5-flash-lite
Technický příklad v angličtině
Translate a pickup instruction\n\nTranslate this pickup instruction into French for a customer: "Collect order AR-62 at reception between 14:00 and 17:00. Bring the pickup code. Do not send the code by email." Keep AR-62 and the time range unchanged. Return only the translation, preserving both the required action and the warning.One French translation with the original order ID and time range, without commentary.Check the order ID, both times and the prohibition on emailing the code against the source.