modely

Google: Gemini 2.5 Pro

Markdown · JSON

Google: Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro je stabilní model Googlu s přemýšlením pro složitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vrací text; podporuje nástroje a strukturovaný výstup. Dynamický rozpočet uvažování podporuje 128–32,768 tokenů a nelze jej úplně vypnout.

O modelu

Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.

Gemini 2.5 Pro je stabilní profil Googlu s přemýšlením pro pokročilé programování, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Rozumí textu, zvuku, obrázkům, videu i celým repozitářům kódu a jeho profil Gemini API přijímá také vstup PDF. Výstupem je text včetně kódu, písemné analýzy nebo strukturovaného záznamu. Užitečné zadání poskytuje podklady a požaduje výsledek, který lze ověřit, například vysvětlené řešení, zjištění v kódové základně nebo porovnání několika dokumentů.

Pro programování poskytněte příslušné soubory, pozorované chování a podstatnou změnu nebo otázku. Dlouhý kontext může modelu pomoci propojit moduly místo uvažování z jediného izolovaného úryvku. Při zkoumání cesty kódem požadujte vysledování identifikátoru od vstupního formuláře přes zpracování až po uložení, určení místa změny kontraktu a návrh cílené opravy. Zachovejte omezení a požadujte podpůrné odkazy. Navrhovaná revize vyžaduje porovnání se skutečným kódem a veškerou validací provedenou prostřednictvím připojených nástrojů.

U matematiky nebo vědecké analýzy uveďte problém, předpoklady, jednotky a požadovanou podobu odpovědi. Dodejte data nebo obrázky, na nichž výpočet závisí. Požadujte podložený výsledek a kontroly umožňující jeho posouzení, například okrajové případy nebo porovnání s původními hodnotami. Schopnost modelu uvažovat neodstraňuje nejednoznačnost v zadání problému. Neznámou veličinu nebo nepodložený předpoklad ponechte viditelné, místo abyste je nahrazovali vhodnou hodnotou.

Dynamické přemýšlení je dokumentovanou výchozí volbou. Průvodce Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pro Pro výslovný rozpočet uvažování od 128 do 32,768 tokenů nebo -1 pro adaptivní přemýšlení. U této edice nelze přemýšlení úplně vypnout. Tyto ovládací prvky se liší od možnosti nulového rozpočtu modelu Flash a od nastavení úrovně přemýšlení Gemini 3. Rozpočet přemýšlení slouží jako vodítko pro uvažování a nezaručuje přesný počet interních tokenů, a limit odpovědi musí zároveň ponechat místo pro konečný výstup.

U multimodální práce s dokumenty určete stránky, graf, oblast obrázku nebo událost v nahrávce, které mají podpořit odpověď. Praktická úloha syntézy informací může požadovat protichůdná tvrzení z několika zdrojových dokumentů, jejich podpůrné pasáže a rozdíly podstatné pro jedno rozhodnutí. Požadujte, aby model rozlišoval uvedený fakt od odvození. U videa nebo zvuku definujte, zda výsledkem má být popis, přepis, shrnutí nebo porovnání. Obraz a zvuk v tomto profilu slouží jako podklady pro textový výsledek.

Přesná stránka API dokumentuje volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Definujte účely funkcí a pole parametrů a v pozdějších krocích konverzace zachovejte skutečné výsledky. U záznamu omezeného schématem určete povinná pole a reprezentaci chybějících informací. Nativní architektura je multimodální řídký transformer se směsí expertů; samotný návrh modelu nezajišťuje provedení externího nástroje ani hotovou aplikaci nad rámec vráceného textu či kódu.

Nativní karta uvádí vstupní kontext 1M a textový výstup 64K; tabulka API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná historie se započítávají do přípravy vstupu. Maximální prostor pro odpověď zahrnuje tokeny uvažování, takže příliš malý limit může závěrečnou odpověď přerušit. Ukládání do mezipaměti a dávkové zpracování jsou dokumentovány spolu s možnostmi Flex a Priority. Při přípravě nezávislých úloh s dlouhým kontextem zachovejte identifikátor každého zdroje a požadovanou konečnou podobu.

Stabilní identifikátor je odlišný od edic Experimental a Preview rozebíraných samostatně ve sdílené kartě modelu Pro. Nepřiřazujte tomuto profilu výsledky specifické pro jejich verze jen proto, že sdílejí název Pro. Karta uvádí možné halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité dedukci a kontrafaktuálním uvažování s uzávěrkou znalostí v lednu 2025. Pokud na tom záleží, dodejte aktuální podklady a zkontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitečným výstupem je podložený textový nebo kódový artefakt požadovaný úlohou.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický příklad v angličtině

Trace an identifier through storage

Trace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.

Očekávaný výsledek

A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.

Ověření výsledku

Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-2.5-pro

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro

Úvod

Gemini 2.5 Pro je stabilní model Googlu s přemýšlením pro složitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vrací text; podporuje nástroje a strukturovaný výstup. Dynamický rozpočet uvažování podporuje 128–32,768 tokenů a nelze jej úplně vypnout.

Přijímané vstupy
Text · Obrázky
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text, image
Výstup
text
Kontext
1 048 576 tokens
Maximální výstup
65 536 tokens
Výstupní formát
json nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
gemini-2.5-pro
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Výchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstring|content_block[]PožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
PolesystemTypstring|content_block[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Limit platí pro: přesný limit vybraného modelu/karty
Výchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
PoletemperatureTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletop_pTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polestop_sequencesTypstring[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletoolsTyptool[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].nameTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: nástroj je dodán
Výchozí—
Poletools[].descriptionTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletools[].input_schemaTypJSON_schemaPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletool_choiceTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polethinking.typeTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polethinking.budget_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleoutput_config.effortTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolemetadataTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polecache_controlTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF8

messages[].content nebo blok type=text

Text + obrázek

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} nebo zdroj type=url

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrmaterial_typesKontrakttext, image
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktnull
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
Parametrtext_file_materialKontraktskutečný 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.

Tarify

Sazby metod Ailoot

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Vstup
0,00125 US$ / 1K
Výstup
0,01 US$ / 1K
Čtení z mezipaměti
0,000125 US$ / 1K

Ceny podle délky požadavku · Anthropic Messages

Velikost požadavku v tokenechVstupVýstupČtení z mezipamětiZápis do mezipamětiMezipaměť 5 minMezipaměť 1 hodina
Velikost požadavku v tokenech(0; 200 000]Vstup0,00125 US$Výstup0,01 US$Čtení z mezipaměti0,000125 US$Zápis do mezipamětiZákladní: —Mezipaměť 5 minZákladní: —Mezipaměť 1 hodinaZákladní: —
Velikost požadavku v tokenech(200 000; ∞)Vstup0,0025 US$Výstup0,015 US$Čtení z mezipaměti0,00025 US$Zápis do mezipamětiZákladní: —Mezipaměť 5 minZákladní: —Mezipaměť 1 hodinaZákladní: —

Sazby v USD za 1K tokenů. Není-li sazba nastavena, použije se zděděná základní sazba této metody; «—» znamená, že základní sazba není nastavena.

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 →

Podrobnosti referenčního tarifu

Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.

Referenční tabulky modelu

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny uvažování $0.02 / 1K tokenů
KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavkuTabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně200 000Poplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 2 podle délky požadavkuTabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než200 000Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.005 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.03 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny uvažování $0.02 / 1K tokenů
KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavkuTabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně200 000Poplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 2 podle délky požadavkuTabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než200 000Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.005 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.03 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů

Příklady požadavků

Ailoot · Anthropic Messages

Textový příkladVstup, obrázekPython SDKNode.js SDKStreamování v Pythonu
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "gemini-2.5-pro",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='gemini-2.5-pro',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot · Anthropic Messages

json nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

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.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliasy cest metod

/chat/completions

Související ID modelů

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent gemini-2.5-pro

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro

Úvod

Gemini 2.5 Pro je stabilní model Googlu s přemýšlením pro složitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vrací text; podporuje nástroje a strukturovaný výstup. Dynamický rozpočet uvažování podporuje 128–32,768 tokenů a nelze jej úplně vypnout.

Přijímané vstupy
Text · Obrázky
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent
Vstup
text, image
Výstup
text
Kontext
1 048 576 tokens
Maximální výstup
65 536 tokens
Výstupní formát
json nebo podporované streamování
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
Polepath.modelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
gemini-2.5-pro
Výchozí—
PolecontentsTypcontent[]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Výchozí—
Polecontents[].roleTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
user, model
Výchozí—
Polecontents[].partsTyppart[]PožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
PolesystemInstructionTypcontentPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
PolegenerationConfig.maxOutputTokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
PolegenerationConfig.temperatureTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolegenerationConfig.topPTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolegenerationConfig.topKTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolegenerationConfig.stopSequencesTypstring[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolegenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughtsTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolegenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudgetTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].functionDeclarationsTypfunction_declaration[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletoolConfig.functionCallingConfig.modeTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolesafetySettingsTypobject[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolesessionIdTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF8

contents[].parts[].text

Text + obrázek

parts[].inlineData={mimeType,data}

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrmaterial_typesKontrakttext, image
ParametrrequiredKontraktcontents
Parametroptional_controlsKontraktnull
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
Parametrtext_file_materialKontraktskutečný 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.

Tarify

Sazby metod Ailoot

Ailoot Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
Vstup
0,00125 US$ / 1K
Výstup
0,01 US$ / 1K
Čtení z mezipaměti
0,000125 US$ / 1K

Ceny podle délky požadavku · Gemini generateContent

Velikost požadavku v tokenechVstupVýstupČtení z mezipamětiZápis do mezipamětiMezipaměť 5 minMezipaměť 1 hodina
Velikost požadavku v tokenech(0; 200 000]Vstup0,00125 US$Výstup0,01 US$Čtení z mezipaměti0,000125 US$Zápis do mezipamětiZákladní: —Mezipaměť 5 minZákladní: —Mezipaměť 1 hodinaZákladní: —
Velikost požadavku v tokenech(200 000; ∞)Vstup0,0025 US$Výstup0,015 US$Čtení z mezipaměti0,00025 US$Zápis do mezipamětiZákladní: —Mezipaměť 5 minZákladní: —Mezipaměť 1 hodinaZákladní: —

Sazby v USD za 1K tokenů. Není-li sazba nastavena, použije se zděděná základní sazba této metody; «—» znamená, že základní sazba není nastavena.

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 →

Podrobnosti referenčního tarifu

Referenční tabulky modelu nemění výběr metody, cenové nabídky ani poplatky. Skutečné poplatky používají sazby vybrané metody Ailoot.

Referenční tabulky modelu

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny uvažování $0.02 / 1K tokenů
KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 1 podle délky požadavkuTabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně200 000Poplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguraceOpenAI Chat · Úroveň 2 podle délky požadavkuTabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než200 000Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.005 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.03 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny uvažování $0.02 / 1K tokenů
KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 1 podle délky požadavkuTabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně200 000Poplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguraceAnthropic Messages · Úroveň 2 podle délky požadavkuTabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než200 000Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.005 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.03 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů

Příklady požadavků

Ailoot · Gemini generateContent

Textový příkladVstup, obrázekPython SDKNode.js SDKStreamování v Pythonu
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from google import genai
from google.genai import types
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
    api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-pro", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_json_dict())
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
    for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-2.5-pro',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):
        payload=chunk.to_json_dict()
        log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
        save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))
        count+=1

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot · Gemini generateContent

json nebo podporované streamování

Uchovejte všechny dokončené výsledky

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.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
PoleresponseIdTypstring
PolemodelVersionTypstring
Polecandidates[].content.parts[]Typtext|inlineData|functionCall|other part
Polecandidates[].finishReasonTypstring
PoleusageMetadataTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliasy cest metod

/chat/completions

Související ID modelů

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gemini-2.5-pro

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro
ID modelu
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Úvod

Gemini 2.5 Pro je stabilní model Googlu s přemýšlením pro složitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vrací text; podporuje nástroje a strukturovaný výstup. Dynamický rozpočet uvažování podporuje 128–32,768 tokenů a nelze jej úplně vypnout.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Výstupní formát
json nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
gemini-2.5-pro
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Výchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: Textová konverzace
Výchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF8

messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontraktpole zpráv se strukturou role/content
Parametrfile_materialKontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrcontrol_scopeKontraktTextová konverzace; stream je booleovská hodnota a ve výchozím nastavení je false.
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

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.

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Standardní sazba Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Ceny explicitní mezipaměti
Není zapnuto Při požadavku na explicitní mezipaměť
Výstup uvažování
Pro tokeny uvažování platí uvedená dílčí sazba v rámci souhrnného výstupu; nepřičítejte tyto tokeny dvakrát. Když výstup zahrnuje tokeny uvažování

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny uvažování $0.02 / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně200 000Poplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 2Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než200 000Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.005 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.03 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 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 →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-2.5-pro","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-pro", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

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.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliasy cest metod

/chat/completions

Související ID modelů

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-2.5-pro

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro
ID modelu
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Úvod

Gemini 2.5 Pro je stabilní model Googlu s přemýšlením pro složitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vrací text; podporuje nástroje a strukturovaný výstup. Dynamický rozpočet uvažování podporuje 128–32,768 tokenů a nelze jej úplně vypnout.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
json · sse

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
json, sse
Výstupní formát
JSON nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
gemini-2.5-pro
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF-8

řetězec messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy.

Životní cyklus: synchronous_or_streamed

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Standardní sazba Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Ceny explicitní mezipaměti
Není zapnuto Při požadavku na explicitní mezipaměť
Výstup uvažování
Pro tokeny uvažování platí uvedená dílčí sazba v rámci souhrnného výstupu; nepřičítejte tyto tokeny dvakrát. Když výstup zahrnuje tokeny uvažování

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny uvažování $0.02 / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně200 000Poplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 2Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než200 000Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.005 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.03 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 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 →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek
{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

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.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliasy cest metod

/chat/completions

Související ID modelů

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-2.5-pro

google/gemini-2.5-pro

Google /google/gemini-2.5-pro
ID modelu
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Úvod

Gemini 2.5 Pro je stabilní model Googlu s přemýšlením pro složitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vrací text; podporuje nástroje a strukturovaný výstup. Dynamický rozpočet uvažování podporuje 128–32,768 tokenů a nelze jej úplně vypnout.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Výstupní formát
json nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
google/gemini-2.5-pro
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Výchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty 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[].contentTypstring|content_part[]|nullPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].tool_call_idTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID
Výchozí—
Polemessages[].nameTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá
Výchozí—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletemperatureTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletop_pTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolestopTypstring|string[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletoolsTypfunction_tool[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].typeTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
function
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].function.nameTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
Platí, když: nástroj typu funkce je dodán
Výchozí—
Poletools[].function.descriptionTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletool_choiceTypstring|objectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleresponse_formatTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polereasoning_effortTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolereasoningTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleservice_tierTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoleinstructionsTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Pole kompatibility
Výchozí—
PolefunctionsTypfunction[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polefunction_callTypstring|objectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolemodalitiesTypstring[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
text
Výchozí—
PoleproviderTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno
Výchozí—
Polecache_control.ttlTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána
Výchozí—
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF8

messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontraktpole zpráv se strukturou role/content
Parametrfile_materialKontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje
Parametroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

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.

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Standardní sazba Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Ceny explicitní mezipaměti
Není zapnuto Při požadavku na explicitní mezipaměť
Výstup uvažování
Pro tokeny uvažování platí uvedená dílčí sazba v rámci souhrnného výstupu; nepřičítejte tyto tokeny dvakrát. Když výstup zahrnuje tokeny uvažování

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny uvažování $0.02 / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně200 000Poplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 2Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než200 000Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.005 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.03 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 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 →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamování v Pythonu
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

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.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliasy cest metod

/chat/completions

Související ID modelů

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-2.5-pro

google/gemini-2.5-pro

Google /google/gemini-2.5-pro
ID modelu
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Úvod

Gemini 2.5 Pro je stabilní model Googlu s přemýšlením pro složitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vrací text; podporuje nástroje a strukturovaný výstup. Dynamický rozpočet uvažování podporuje 128–32,768 tokenů a nelze jej úplně vypnout.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
json · sse

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
json, sse
Výstupní formát
JSON nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
google/gemini-2.5-pro
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF-8

řetězec messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy.

Životní cyklus: synchronous_or_streamed

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Standardní sazba Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Ceny explicitní mezipaměti
Není zapnuto Při požadavku na explicitní mezipaměť
Výstup uvažování
Pro tokeny uvažování platí uvedená dílčí sazba v rámci souhrnného výstupu; nepřičítejte tyto tokeny dvakrát. Když výstup zahrnuje tokeny uvažování

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny uvažování $0.02 / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně200 000Poplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 2Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než200 000Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.005 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.03 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti $0.00075 / 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 →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek
{
  "model": "google/gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

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.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Aliasy cest metod

/chat/completions

Související ID modelů

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro
Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: text, image → text

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-2.5-pro: text, image → text

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-pro: text → text

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro: text → text

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-pro: text → json, sse

Jaká pole požadavek používá?

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-2.5-pro: contents, systemInstruction, sessionId

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-pro: model, messages, stream

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-pro: model, messages, max_tokens, stream

Jaké limity platí?

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: ctx: 1048576; max_out: 65536; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-2.5-pro: ctx: 1048576; max_out: 65536; contents.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-pro: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro: messages.min_items: 1

Další podrobnosti

Připojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes nebo vlastní aplikaci.

Společnost a její portfolio projektů

Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách.

Nakupujte tokeny se slevou.

Sleva předplatného pro pravidelnou práci. Promo kódy až 50% na nákup tokenů.

Předplatné
Pro pravidelné požadavky vyberte tarif se slevou.
Promo kód až 50%
Při nákupu zadejte kód. Cena se přepočítá podle probíhající akce.
Výdaje v historii
U každého požadavku se uloží model, tokeny a částka.

Vybrat předplatné · Zobrazit ceny modelů

Připojte API k produktu, který prodáváte.

SaaS, aplikace a boti podle nabídky a licenční smlouvy Ailoot. Pro přeprodej požádejte o licenci přeprodejce.

Komerční aplikace
Začleňte generování textu, obrázků, videa a zvuku do placených funkcí své služby.
Licence pro přeprodejce
Pošlete popis projektu a způsob poskytování přístupu. Vyžádejte písemné podmínky použití a přeprodeje.
Dokumenty na webu
Nabídka, licenční smlouva a zásady zpracování dat jsou dostupné před připojením.

Požádat o licenci přeprodejce · Nabídka a licenční smlouva