Gemini 3.7 Flash je pojmenovaný multimodální profil uvažování od Googlu pro programování, agentní pracovní postupy a vícekrokové provádění. Vychází z Gemini 3.6 Flash s algoritmickými změnami uvažování a podporou agentního porozumění videu. Text, obrázky, zvuk, video a PDF mohou tvořit zdrojový materiál pro textový výsledek. Užitečné výstupy zahrnují cílenou revizi kódu, porovnání designové předlohy s implementací nebo analýzu událostí v nahrávce podloženou zdrojem.
Vývojářský průvodce 3.7 zdůrazňuje větší shodu s designem při práci pro počítače a web. Pro tuto úlohu poskytněte zamýšlenou předlohu, příslušný zdroj a pozorovatelný nesoulad. Požadujte porovnání konkrétních prvků, jako jsou rozestupy, stavy komponent, hierarchie textu nebo chování interakcí. U porovnání designu požadujte seznam nesouladů mezi předlohou panelu nastavení a jeho existující implementací, přičemž každá navrhovaná oprava má být navázána na snímek obrazovky nebo zdroj. Výsledek by měl určit potřebné změny, aniž by bez upozornění rozšiřoval design nad rámec dodaných požadavků.
U programátorského pracovního postupu uveďte cíl, existující chování, příslušné soubory a omezení. Google představuje 3.7 jako model pro řešení softwarových problémů a omezení neúspěšných agentních smyček, užitečná kontrola však stále ověřuje skutečnou úpravu a výsledek validace. V konverzaci zachovejte posloupnost pozorování z nástrojů, aby pozdější krok nevycházel z vymyšleného popisu kódové základny. Závěrečný výsledek může rozlišovat navrhovanou změnu od změny potvrzené prostřednictvím nástrojů připojené aplikace.
Dokumentované úrovně přemýšlení jsou low, medium a high, přičemž výchozí je medium. Low podporuje rychlejší ohraničené odpovědi, zatímco high je určeno pro obtížné uvažování a rozsáhlejší práci s nástroji. Gemini 3.7 Flash nepodporuje přemýšlení minimal. Krátká analýza jednoho nesouladu rozhraní a hlubší zkoumání více souborů proto vyžadují různé volby úsilí. Než požádáte o delší posloupnost uvažování a akcí, definujte konečný výstup a podmínky, které musí splnit.
Přesná stránka modelu uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps a URL context. Computer Use je označeno jako preview a strukturované výstupy mohou definovat záznam výsledku. Požadavek na funkci je navrhovaná operace, kterou má připojená aplikace provést a vrátit její výsledek. U agentní úlohy přiřaďte nástroji jasný účel a před požadavkem na pokračování modelu zachovejte skutečný výsledek. U extrakce z dokumentu definujte pole, přijatelné hodnoty a reprezentaci chybějících informací.
Tato edice podporuje agentní porozumění videu. Dodejte příslušnou nahrávku a uveďte zkoumanou událost nebo vztah. Praktické zadání se může ptát, která viditelná akce vysvětluje změnu stavu, nebo požadovat uspořádaný popis událostí s podklady z klipu. Obrázky a stránky PDF mohou podobně podpořit vizuální porovnání či porovnání dokumentů. Výstup zůstává textový: výklad, extrahovaná data, kód nebo písemné vysvětlení. Generované video, výtvarné dílo nebo řeč patří do samostatných profilů modelů.
Přesná tabulka API 3.7 od Googlu specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, zatímco nativní karta popisuje kontext až 1M a textový výstup 64K. Do přípravy vstupu zahrňte instrukce, předchozí tahy a dodaná média. Pro profil výrobce jsou uvedeny dávkové zpracování a ukládání do mezipaměti spolu s možnostmi Flex a Priority. U kolekce nezávislých požadavků zachovejte identifikátory zdrojů a jednotný formát výsledku, aby každou odpověď bylo možné ověřit podle jejího vlastního vstupu.
Možná omezení zahrnují halucinace a občasné zpomalení nebo překročení časového limitu. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti jsou omezeny na leden 2025. Pokud závěr závisí na novějších faktech, poskytněte aktuální zdrojové materiály. Užitečným odlišením této edice je její dokumentované zaměření na softwarové problémy, dodržování designu a uvažování o videu; tyto výsledky kontrolujte podle skutečné předlohy, kódu nebo médií, místo abyste pojmenovaný historický profil nahrazovali novějšími funkcemi.
", "aboutText": "Gemini 3.7 Flash je pojmenovaný multimodální profil uvažování od Googlu pro programování, agentní pracovní postupy a vícekrokové provádění. Vychází z Gemini 3.6 Flash s algoritmickými změnami uvažování a podporou agentního porozumění videu. Text, obrázky, zvuk, video a PDF mohou tvořit zdrojový materiál pro textový výsledek. Užitečné výstupy zahrnují cílenou revizi kódu, porovnání designové předlohy s implementací nebo analýzu událostí v nahrávce podloženou zdrojem.\n\nVývojářský průvodce 3.7 zdůrazňuje větší shodu s designem při práci pro počítače a web. Pro tuto úlohu poskytněte zamýšlenou předlohu, příslušný zdroj a pozorovatelný nesoulad. Požadujte porovnání konkrétních prvků, jako jsou rozestupy, stavy komponent, hierarchie textu nebo chování interakcí. U porovnání designu požadujte seznam nesouladů mezi předlohou panelu nastavení a jeho existující implementací, přičemž každá navrhovaná oprava má být navázána na snímek obrazovky nebo zdroj. Výsledek by měl určit potřebné změny, aniž by bez upozornění rozšiřoval design nad rámec dodaných požadavků.\n\nU programátorského pracovního postupu uveďte cíl, existující chování, příslušné soubory a omezení. Google představuje 3.7 jako model pro řešení softwarových problémů a omezení neúspěšných agentních smyček, užitečná kontrola však stále ověřuje skutečnou úpravu a výsledek validace. V konverzaci zachovejte posloupnost pozorování z nástrojů, aby pozdější krok nevycházel z vymyšleného popisu kódové základny. Závěrečný výsledek může rozlišovat navrhovanou změnu od změny potvrzené prostřednictvím nástrojů připojené aplikace.\n\nDokumentované úrovně přemýšlení jsou low, medium a high, přičemž výchozí je medium. Low podporuje rychlejší ohraničené odpovědi, zatímco high je určeno pro obtížné uvažování a rozsáhlejší práci s nástroji. Gemini 3.7 Flash nepodporuje přemýšlení minimal. Krátká analýza jednoho nesouladu rozhraní a hlubší zkoumání více souborů proto vyžadují různé volby úsilí. Než požádáte o delší posloupnost uvažování a akcí, definujte konečný výstup a podmínky, které musí splnit.\n\nPřesná stránka modelu uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps a URL context. Computer Use je označeno jako preview a strukturované výstupy mohou definovat záznam výsledku. Požadavek na funkci je navrhovaná operace, kterou má připojená aplikace provést a vrátit její výsledek. U agentní úlohy přiřaďte nástroji jasný účel a před požadavkem na pokračování modelu zachovejte skutečný výsledek. U extrakce z dokumentu definujte pole, přijatelné hodnoty a reprezentaci chybějících informací.\n\nTato edice podporuje agentní porozumění videu. Dodejte příslušnou nahrávku a uveďte zkoumanou událost nebo vztah. Praktické zadání se může ptát, která viditelná akce vysvětluje změnu stavu, nebo požadovat uspořádaný popis událostí s podklady z klipu. Obrázky a stránky PDF mohou podobně podpořit vizuální porovnání či porovnání dokumentů. Výstup zůstává textový: výklad, extrahovaná data, kód nebo písemné vysvětlení. Generované video, výtvarné dílo nebo řeč patří do samostatných profilů modelů.\n\nPřesná tabulka API 3.7 od Googlu specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, zatímco nativní karta popisuje kontext až 1M a textový výstup 64K. Do přípravy vstupu zahrňte instrukce, předchozí tahy a dodaná média. Pro profil výrobce jsou uvedeny dávkové zpracování a ukládání do mezipaměti spolu s možnostmi Flex a Priority. U kolekce nezávislých požadavků zachovejte identifikátory zdrojů a jednotný formát výsledku, aby každou odpověď bylo možné ověřit podle jejího vlastního vstupu.\n\nMožná omezení zahrnují halucinace a občasné zpomalení nebo překročení časového limitu. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti jsou omezeny na leden 2025. Pokud závěr závisí na novějších faktech, poskytněte aktuální zdrojové materiály. Užitečným odlišením této edice je její dokumentované zaměření na softwarové problémy, dodržování designu a uvažování o videu; tyto výsledky kontrolujte podle skutečné předlohy, kódu nebo médií, místo abyste pojmenovaný historický profil nahrazovali novějšími funkcemi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický příklad v angličtině
Match a written panel specification\n\nCompare this panel specification with its CSS. Specification: title above the form; labels remain visible; error text appears below its field. CSS: .panel{display:flex;flex-direction:column-reverse} .field label{display:none}. Explain the mismatches and propose the smallest CSS and markup corrections. Give inspection checks for normal and error states using the supplied written requirements.A mismatch list, focused CSS/markup changes and normal/error-state inspection checks.Check that each proposed change maps to a stated requirement without redesigning other elements.gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash kombinuje multimodální uvažování s programováním a vícekrokovou agentní prací. Profil 3.7 od Googlu zdůrazňuje věrnost designovým předlohám a agentní porozumění videu s uvažováním low, medium a high. Přijímá text a média, vrací text a má dokumentované limity vstupu/výstupu 1,048,576/65,536 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 3.7 Flash je pojmenovaný multimodální profil uvažování od Googlu pro programování, agentní pracovní postupy a vícekrokové provádění. Vychází z Gemini 3.6 Flash s algoritmickými změnami uvažování a podporou agentního porozumění videu. Text, obrázky, zvuk, video a PDF mohou tvořit zdrojový materiál pro textový výsledek. Užitečné výstupy zahrnují cílenou revizi kódu, porovnání designové předlohy s implementací nebo analýzu událostí v nahrávce podloženou zdrojem.
Vývojářský průvodce 3.7 zdůrazňuje větší shodu s designem při práci pro počítače a web. Pro tuto úlohu poskytněte zamýšlenou předlohu, příslušný zdroj a pozorovatelný nesoulad. Požadujte porovnání konkrétních prvků, jako jsou rozestupy, stavy komponent, hierarchie textu nebo chování interakcí. U porovnání designu požadujte seznam nesouladů mezi předlohou panelu nastavení a jeho existující implementací, přičemž každá navrhovaná oprava má být navázána na snímek obrazovky nebo zdroj. Výsledek by měl určit potřebné změny, aniž by bez upozornění rozšiřoval design nad rámec dodaných požadavků.
U programátorského pracovního postupu uveďte cíl, existující chování, příslušné soubory a omezení. Google představuje 3.7 jako model pro řešení softwarových problémů a omezení neúspěšných agentních smyček, užitečná kontrola však stále ověřuje skutečnou úpravu a výsledek validace. V konverzaci zachovejte posloupnost pozorování z nástrojů, aby pozdější krok nevycházel z vymyšleného popisu kódové základny. Závěrečný výsledek může rozlišovat navrhovanou změnu od změny potvrzené prostřednictvím nástrojů připojené aplikace.
Dokumentované úrovně přemýšlení jsou low, medium a high, přičemž výchozí je medium. Low podporuje rychlejší ohraničené odpovědi, zatímco high je určeno pro obtížné uvažování a rozsáhlejší práci s nástroji. Gemini 3.7 Flash nepodporuje přemýšlení minimal. Krátká analýza jednoho nesouladu rozhraní a hlubší zkoumání více souborů proto vyžadují různé volby úsilí. Než požádáte o delší posloupnost uvažování a akcí, definujte konečný výstup a podmínky, které musí splnit.
Přesná stránka modelu uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps a URL context. Computer Use je označeno jako preview a strukturované výstupy mohou definovat záznam výsledku. Požadavek na funkci je navrhovaná operace, kterou má připojená aplikace provést a vrátit její výsledek. U agentní úlohy přiřaďte nástroji jasný účel a před požadavkem na pokračování modelu zachovejte skutečný výsledek. U extrakce z dokumentu definujte pole, přijatelné hodnoty a reprezentaci chybějících informací.
Tato edice podporuje agentní porozumění videu. Dodejte příslušnou nahrávku a uveďte zkoumanou událost nebo vztah. Praktické zadání se může ptát, která viditelná akce vysvětluje změnu stavu, nebo požadovat uspořádaný popis událostí s podklady z klipu. Obrázky a stránky PDF mohou podobně podpořit vizuální porovnání či porovnání dokumentů. Výstup zůstává textový: výklad, extrahovaná data, kód nebo písemné vysvětlení. Generované video, výtvarné dílo nebo řeč patří do samostatných profilů modelů.
Přesná tabulka API 3.7 od Googlu specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, zatímco nativní karta popisuje kontext až 1M a textový výstup 64K. Do přípravy vstupu zahrňte instrukce, předchozí tahy a dodaná média. Pro profil výrobce jsou uvedeny dávkové zpracování a ukládání do mezipaměti spolu s možnostmi Flex a Priority. U kolekce nezávislých požadavků zachovejte identifikátory zdrojů a jednotný formát výsledku, aby každou odpověď bylo možné ověřit podle jejího vlastního vstupu.
Možná omezení zahrnují halucinace a občasné zpomalení nebo překročení časového limitu. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti jsou omezeny na leden 2025. Pokud závěr závisí na novějších faktech, poskytněte aktuální zdrojové materiály. Užitečným odlišením této edice je její dokumentované zaměření na softwarové problémy, dodržování designu a uvažování o videu; tyto výsledky kontrolujte podle skutečné předlohy, kódu nebo médií, místo abyste pojmenovaný historický profil nahrazovali novějšími funkcemi.
POST /v1/messagestext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity gemini-3.7-flash | 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 | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.003 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.015 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.003 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.015 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
set -eu\n: "${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-3.7-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.7-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.7-flash",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.7-flash",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.7-flash',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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash kombinuje multimodální uvažování s programováním a vícekrokovou agentní prací. Profil 3.7 od Googlu zdůrazňuje věrnost designovým předlohám a agentní porozumění videu s uvažováním low, medium a high. Přijímá text a média, vrací text a má dokumentované limity vstupu/výstupu 1,048,576/65,536 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 3.7 Flash je pojmenovaný multimodální profil uvažování od Googlu pro programování, agentní pracovní postupy a vícekrokové provádění. Vychází z Gemini 3.6 Flash s algoritmickými změnami uvažování a podporou agentního porozumění videu. Text, obrázky, zvuk, video a PDF mohou tvořit zdrojový materiál pro textový výsledek. Užitečné výstupy zahrnují cílenou revizi kódu, porovnání designové předlohy s implementací nebo analýzu událostí v nahrávce podloženou zdrojem.
Vývojářský průvodce 3.7 zdůrazňuje větší shodu s designem při práci pro počítače a web. Pro tuto úlohu poskytněte zamýšlenou předlohu, příslušný zdroj a pozorovatelný nesoulad. Požadujte porovnání konkrétních prvků, jako jsou rozestupy, stavy komponent, hierarchie textu nebo chování interakcí. U porovnání designu požadujte seznam nesouladů mezi předlohou panelu nastavení a jeho existující implementací, přičemž každá navrhovaná oprava má být navázána na snímek obrazovky nebo zdroj. Výsledek by měl určit potřebné změny, aniž by bez upozornění rozšiřoval design nad rámec dodaných požadavků.
U programátorského pracovního postupu uveďte cíl, existující chování, příslušné soubory a omezení. Google představuje 3.7 jako model pro řešení softwarových problémů a omezení neúspěšných agentních smyček, užitečná kontrola však stále ověřuje skutečnou úpravu a výsledek validace. V konverzaci zachovejte posloupnost pozorování z nástrojů, aby pozdější krok nevycházel z vymyšleného popisu kódové základny. Závěrečný výsledek může rozlišovat navrhovanou změnu od změny potvrzené prostřednictvím nástrojů připojené aplikace.
Dokumentované úrovně přemýšlení jsou low, medium a high, přičemž výchozí je medium. Low podporuje rychlejší ohraničené odpovědi, zatímco high je určeno pro obtížné uvažování a rozsáhlejší práci s nástroji. Gemini 3.7 Flash nepodporuje přemýšlení minimal. Krátká analýza jednoho nesouladu rozhraní a hlubší zkoumání více souborů proto vyžadují různé volby úsilí. Než požádáte o delší posloupnost uvažování a akcí, definujte konečný výstup a podmínky, které musí splnit.
Přesná stránka modelu uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps a URL context. Computer Use je označeno jako preview a strukturované výstupy mohou definovat záznam výsledku. Požadavek na funkci je navrhovaná operace, kterou má připojená aplikace provést a vrátit její výsledek. U agentní úlohy přiřaďte nástroji jasný účel a před požadavkem na pokračování modelu zachovejte skutečný výsledek. U extrakce z dokumentu definujte pole, přijatelné hodnoty a reprezentaci chybějících informací.
Tato edice podporuje agentní porozumění videu. Dodejte příslušnou nahrávku a uveďte zkoumanou událost nebo vztah. Praktické zadání se může ptát, která viditelná akce vysvětluje změnu stavu, nebo požadovat uspořádaný popis událostí s podklady z klipu. Obrázky a stránky PDF mohou podobně podpořit vizuální porovnání či porovnání dokumentů. Výstup zůstává textový: výklad, extrahovaná data, kód nebo písemné vysvětlení. Generované video, výtvarné dílo nebo řeč patří do samostatných profilů modelů.
Přesná tabulka API 3.7 od Googlu specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, zatímco nativní karta popisuje kontext až 1M a textový výstup 64K. Do přípravy vstupu zahrňte instrukce, předchozí tahy a dodaná média. Pro profil výrobce jsou uvedeny dávkové zpracování a ukládání do mezipaměti spolu s možnostmi Flex a Priority. U kolekce nezávislých požadavků zachovejte identifikátory zdrojů a jednotný formát výsledku, aby každou odpověď bylo možné ověřit podle jejího vlastního vstupu.
Možná omezení zahrnují halucinace a občasné zpomalení nebo překročení časového limitu. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti jsou omezeny na leden 2025. Pokud závěr závisí na novějších faktech, poskytněte aktuální zdrojové materiály. Užitečným odlišením této edice je její dokumentované zaměření na softwarové problémy, dodržování designu a uvažování o videu; tyto výsledky kontrolujte podle skutečné předlohy, kódu nebo médií, místo abyste pojmenovaný historický profil nahrazovali novějšími funkcemi.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polepath.model | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity gemini-3.7-flash | 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 | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceOpenAI Chat · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.003 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.015 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguraceAnthropic Messages · Základní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.003 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.015 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
set -eu\n: "${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-3.7-flash:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.7-flash:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.7-flash", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.7-flash", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.7-flash',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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash kombinuje multimodální uvažování s programováním a vícekrokovou agentní prací. Profil 3.7 od Googlu zdůrazňuje věrnost designovým předlohám a agentní porozumění videu s uvažováním low, medium a high. Přijímá text a média, vrací text a má dokumentované limity vstupu/výstupu 1,048,576/65,536 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 3.7 Flash je pojmenovaný multimodální profil uvažování od Googlu pro programování, agentní pracovní postupy a vícekrokové provádění. Vychází z Gemini 3.6 Flash s algoritmickými změnami uvažování a podporou agentního porozumění videu. Text, obrázky, zvuk, video a PDF mohou tvořit zdrojový materiál pro textový výsledek. Užitečné výstupy zahrnují cílenou revizi kódu, porovnání designové předlohy s implementací nebo analýzu událostí v nahrávce podloženou zdrojem.
Vývojářský průvodce 3.7 zdůrazňuje větší shodu s designem při práci pro počítače a web. Pro tuto úlohu poskytněte zamýšlenou předlohu, příslušný zdroj a pozorovatelný nesoulad. Požadujte porovnání konkrétních prvků, jako jsou rozestupy, stavy komponent, hierarchie textu nebo chování interakcí. U porovnání designu požadujte seznam nesouladů mezi předlohou panelu nastavení a jeho existující implementací, přičemž každá navrhovaná oprava má být navázána na snímek obrazovky nebo zdroj. Výsledek by měl určit potřebné změny, aniž by bez upozornění rozšiřoval design nad rámec dodaných požadavků.
U programátorského pracovního postupu uveďte cíl, existující chování, příslušné soubory a omezení. Google představuje 3.7 jako model pro řešení softwarových problémů a omezení neúspěšných agentních smyček, užitečná kontrola však stále ověřuje skutečnou úpravu a výsledek validace. V konverzaci zachovejte posloupnost pozorování z nástrojů, aby pozdější krok nevycházel z vymyšleného popisu kódové základny. Závěrečný výsledek může rozlišovat navrhovanou změnu od změny potvrzené prostřednictvím nástrojů připojené aplikace.
Dokumentované úrovně přemýšlení jsou low, medium a high, přičemž výchozí je medium. Low podporuje rychlejší ohraničené odpovědi, zatímco high je určeno pro obtížné uvažování a rozsáhlejší práci s nástroji. Gemini 3.7 Flash nepodporuje přemýšlení minimal. Krátká analýza jednoho nesouladu rozhraní a hlubší zkoumání více souborů proto vyžadují různé volby úsilí. Než požádáte o delší posloupnost uvažování a akcí, definujte konečný výstup a podmínky, které musí splnit.
Přesná stránka modelu uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps a URL context. Computer Use je označeno jako preview a strukturované výstupy mohou definovat záznam výsledku. Požadavek na funkci je navrhovaná operace, kterou má připojená aplikace provést a vrátit její výsledek. U agentní úlohy přiřaďte nástroji jasný účel a před požadavkem na pokračování modelu zachovejte skutečný výsledek. U extrakce z dokumentu definujte pole, přijatelné hodnoty a reprezentaci chybějících informací.
Tato edice podporuje agentní porozumění videu. Dodejte příslušnou nahrávku a uveďte zkoumanou událost nebo vztah. Praktické zadání se může ptát, která viditelná akce vysvětluje změnu stavu, nebo požadovat uspořádaný popis událostí s podklady z klipu. Obrázky a stránky PDF mohou podobně podpořit vizuální porovnání či porovnání dokumentů. Výstup zůstává textový: výklad, extrahovaná data, kód nebo písemné vysvětlení. Generované video, výtvarné dílo nebo řeč patří do samostatných profilů modelů.
Přesná tabulka API 3.7 od Googlu specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, zatímco nativní karta popisuje kontext až 1M a textový výstup 64K. Do přípravy vstupu zahrňte instrukce, předchozí tahy a dodaná média. Pro profil výrobce jsou uvedeny dávkové zpracování a ukládání do mezipaměti spolu s možnostmi Flex a Priority. U kolekce nezávislých požadavků zachovejte identifikátory zdrojů a jednotný formát výsledku, aby každou odpověď bylo možné ověřit podle jejího vlastního vstupu.
Možná omezení zahrnují halucinace a občasné zpomalení nebo překročení časového limitu. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti jsou omezeny na leden 2025. Pokud závěr závisí na novějších faktech, poskytněte aktuální zdrojové materiály. Užitečným odlišením této edice je její dokumentované zaměření na softwarové problémy, dodržování designu a uvažování o videu; tyto výsledky kontrolujte podle skutečné předlohy, kódu nebo médií, místo abyste pojmenovaný historický profil nahrazovali novějšími funkcemi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity gemini-3.7-flash | 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.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.003 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.015 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.7-flash","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-3.7-flash", 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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash kombinuje multimodální uvažování s programováním a vícekrokovou agentní prací. Profil 3.7 od Googlu zdůrazňuje věrnost designovým předlohám a agentní porozumění videu s uvažováním low, medium a high. Přijímá text a média, vrací text a má dokumentované limity vstupu/výstupu 1,048,576/65,536 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 3.7 Flash je pojmenovaný multimodální profil uvažování od Googlu pro programování, agentní pracovní postupy a vícekrokové provádění. Vychází z Gemini 3.6 Flash s algoritmickými změnami uvažování a podporou agentního porozumění videu. Text, obrázky, zvuk, video a PDF mohou tvořit zdrojový materiál pro textový výsledek. Užitečné výstupy zahrnují cílenou revizi kódu, porovnání designové předlohy s implementací nebo analýzu událostí v nahrávce podloženou zdrojem.
Vývojářský průvodce 3.7 zdůrazňuje větší shodu s designem při práci pro počítače a web. Pro tuto úlohu poskytněte zamýšlenou předlohu, příslušný zdroj a pozorovatelný nesoulad. Požadujte porovnání konkrétních prvků, jako jsou rozestupy, stavy komponent, hierarchie textu nebo chování interakcí. U porovnání designu požadujte seznam nesouladů mezi předlohou panelu nastavení a jeho existující implementací, přičemž každá navrhovaná oprava má být navázána na snímek obrazovky nebo zdroj. Výsledek by měl určit potřebné změny, aniž by bez upozornění rozšiřoval design nad rámec dodaných požadavků.
U programátorského pracovního postupu uveďte cíl, existující chování, příslušné soubory a omezení. Google představuje 3.7 jako model pro řešení softwarových problémů a omezení neúspěšných agentních smyček, užitečná kontrola však stále ověřuje skutečnou úpravu a výsledek validace. V konverzaci zachovejte posloupnost pozorování z nástrojů, aby pozdější krok nevycházel z vymyšleného popisu kódové základny. Závěrečný výsledek může rozlišovat navrhovanou změnu od změny potvrzené prostřednictvím nástrojů připojené aplikace.
Dokumentované úrovně přemýšlení jsou low, medium a high, přičemž výchozí je medium. Low podporuje rychlejší ohraničené odpovědi, zatímco high je určeno pro obtížné uvažování a rozsáhlejší práci s nástroji. Gemini 3.7 Flash nepodporuje přemýšlení minimal. Krátká analýza jednoho nesouladu rozhraní a hlubší zkoumání více souborů proto vyžadují různé volby úsilí. Než požádáte o delší posloupnost uvažování a akcí, definujte konečný výstup a podmínky, které musí splnit.
Přesná stránka modelu uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps a URL context. Computer Use je označeno jako preview a strukturované výstupy mohou definovat záznam výsledku. Požadavek na funkci je navrhovaná operace, kterou má připojená aplikace provést a vrátit její výsledek. U agentní úlohy přiřaďte nástroji jasný účel a před požadavkem na pokračování modelu zachovejte skutečný výsledek. U extrakce z dokumentu definujte pole, přijatelné hodnoty a reprezentaci chybějících informací.
Tato edice podporuje agentní porozumění videu. Dodejte příslušnou nahrávku a uveďte zkoumanou událost nebo vztah. Praktické zadání se může ptát, která viditelná akce vysvětluje změnu stavu, nebo požadovat uspořádaný popis událostí s podklady z klipu. Obrázky a stránky PDF mohou podobně podpořit vizuální porovnání či porovnání dokumentů. Výstup zůstává textový: výklad, extrahovaná data, kód nebo písemné vysvětlení. Generované video, výtvarné dílo nebo řeč patří do samostatných profilů modelů.
Přesná tabulka API 3.7 od Googlu specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, zatímco nativní karta popisuje kontext až 1M a textový výstup 64K. Do přípravy vstupu zahrňte instrukce, předchozí tahy a dodaná média. Pro profil výrobce jsou uvedeny dávkové zpracování a ukládání do mezipaměti spolu s možnostmi Flex a Priority. U kolekce nezávislých požadavků zachovejte identifikátory zdrojů a jednotný formát výsledku, aby každou odpověď bylo možné ověřit podle jejího vlastního vstupu.
Možná omezení zahrnují halucinace a občasné zpomalení nebo překročení časového limitu. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti jsou omezeny na leden 2025. Pokud závěr závisí na novějších faktech, poskytněte aktuální zdrojové materiály. Užitečným odlišením této edice je její dokumentované zaměření na softwarové problémy, dodržování designu a uvažování o videu; tyto výsledky kontrolujte podle skutečné předlohy, kódu nebo médií, místo abyste pojmenovaný historický profil nahrazovali novějšími funkcemi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity gemini-3.7-flash | 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.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.003 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.015 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "gemini-3.7-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.7-flash', '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-3.7-flash', '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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
google/gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash kombinuje multimodální uvažování s programováním a vícekrokovou agentní prací. Profil 3.7 od Googlu zdůrazňuje věrnost designovým předlohám a agentní porozumění videu s uvažováním low, medium a high. Přijímá text a média, vrací text a má dokumentované limity vstupu/výstupu 1,048,576/65,536 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 3.7 Flash je pojmenovaný multimodální profil uvažování od Googlu pro programování, agentní pracovní postupy a vícekrokové provádění. Vychází z Gemini 3.6 Flash s algoritmickými změnami uvažování a podporou agentního porozumění videu. Text, obrázky, zvuk, video a PDF mohou tvořit zdrojový materiál pro textový výsledek. Užitečné výstupy zahrnují cílenou revizi kódu, porovnání designové předlohy s implementací nebo analýzu událostí v nahrávce podloženou zdrojem.
Vývojářský průvodce 3.7 zdůrazňuje větší shodu s designem při práci pro počítače a web. Pro tuto úlohu poskytněte zamýšlenou předlohu, příslušný zdroj a pozorovatelný nesoulad. Požadujte porovnání konkrétních prvků, jako jsou rozestupy, stavy komponent, hierarchie textu nebo chování interakcí. U porovnání designu požadujte seznam nesouladů mezi předlohou panelu nastavení a jeho existující implementací, přičemž každá navrhovaná oprava má být navázána na snímek obrazovky nebo zdroj. Výsledek by měl určit potřebné změny, aniž by bez upozornění rozšiřoval design nad rámec dodaných požadavků.
U programátorského pracovního postupu uveďte cíl, existující chování, příslušné soubory a omezení. Google představuje 3.7 jako model pro řešení softwarových problémů a omezení neúspěšných agentních smyček, užitečná kontrola však stále ověřuje skutečnou úpravu a výsledek validace. V konverzaci zachovejte posloupnost pozorování z nástrojů, aby pozdější krok nevycházel z vymyšleného popisu kódové základny. Závěrečný výsledek může rozlišovat navrhovanou změnu od změny potvrzené prostřednictvím nástrojů připojené aplikace.
Dokumentované úrovně přemýšlení jsou low, medium a high, přičemž výchozí je medium. Low podporuje rychlejší ohraničené odpovědi, zatímco high je určeno pro obtížné uvažování a rozsáhlejší práci s nástroji. Gemini 3.7 Flash nepodporuje přemýšlení minimal. Krátká analýza jednoho nesouladu rozhraní a hlubší zkoumání více souborů proto vyžadují různé volby úsilí. Než požádáte o delší posloupnost uvažování a akcí, definujte konečný výstup a podmínky, které musí splnit.
Přesná stránka modelu uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps a URL context. Computer Use je označeno jako preview a strukturované výstupy mohou definovat záznam výsledku. Požadavek na funkci je navrhovaná operace, kterou má připojená aplikace provést a vrátit její výsledek. U agentní úlohy přiřaďte nástroji jasný účel a před požadavkem na pokračování modelu zachovejte skutečný výsledek. U extrakce z dokumentu definujte pole, přijatelné hodnoty a reprezentaci chybějících informací.
Tato edice podporuje agentní porozumění videu. Dodejte příslušnou nahrávku a uveďte zkoumanou událost nebo vztah. Praktické zadání se může ptát, která viditelná akce vysvětluje změnu stavu, nebo požadovat uspořádaný popis událostí s podklady z klipu. Obrázky a stránky PDF mohou podobně podpořit vizuální porovnání či porovnání dokumentů. Výstup zůstává textový: výklad, extrahovaná data, kód nebo písemné vysvětlení. Generované video, výtvarné dílo nebo řeč patří do samostatných profilů modelů.
Přesná tabulka API 3.7 od Googlu specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, zatímco nativní karta popisuje kontext až 1M a textový výstup 64K. Do přípravy vstupu zahrňte instrukce, předchozí tahy a dodaná média. Pro profil výrobce jsou uvedeny dávkové zpracování a ukládání do mezipaměti spolu s možnostmi Flex a Priority. U kolekce nezávislých požadavků zachovejte identifikátory zdrojů a jednotný formát výsledku, aby každou odpověď bylo možné ověřit podle jejího vlastního vstupu.
Možná omezení zahrnují halucinace a občasné zpomalení nebo překročení časového limitu. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti jsou omezeny na leden 2025. Pokud závěr závisí na novějších faktech, poskytněte aktuální zdrojové materiály. Užitečným odlišením této edice je její dokumentované zaměření na softwarové problémy, dodržování designu a uvažování o videu; tyto výsledky kontrolujte podle skutečné předlohy, kódu nebo médií, místo abyste pojmenovaný historický profil nahrazovali novějšími funkcemi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity google/gemini-3.7-flash | 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.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.003 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.015 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.7-flash", "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-3.7-flash',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-3.7-flash',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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
google/gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash kombinuje multimodální uvažování s programováním a vícekrokovou agentní prací. Profil 3.7 od Googlu zdůrazňuje věrnost designovým předlohám a agentní porozumění videu s uvažováním low, medium a high. Přijímá text a média, vrací text a má dokumentované limity vstupu/výstupu 1,048,576/65,536 tokenů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 3.7 Flash je pojmenovaný multimodální profil uvažování od Googlu pro programování, agentní pracovní postupy a vícekrokové provádění. Vychází z Gemini 3.6 Flash s algoritmickými změnami uvažování a podporou agentního porozumění videu. Text, obrázky, zvuk, video a PDF mohou tvořit zdrojový materiál pro textový výsledek. Užitečné výstupy zahrnují cílenou revizi kódu, porovnání designové předlohy s implementací nebo analýzu událostí v nahrávce podloženou zdrojem.
Vývojářský průvodce 3.7 zdůrazňuje větší shodu s designem při práci pro počítače a web. Pro tuto úlohu poskytněte zamýšlenou předlohu, příslušný zdroj a pozorovatelný nesoulad. Požadujte porovnání konkrétních prvků, jako jsou rozestupy, stavy komponent, hierarchie textu nebo chování interakcí. U porovnání designu požadujte seznam nesouladů mezi předlohou panelu nastavení a jeho existující implementací, přičemž každá navrhovaná oprava má být navázána na snímek obrazovky nebo zdroj. Výsledek by měl určit potřebné změny, aniž by bez upozornění rozšiřoval design nad rámec dodaných požadavků.
U programátorského pracovního postupu uveďte cíl, existující chování, příslušné soubory a omezení. Google představuje 3.7 jako model pro řešení softwarových problémů a omezení neúspěšných agentních smyček, užitečná kontrola však stále ověřuje skutečnou úpravu a výsledek validace. V konverzaci zachovejte posloupnost pozorování z nástrojů, aby pozdější krok nevycházel z vymyšleného popisu kódové základny. Závěrečný výsledek může rozlišovat navrhovanou změnu od změny potvrzené prostřednictvím nástrojů připojené aplikace.
Dokumentované úrovně přemýšlení jsou low, medium a high, přičemž výchozí je medium. Low podporuje rychlejší ohraničené odpovědi, zatímco high je určeno pro obtížné uvažování a rozsáhlejší práci s nástroji. Gemini 3.7 Flash nepodporuje přemýšlení minimal. Krátká analýza jednoho nesouladu rozhraní a hlubší zkoumání více souborů proto vyžadují různé volby úsilí. Než požádáte o delší posloupnost uvažování a akcí, definujte konečný výstup a podmínky, které musí splnit.
Přesná stránka modelu uvádí volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps a URL context. Computer Use je označeno jako preview a strukturované výstupy mohou definovat záznam výsledku. Požadavek na funkci je navrhovaná operace, kterou má připojená aplikace provést a vrátit její výsledek. U agentní úlohy přiřaďte nástroji jasný účel a před požadavkem na pokračování modelu zachovejte skutečný výsledek. U extrakce z dokumentu definujte pole, přijatelné hodnoty a reprezentaci chybějících informací.
Tato edice podporuje agentní porozumění videu. Dodejte příslušnou nahrávku a uveďte zkoumanou událost nebo vztah. Praktické zadání se může ptát, která viditelná akce vysvětluje změnu stavu, nebo požadovat uspořádaný popis událostí s podklady z klipu. Obrázky a stránky PDF mohou podobně podpořit vizuální porovnání či porovnání dokumentů. Výstup zůstává textový: výklad, extrahovaná data, kód nebo písemné vysvětlení. Generované video, výtvarné dílo nebo řeč patří do samostatných profilů modelů.
Přesná tabulka API 3.7 od Googlu specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, zatímco nativní karta popisuje kontext až 1M a textový výstup 64K. Do přípravy vstupu zahrňte instrukce, předchozí tahy a dodaná média. Pro profil výrobce jsou uvedeny dávkové zpracování a ukládání do mezipaměti spolu s možnostmi Flex a Priority. U kolekce nezávislých požadavků zachovejte identifikátory zdrojů a jednotný formát výsledku, aby každou odpověď bylo možné ověřit podle jejího vlastního vstupu.
Možná omezení zahrnují halucinace a občasné zpomalení nebo překročení časového limitu. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti jsou omezeny na leden 2025. Pokud závěr závisí na novějších faktech, poskytněte aktuální zdrojové materiály. Užitečným odlišením této edice je její dokumentované zaměření na softwarové problémy, dodržování designu a uvažování o videu; tyto výsledky kontrolujte podle skutečné předlohy, kódu nebo médií, místo abyste pojmenovaný historický profil nahrazovali novějšími funkcemi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity google/gemini-3.7-flash | 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.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek |
|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.003 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.015 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "google/gemini-3.7-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.7-flash', '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-3.7-flash', '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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
Technický příklad v angličtině
Match a written panel specification\n\nCompare this panel specification with its CSS. Specification: title above the form; labels remain visible; error text appears below its field. CSS: .panel{display:flex;flex-direction:column-reverse} .field label{display:none}. Explain the mismatches and propose the smallest CSS and markup corrections. Give inspection checks for normal and error states using the supplied written requirements.A mismatch list, focused CSS/markup changes and normal/error-state inspection checks.Check that each proposed change maps to a stated requirement without redesigning other elements.