Gemini 2.5 Pro je stabilní profil Googlu s přemýšlením pro pokročilé programování, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Rozumí textu, zvuku, obrázkům, videu i celým repozitářům kódu a jeho profil Gemini API přijímá také vstup PDF. Výstupem je text včetně kódu, písemné analýzy nebo strukturovaného záznamu. Užitečné zadání poskytuje podklady a požaduje výsledek, který lze ověřit, například vysvětlené řešení, zjištění v kódové základně nebo porovnání několika dokumentů.
Pro programování poskytněte příslušné soubory, pozorované chování a podstatnou změnu nebo otázku. Dlouhý kontext může modelu pomoci propojit moduly místo uvažování z jediného izolovaného úryvku. Při zkoumání cesty kódem požadujte vysledování identifikátoru od vstupního formuláře přes zpracování až po uložení, určení místa změny kontraktu a návrh cílené opravy. Zachovejte omezení a požadujte podpůrné odkazy. Navrhovaná revize vyžaduje porovnání se skutečným kódem a veškerou validací provedenou prostřednictvím připojených nástrojů.
U matematiky nebo vědecké analýzy uveďte problém, předpoklady, jednotky a požadovanou podobu odpovědi. Dodejte data nebo obrázky, na nichž výpočet závisí. Požadujte podložený výsledek a kontroly umožňující jeho posouzení, například okrajové případy nebo porovnání s původními hodnotami. Schopnost modelu uvažovat neodstraňuje nejednoznačnost v zadání problému. Neznámou veličinu nebo nepodložený předpoklad ponechte viditelné, místo abyste je nahrazovali vhodnou hodnotou.
Dynamické přemýšlení je dokumentovanou výchozí volbou. Průvodce Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pro Pro výslovný rozpočet uvažování od 128 do 32,768 tokenů nebo -1 pro adaptivní přemýšlení. U této edice nelze přemýšlení úplně vypnout. Tyto ovládací prvky se liší od možnosti nulového rozpočtu modelu Flash a od nastavení úrovně přemýšlení Gemini 3. Rozpočet přemýšlení slouží jako vodítko pro uvažování a nezaručuje přesný počet interních tokenů, a limit odpovědi musí zároveň ponechat místo pro konečný výstup.
U multimodální práce s dokumenty určete stránky, graf, oblast obrázku nebo událost v nahrávce, které mají podpořit odpověď. Praktická úloha syntézy informací může požadovat protichůdná tvrzení z několika zdrojových dokumentů, jejich podpůrné pasáže a rozdíly podstatné pro jedno rozhodnutí. Požadujte, aby model rozlišoval uvedený fakt od odvození. U videa nebo zvuku definujte, zda výsledkem má být popis, přepis, shrnutí nebo porovnání. Obraz a zvuk v tomto profilu slouží jako podklady pro textový výsledek.
Přesná stránka API dokumentuje volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Definujte účely funkcí a pole parametrů a v pozdějších krocích konverzace zachovejte skutečné výsledky. U záznamu omezeného schématem určete povinná pole a reprezentaci chybějících informací. Nativní architektura je multimodální řídký transformer se směsí expertů; samotný návrh modelu nezajišťuje provedení externího nástroje ani hotovou aplikaci nad rámec vráceného textu či kódu.
Nativní karta uvádí vstupní kontext 1M a textový výstup 64K; tabulka API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná historie se započítávají do přípravy vstupu. Maximální prostor pro odpověď zahrnuje tokeny uvažování, takže příliš malý limit může závěrečnou odpověď přerušit. Ukládání do mezipaměti a dávkové zpracování jsou dokumentovány spolu s možnostmi Flex a Priority. Při přípravě nezávislých úloh s dlouhým kontextem zachovejte identifikátor každého zdroje a požadovanou konečnou podobu.
Stabilní identifikátor je odlišný od edic Experimental a Preview rozebíraných samostatně ve sdílené kartě modelu Pro. Nepřiřazujte tomuto profilu výsledky specifické pro jejich verze jen proto, že sdílejí název Pro. Karta uvádí možné halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité dedukci a kontrafaktuálním uvažování s uzávěrkou znalostí v lednu 2025. Pokud na tom záleží, dodejte aktuální podklady a zkontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitečným výstupem je podložený textový nebo kódový artefakt požadovaný úlohou.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Pro je stabilní profil Googlu s přemýšlením pro pokročilé programování, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Rozumí textu, zvuku, obrázkům, videu i celým repozitářům kódu a jeho profil Gemini API přijímá také vstup PDF. Výstupem je text včetně kódu, písemné analýzy nebo strukturovaného záznamu. Užitečné zadání poskytuje podklady a požaduje výsledek, který lze ověřit, například vysvětlené řešení, zjištění v kódové základně nebo porovnání několika dokumentů.\n\nPro programování poskytněte příslušné soubory, pozorované chování a podstatnou změnu nebo otázku. Dlouhý kontext může modelu pomoci propojit moduly místo uvažování z jediného izolovaného úryvku. Při zkoumání cesty kódem požadujte vysledování identifikátoru od vstupního formuláře přes zpracování až po uložení, určení místa změny kontraktu a návrh cílené opravy. Zachovejte omezení a požadujte podpůrné odkazy. Navrhovaná revize vyžaduje porovnání se skutečným kódem a veškerou validací provedenou prostřednictvím připojených nástrojů.\n\nU matematiky nebo vědecké analýzy uveďte problém, předpoklady, jednotky a požadovanou podobu odpovědi. Dodejte data nebo obrázky, na nichž výpočet závisí. Požadujte podložený výsledek a kontroly umožňující jeho posouzení, například okrajové případy nebo porovnání s původními hodnotami. Schopnost modelu uvažovat neodstraňuje nejednoznačnost v zadání problému. Neznámou veličinu nebo nepodložený předpoklad ponechte viditelné, místo abyste je nahrazovali vhodnou hodnotou.\n\nDynamické přemýšlení je dokumentovanou výchozí volbou. Průvodce Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pro Pro výslovný rozpočet uvažování od 128 do 32,768 tokenů nebo -1 pro adaptivní přemýšlení. U této edice nelze přemýšlení úplně vypnout. Tyto ovládací prvky se liší od možnosti nulového rozpočtu modelu Flash a od nastavení úrovně přemýšlení Gemini 3. Rozpočet přemýšlení slouží jako vodítko pro uvažování a nezaručuje přesný počet interních tokenů, a limit odpovědi musí zároveň ponechat místo pro konečný výstup.\n\nU multimodální práce s dokumenty určete stránky, graf, oblast obrázku nebo událost v nahrávce, které mají podpořit odpověď. Praktická úloha syntézy informací může požadovat protichůdná tvrzení z několika zdrojových dokumentů, jejich podpůrné pasáže a rozdíly podstatné pro jedno rozhodnutí. Požadujte, aby model rozlišoval uvedený fakt od odvození. U videa nebo zvuku definujte, zda výsledkem má být popis, přepis, shrnutí nebo porovnání. Obraz a zvuk v tomto profilu slouží jako podklady pro textový výsledek.\n\nPřesná stránka API dokumentuje volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Definujte účely funkcí a pole parametrů a v pozdějších krocích konverzace zachovejte skutečné výsledky. U záznamu omezeného schématem určete povinná pole a reprezentaci chybějících informací. Nativní architektura je multimodální řídký transformer se směsí expertů; samotný návrh modelu nezajišťuje provedení externího nástroje ani hotovou aplikaci nad rámec vráceného textu či kódu.\n\nNativní karta uvádí vstupní kontext 1M a textový výstup 64K; tabulka API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná historie se započítávají do přípravy vstupu. Maximální prostor pro odpověď zahrnuje tokeny uvažování, takže příliš malý limit může závěrečnou odpověď přerušit. Ukládání do mezipaměti a dávkové zpracování jsou dokumentovány spolu s možnostmi Flex a Priority. Při přípravě nezávislých úloh s dlouhým kontextem zachovejte identifikátor každého zdroje a požadovanou konečnou podobu.\n\nStabilní identifikátor je odlišný od edic Experimental a Preview rozebíraných samostatně ve sdílené kartě modelu Pro. Nepřiřazujte tomuto profilu výsledky specifické pro jejich verze jen proto, že sdílejí název Pro. Karta uvádí možné halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité dedukci a kontrafaktuálním uvažování s uzávěrkou znalostí v lednu 2025. Pokud na tom záleží, dodejte aktuální podklady a zkontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitečným výstupem je podložený textový nebo kódový artefakt požadovaný úlohou.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "a60a4bb98390d45b99fa280fe0536c2442243023d08f13ae204cff2c145eb11a", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "cs", "methods": [ { "html": "google/gemini-2.5-pro:batchGemini 2.5 Pro je stabilní model Googlu s přemýšlením pro složitý kód, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF a vrací text; podporuje nástroje a strukturovaný výstup. Dynamický rozpočet uvažování podporuje 128–32,768 tokenů a nelze jej úplně vypnout.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Gemini 2.5 Pro je stabilní profil Googlu s přemýšlením pro pokročilé programování, matematiku, STEM a analýzu dlouhého kontextu. Rozumí textu, zvuku, obrázkům, videu i celým repozitářům kódu a jeho profil Gemini API přijímá také vstup PDF. Výstupem je text včetně kódu, písemné analýzy nebo strukturovaného záznamu. Užitečné zadání poskytuje podklady a požaduje výsledek, který lze ověřit, například vysvětlené řešení, zjištění v kódové základně nebo porovnání několika dokumentů.
Pro programování poskytněte příslušné soubory, pozorované chování a podstatnou změnu nebo otázku. Dlouhý kontext může modelu pomoci propojit moduly místo uvažování z jediného izolovaného úryvku. Při zkoumání cesty kódem požadujte vysledování identifikátoru od vstupního formuláře přes zpracování až po uložení, určení místa změny kontraktu a návrh cílené opravy. Zachovejte omezení a požadujte podpůrné odkazy. Navrhovaná revize vyžaduje porovnání se skutečným kódem a veškerou validací provedenou prostřednictvím připojených nástrojů.
U matematiky nebo vědecké analýzy uveďte problém, předpoklady, jednotky a požadovanou podobu odpovědi. Dodejte data nebo obrázky, na nichž výpočet závisí. Požadujte podložený výsledek a kontroly umožňující jeho posouzení, například okrajové případy nebo porovnání s původními hodnotami. Schopnost modelu uvažovat neodstraňuje nejednoznačnost v zadání problému. Neznámou veličinu nebo nepodložený předpoklad ponechte viditelné, místo abyste je nahrazovali vhodnou hodnotou.
Dynamické přemýšlení je dokumentovanou výchozí volbou. Průvodce Gemini 2.5 GenerateContent podporuje pro Pro výslovný rozpočet uvažování od 128 do 32,768 tokenů nebo -1 pro adaptivní přemýšlení. U této edice nelze přemýšlení úplně vypnout. Tyto ovládací prvky se liší od možnosti nulového rozpočtu modelu Flash a od nastavení úrovně přemýšlení Gemini 3. Rozpočet přemýšlení slouží jako vodítko pro uvažování a nezaručuje přesný počet interních tokenů, a limit odpovědi musí zároveň ponechat místo pro konečný výstup.
U multimodální práce s dokumenty určete stránky, graf, oblast obrázku nebo událost v nahrávce, které mají podpořit odpověď. Praktická úloha syntézy informací může požadovat protichůdná tvrzení z několika zdrojových dokumentů, jejich podpůrné pasáže a rozdíly podstatné pro jedno rozhodnutí. Požadujte, aby model rozlišoval uvedený fakt od odvození. U videa nebo zvuku definujte, zda výsledkem má být popis, přepis, shrnutí nebo porovnání. Obraz a zvuk v tomto profilu slouží jako podklady pro textový výsledek.
Přesná stránka API dokumentuje volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Maps, URL context a strukturované výstupy. Definujte účely funkcí a pole parametrů a v pozdějších krocích konverzace zachovejte skutečné výsledky. U záznamu omezeného schématem určete povinná pole a reprezentaci chybějících informací. Nativní architektura je multimodální řídký transformer se směsí expertů; samotný návrh modelu nezajišťuje provedení externího nástroje ani hotovou aplikaci nad rámec vráceného textu či kódu.
Nativní karta uvádí vstupní kontext 1M a textový výstup 64K; tabulka API specifikuje 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů. Instrukce, zdrojový obsah a zachovaná historie se započítávají do přípravy vstupu. Maximální prostor pro odpověď zahrnuje tokeny uvažování, takže příliš malý limit může závěrečnou odpověď přerušit. Ukládání do mezipaměti a dávkové zpracování jsou dokumentovány spolu s možnostmi Flex a Priority. Při přípravě nezávislých úloh s dlouhým kontextem zachovejte identifikátor každého zdroje a požadovanou konečnou podobu.
Stabilní identifikátor je odlišný od edic Experimental a Preview rozebíraných samostatně ve sdílené kartě modelu Pro. Nepřiřazujte tomuto profilu výsledky specifické pro jejich verze jen proto, že sdílejí název Pro. Karta uvádí možné halucinace a omezení v kauzálním porozumění, složité dedukci a kontrafaktuálním uvažování s uzávěrkou znalostí v lednu 2025. Pokud na tom záleží, dodejte aktuální podklady a zkontrolujte odkazy na zdroje, výpočty a navrhované úpravy. Užitečným výstupem je podložený textový nebo kódový artefakt požadovaný úlohou.
POST /v1/batchestexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Poleendpoint | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity /v1/chat/completions | Výchozí— |
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity google/gemini-2.5-pro:batch | Výchozí— |
Polerequests | Typbatch_item[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polerequests[].custom_id | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polerequests[].body.messages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polecompletion_window | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity 24h | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polerequests[].body.model | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity google/gemini-2.5-pro:batch, google/gemini-2.5-pro | Výchozí— |
Poleprovider.only | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity google-vertex/global | Výchozí— |
Poleprovider.allow_fallbacks | Typboolean|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity false, null | Výchozí— |
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktendpoint, model, requests |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrrepresentation | Kontraktvložené requests[]; každá položka obsahuje custom_id a body |
Parametrrequest_endpoint_profile | Kontrakt/v1/chat/completions |
Parametrfile_material | KontraktVolající může lokálně načíst skutečný soubor JSONL v kódování UTF-8 do requests[]. Nepoužívá se účel nahrání, input_file_id ani odkaz na soubor. Chybějící nebo prázdné podklady zákazníka zastaví přípravu před POST. |
Parametrserialization_order | Kontraktendpoint, model, provider (je-li uveden), completion_window (je-li uvedeno), requests nakonec |
Parametroptional_controls | Kontraktprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametrschema_scope | KontraktTěla požadavků Text Chat Completions v dokumentované obálce pro vložené dávkové požadavky Batch. |
Životní cyklus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · skutečné response.id z původní odpovědi na vytvoření; stejný uživatel, klíč a skupina
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00125 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.01 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně200 000 | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00125 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.01 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00025 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 2 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než200 000 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0025 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.015 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-pro:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-2.5-pro:batch', 'google/gemini-2.5-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-pro:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nvložený JSON v results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nUchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Uchovejte úplný původní JSON se stavem, každý výsledek a custom_id a úplné tělo odpovědi nebo chyby. Dokončené results[] uložte jako JSONL bez filtrování.
Uchovejte původní ID operace. Odpověď 503 result_pending_check obsahuje X-Should-Retry:false; původní dávku s neznámým výsledkem nikdy znovu neodesílejte.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleresults[].custom_id | Typstring |
Poleresults[].response.body.choices[].message.content | Typstring|null |
Poleresults[].error | Typobject|null |
Poleusage | Typobject|null |
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Poleendpoint | Typstring |
Polestatus | Typstring |
Polerequest_counts | Typobject |
Poleresults[].id | Typstring |
Poleresults[].response.status_code | Typinteger |
Poleresults[].response.request_id | Typstring |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná dokumentovaná obálka vložených požadavků, duplicitní klíče, nesprávná identita položky nebo rozpor s nastavenými schopnostmi modelu. | Další krokPřed jakýmkoli novým odesláním opravte označená pole. |
Odpověď401 · authentication_error | PodmínkaNeplatný klíč API. | Další krokPoužijte autorizovaný klíč Ailoot. |
Odpověď403 · permission_error | PodmínkaSkupina pro dávkové požadavky není dostupná. | Další krokZkontrolujte oprávnění klíče a skupiny. |
Odpověď422 · invalid_request_error | PodmínkaDávkové požadavky se účtují ze zůstatku; vytvoření v rámci předplatného se odmítá. | Další krokPoužijte autorizovanou skupinu s účtováním ze zůstatku. |
Odpověď422 · price_unavailable | PodmínkaPro vstup dávky nelze vypočítat cenovou nabídku. | Další krokUchovejte odpověď; použijte dokumentovaný vstup pro danou rodinu API. |
Odpověď402 · billing_error | PodmínkaRezerva pro dávku není dostupná. | Další krokPřed novým požadavkem vyřešte podmínky přijetí. |
Odpověď503 · price_unavailable | PodmínkaCena dávkové metody nebo nativní sazby nejsou dostupné. | Další krokUchovejte odpověď; nenahrazujte ceny jinými. |
Odpověď503 · api_error | PodmínkaPřesná trasa dodavatele není dostupná. | Další krokUchovejte odpověď pro opravu směrování. |
Odpověď503 · result_pending_check | PodmínkaPůvodní výsledek vyžaduje kontrolu; X-Should-Retry:false. | Další krokUchovejte původní operation_id/id a načítejte jeho stav; původní POST nikdy neopakujte. |
Odpověď404 · not_found | PodmínkaOperace pro kontrolu stavu dávky neexistuje nebo patří jiné identitě. | Další krokPoužijte přesné původní id a stejného uživatele, klíč a skupinu. |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro:batch
Použijte cesty metod uvedené výše.