Gemini 3.8 Flash je model Googlu s textovým výstupem pro dlouhodobou práci na vývoji softwaru, vícekrokové agenty a složité znalostní pracovní postupy. Vychází z Gemini 3.7 Flash a přináší vylepšení softwarového inženýrství a agentní znalostní práce. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF, takže úloha může spojit písemný cíl se skutečnými podklady potřebnými k jeho vyřešení. Užitečným výsledkem je změna kódu, vysvětlená analýza, písemná odpověď nebo strukturovaný záznam.
U programátorského zadání poskytněte požadavek, příslušné soubory, pozorované chování a omezení, která mají zůstat zachována. Snímek obrazovky může určit zamýšlené rozhraní, zatímco logy nebo reprodukční příklad ukazují chybu. U ladění požadujte, aby model vysledoval nesoulad mezi viditelným stavem formuláře a uloženou hodnotou, určil příslušnou cestu zpracování v kódu a navrhl cílenou opravu. Zachovejte jasnou podobu zamýšleného závěrečného výstupu, aby i delší posloupnost zkoumání a používání nástrojů měla konkrétní podmínku dokončení.
U déle trvající práce používejte menší kroky uvažování, opakovaná volání nástrojů a kontroly průběžných výsledků. Úrovně přemýšlení low, medium a high řídí množství uvažování; dokumentovanou výchozí hodnotou je medium. Low se hodí pro rychlý návrh nebo ohraničenou analýzu, zatímco high je určeno pro obtížnou matematiku, programování nebo vícekrokové úlohy. Gemini 3.8 Flash nepodporuje úroveň přemýšlení minimal. Soustavné ladění a přímočará extrakce polí proto potřebují různé volby uvažování, nikoli stejné nastavení pro každý požadavek.
Dokumentované nástroje zahrnují volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Google Maps a URL context; Computer Use je uvedeno jako funkce v režimu preview. Strukturované výstupy definují strojově čitelný výsledek. Funkce by měly mít jasný účel a definici parametrů: model může funkci vyžádat, zatímco připojená aplikace provede operaci a vrátí její výsledek. Mezi jednotlivými kroky konverzace zachovávejte identifikátory funkcí a skutečně vrácené materiály. Užitečná závěrečná odpověď vysvětluje, které podklady podporují navrhovanou opravu nebo extrahovanou hodnotu.
Migrační průvodce 3.8 používá ovládání úrovně přemýšlení namísto starší konfigurace rozpočtu uvažování a doporučuje odstranit zastaralé parametry vzorkování a předvyplněné zprávy modelu. Vyžaduje také zachování podpisů myšlenek v příslušném bezstavovém postupu a přiřazení odpovědí funkcí k jejich voláním podle identity a názvu. Na těchto detailech záleží při pokračování vícekrokové úlohy: další krok konverzace potřebuje skutečný předchozí kontext namísto přepsaného popisu, který ztratí výsledek nástroje nebo podpis. V nové uživatelské zprávě zachovejte výslovnou otázku a požadovaný výstup.
U multimodální znalostní práce určete příslušné stránky dokumentu, graf, zvukový interval nebo událost ve videu a uveďte, jak mají přispět k odpovědi. Porovnání dokumentů může požadovat tabulku rozdílů se zdrojovými pasážemi; otázka ke grafu může požadovat viditelné hodnoty a závěr, který podporují. Analýza videa může požadovat popis událostí dokládajících zjištění. Model z těchto vstupů vrací text. Generované obrázky, řeč a interakce se zvukem v Live patří k samostatným profilům modelů.
Limity Gemini API jsou 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, což odpovídá nativnímu modelu s kontextem až 1M a textovým výstupem 64K. Instrukce, historie konverzace a dodaná média spotřebovávají vstupní kontext a uvažování či dlouhý závěrečný výstup se musí vejít do dokumentovaného prostoru pro výstup. Google pro tento profil výrobce uvádí také ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U nezávislých položek zachovejte stabilní identifikátor položky a výslovný formát výstupu, aby každý výsledek zůstal propojen se svým zdrojem.
Možná omezení zahrnují halucinace, občasné zpomalení nebo překročení časového limitu a vyšší spotřebu tokenů při vyšším úsilí. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti zůstávají omezeny na leden 2025. Pokud úloha závisí na pozdějších informacích, dodejte aktuální podklady nebo použijte dokumentované nástroje ukotvení. Zkontrolujte citace zdrojů, výpočty a navrhovaný kód podle skutečných vstupů a výsledků provedení. Závěrečný užitečný výstup by měl rozlišovat podložené zjištění od nevyřešené otázky a nepředpokládat, že plynulá odpověď dokládá dosažení požadovaného výsledku.
", "aboutText": "Gemini 3.8 Flash je model Googlu s textovým výstupem pro dlouhodobou práci na vývoji softwaru, vícekrokové agenty a složité znalostní pracovní postupy. Vychází z Gemini 3.7 Flash a přináší vylepšení softwarového inženýrství a agentní znalostní práce. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF, takže úloha může spojit písemný cíl se skutečnými podklady potřebnými k jeho vyřešení. Užitečným výsledkem je změna kódu, vysvětlená analýza, písemná odpověď nebo strukturovaný záznam.\n\nU programátorského zadání poskytněte požadavek, příslušné soubory, pozorované chování a omezení, která mají zůstat zachována. Snímek obrazovky může určit zamýšlené rozhraní, zatímco logy nebo reprodukční příklad ukazují chybu. U ladění požadujte, aby model vysledoval nesoulad mezi viditelným stavem formuláře a uloženou hodnotou, určil příslušnou cestu zpracování v kódu a navrhl cílenou opravu. Zachovejte jasnou podobu zamýšleného závěrečného výstupu, aby i delší posloupnost zkoumání a používání nástrojů měla konkrétní podmínku dokončení.\n\nU déle trvající práce používejte menší kroky uvažování, opakovaná volání nástrojů a kontroly průběžných výsledků. Úrovně přemýšlení low, medium a high řídí množství uvažování; dokumentovanou výchozí hodnotou je medium. Low se hodí pro rychlý návrh nebo ohraničenou analýzu, zatímco high je určeno pro obtížnou matematiku, programování nebo vícekrokové úlohy. Gemini 3.8 Flash nepodporuje úroveň přemýšlení minimal. Soustavné ladění a přímočará extrakce polí proto potřebují různé volby uvažování, nikoli stejné nastavení pro každý požadavek.\n\nDokumentované nástroje zahrnují volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Google Maps a URL context; Computer Use je uvedeno jako funkce v režimu preview. Strukturované výstupy definují strojově čitelný výsledek. Funkce by měly mít jasný účel a definici parametrů: model může funkci vyžádat, zatímco připojená aplikace provede operaci a vrátí její výsledek. Mezi jednotlivými kroky konverzace zachovávejte identifikátory funkcí a skutečně vrácené materiály. Užitečná závěrečná odpověď vysvětluje, které podklady podporují navrhovanou opravu nebo extrahovanou hodnotu.\n\nMigrační průvodce 3.8 používá ovládání úrovně přemýšlení namísto starší konfigurace rozpočtu uvažování a doporučuje odstranit zastaralé parametry vzorkování a předvyplněné zprávy modelu. Vyžaduje také zachování podpisů myšlenek v příslušném bezstavovém postupu a přiřazení odpovědí funkcí k jejich voláním podle identity a názvu. Na těchto detailech záleží při pokračování vícekrokové úlohy: další krok konverzace potřebuje skutečný předchozí kontext namísto přepsaného popisu, který ztratí výsledek nástroje nebo podpis. V nové uživatelské zprávě zachovejte výslovnou otázku a požadovaný výstup.\n\nU multimodální znalostní práce určete příslušné stránky dokumentu, graf, zvukový interval nebo událost ve videu a uveďte, jak mají přispět k odpovědi. Porovnání dokumentů může požadovat tabulku rozdílů se zdrojovými pasážemi; otázka ke grafu může požadovat viditelné hodnoty a závěr, který podporují. Analýza videa může požadovat popis událostí dokládajících zjištění. Model z těchto vstupů vrací text. Generované obrázky, řeč a interakce se zvukem v Live patří k samostatným profilům modelů.\n\nLimity Gemini API jsou 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, což odpovídá nativnímu modelu s kontextem až 1M a textovým výstupem 64K. Instrukce, historie konverzace a dodaná média spotřebovávají vstupní kontext a uvažování či dlouhý závěrečný výstup se musí vejít do dokumentovaného prostoru pro výstup. Google pro tento profil výrobce uvádí také ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U nezávislých položek zachovejte stabilní identifikátor položky a výslovný formát výstupu, aby každý výsledek zůstal propojen se svým zdrojem.\n\nMožná omezení zahrnují halucinace, občasné zpomalení nebo překročení časového limitu a vyšší spotřebu tokenů při vyšším úsilí. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti zůstávají omezeny na leden 2025. Pokud úloha závisí na pozdějších informacích, dodejte aktuální podklady nebo použijte dokumentované nástroje ukotvení. Zkontrolujte citace zdrojů, výpočty a navrhovaný kód podle skutečných vstupů a výsledků provedení. Závěrečný užitečný výstup by měl rozlišovat podložené zjištění od nevyřešené otázky a nepředpokládat, že plynulá odpověď dokládá dosažení požadovaného výsledku.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "f3269923f213193a008b29ab60a1d5512a8630d54c220b5c10bc3803f82021fa", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "cs", "methods": [ { "html": "google/gemini-3.8-flash:batchGemini 3.8 Flash je univerzální multimodální model Googlu pro dlouhodobou práci na vývoji softwaru, agenty a složité znalostní úlohy. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF, vrací text a nabízí uvažování low, medium nebo high s nástroji a strukturovaným výstupem. Dokumentované limity vstupu/výstupu jsou 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 3.8 Flash je model Googlu s textovým výstupem pro dlouhodobou práci na vývoji softwaru, vícekrokové agenty a složité znalostní pracovní postupy. Vychází z Gemini 3.7 Flash a přináší vylepšení softwarového inženýrství a agentní znalostní práce. Přijímá text, obrázky, zvuk, video a PDF, takže úloha může spojit písemný cíl se skutečnými podklady potřebnými k jeho vyřešení. Užitečným výsledkem je změna kódu, vysvětlená analýza, písemná odpověď nebo strukturovaný záznam.
U programátorského zadání poskytněte požadavek, příslušné soubory, pozorované chování a omezení, která mají zůstat zachována. Snímek obrazovky může určit zamýšlené rozhraní, zatímco logy nebo reprodukční příklad ukazují chybu. U ladění požadujte, aby model vysledoval nesoulad mezi viditelným stavem formuláře a uloženou hodnotou, určil příslušnou cestu zpracování v kódu a navrhl cílenou opravu. Zachovejte jasnou podobu zamýšleného závěrečného výstupu, aby i delší posloupnost zkoumání a používání nástrojů měla konkrétní podmínku dokončení.
U déle trvající práce používejte menší kroky uvažování, opakovaná volání nástrojů a kontroly průběžných výsledků. Úrovně přemýšlení low, medium a high řídí množství uvažování; dokumentovanou výchozí hodnotou je medium. Low se hodí pro rychlý návrh nebo ohraničenou analýzu, zatímco high je určeno pro obtížnou matematiku, programování nebo vícekrokové úlohy. Gemini 3.8 Flash nepodporuje úroveň přemýšlení minimal. Soustavné ladění a přímočará extrakce polí proto potřebují různé volby uvažování, nikoli stejné nastavení pro každý požadavek.
Dokumentované nástroje zahrnují volání funkcí, spouštění kódu, vyhledávání v souborech, ukotvení ve vyhledávání, ukotvení v Google Maps a URL context; Computer Use je uvedeno jako funkce v režimu preview. Strukturované výstupy definují strojově čitelný výsledek. Funkce by měly mít jasný účel a definici parametrů: model může funkci vyžádat, zatímco připojená aplikace provede operaci a vrátí její výsledek. Mezi jednotlivými kroky konverzace zachovávejte identifikátory funkcí a skutečně vrácené materiály. Užitečná závěrečná odpověď vysvětluje, které podklady podporují navrhovanou opravu nebo extrahovanou hodnotu.
Migrační průvodce 3.8 používá ovládání úrovně přemýšlení namísto starší konfigurace rozpočtu uvažování a doporučuje odstranit zastaralé parametry vzorkování a předvyplněné zprávy modelu. Vyžaduje také zachování podpisů myšlenek v příslušném bezstavovém postupu a přiřazení odpovědí funkcí k jejich voláním podle identity a názvu. Na těchto detailech záleží při pokračování vícekrokové úlohy: další krok konverzace potřebuje skutečný předchozí kontext namísto přepsaného popisu, který ztratí výsledek nástroje nebo podpis. V nové uživatelské zprávě zachovejte výslovnou otázku a požadovaný výstup.
U multimodální znalostní práce určete příslušné stránky dokumentu, graf, zvukový interval nebo událost ve videu a uveďte, jak mají přispět k odpovědi. Porovnání dokumentů může požadovat tabulku rozdílů se zdrojovými pasážemi; otázka ke grafu může požadovat viditelné hodnoty a závěr, který podporují. Analýza videa může požadovat popis událostí dokládajících zjištění. Model z těchto vstupů vrací text. Generované obrázky, řeč a interakce se zvukem v Live patří k samostatným profilům modelů.
Limity Gemini API jsou 1,048,576 vstupních tokenů a 65,536 výstupních tokenů, což odpovídá nativnímu modelu s kontextem až 1M a textovým výstupem 64K. Instrukce, historie konverzace a dodaná média spotřebovávají vstupní kontext a uvažování či dlouhý závěrečný výstup se musí vejít do dokumentovaného prostoru pro výstup. Google pro tento profil výrobce uvádí také ukládání do mezipaměti, dávkové zpracování a zpracování Flex a Priority. U nezávislých položek zachovejte stabilní identifikátor položky a výslovný formát výstupu, aby každý výsledek zůstal propojen se svým zdrojem.
Možná omezení zahrnují halucinace, občasné zpomalení nebo překročení časového limitu a vyšší spotřebu tokenů při vyšším úsilí. Uzávěrka znalostí je březen 2026, přičemž některé oblasti zůstávají omezeny na leden 2025. Pokud úloha závisí na pozdějších informacích, dodejte aktuální podklady nebo použijte dokumentované nástroje ukotvení. Zkontrolujte citace zdrojů, výpočty a navrhovaný kód podle skutečných vstupů a výsledků provedení. Závěrečný užitečný výstup by měl rozlišovat podložené zjištění od nevyřešené otázky a nepředpokládat, že plynulá odpověď dokládá dosažení požadovaného výsledku.
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-3.8-flash: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-3.8-flash:batch, google/gemini-3.8-flash | 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 $0.00075 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.00375 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.000075 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0000833333333333334 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.00075 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.00375 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.000075 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti $0.0000833333333333334 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${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-3.8-flash: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-3.8-flash:batch', 'google/gemini-3.8-flash']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3.8-flash: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-3.8-flash:batch
Použijte cesty metod uvedené výše.