Source: https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/
Canonical: https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/
Language: da

# Google: Gemini 3.1 Pro Preview

[Markdown](https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/facts.json)

## [Google: Gemini 3.1 Pro Preview](https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/)

Gemini 3.1 Pro Preview er Googles multimodale ræsonnementsmodel til komplekse software-, algoritme- og vidensopgaver. Den modtager tekst, billeder, lyd, video og PDF og returnerer tekst eller kode med værktøjer og struktureret output. Ræsonnementsniveauerne low, medium og high styrer indsatsen; high er den dokumenterede standard.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/#method-0)
- [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/#method-4)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/gemini-3-1-pro-preview/#method-5)

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

Gemini 3.1 Pro Preview er Googles ræsonneringsorienterede tekstmodel til komplekse opgaver, der kræver softwareudvikling, algoritmeudvikling eller syntese af multimodal dokumentation. Den bygger på Gemini 3 Pro og lægger vægt på præcis værktøjsbrug, mere effektiv ræsonnering og pålidelig udførelse i flere trin. Tekst, billeder, lyd, video og PDF kan bidrage til et skriftligt svar, et koderesultat eller et struktureret resultat.

Giv målet, relevant kodebasemateriale, observeret adfærd og de begrænsninger, der skal bevares, ved en krævende programmeringsopgave. Hele kodebaser kan give kontekst til opgaven. Bed ved en kodekontraktgennemgang modellen om at sammenligne to modulers håndtering af en fælles datakontrakt, identificere afvigelsen og foreslå en målrettet rettelse med understøttende kodehenvisninger. Det nyttige output adskiller analysen, den foreslåede revision og dokumentationen fra en eventuel validering udført af den tilsluttede applikation.

Lanceringsmaterialet demonstrerer kodebaserede visuelle forklaringer og interaktive projekter, herunder animeret SVG-output fra en tekstopgave. Det er koderesultater frem for generering af rasterbilleder. En klar opgavebeskrivelse kan definere, hvad der skal forklares, hvordan det visuelle skal opføre sig, og hvilke data det skal repræsentere. Gennemgå den resulterende kode og visning mod kravene. Giv de faktiske kilder til en datasynteseopgave, og bed om én visning, der bevarer forholdene og forbeholdene i dem.

De dokumenterede tænkeniveauer er low, medium og high med high som standard for 3.1 Pro Preview. Tænkning kan ikke deaktiveres helt i denne Pro-profil. Vælg lavere indsats til et afgrænset svar og mere ræsonnering til vanskeligt arbejde med flere trin, mens du efterlader tilstrækkelig outputramme til slutresultatet. Et lille outputloft kan afbryde ræsonnering, før et brugbart endeligt svar vises. Tænkevejledningen adskiller en sammenfatning af ræsonnering fra hele den interne proces og forklarer, hvorfor samtalens kontekst med tankesignaturer er vigtig.

Den specifikke Preview-tabel angiver funktionskald, kodekørsel, søgegrounding, Maps-grounding, URL-kontekst og strukturerede output. Den afgrænser File Search til AI Studio. Angiv funktionsformål og parameterdefinitioner, og fortsæt ud fra det faktisk returnerede resultat. Den særskilte Custom Tools Preview-profil er optimeret til at prioritere brugerdefinerede værktøjer og bash; den er et særskilt navngivet producentendpoint, så denne specialisering må ikke ubemærket behandles som en egenskab ved hver 3.1 Pro-anmodning. Vælg et struktureret resultatskema, når en opgave kræver definerede poster frem for ubegrænset prosa.

Identificér den relevante side, visualisering, optagelsesinterval eller videohændelse ved multimodal analyse. Sammenlign et diagram med dets skriftlige specifikation ved dokumentanalyse, og returnér hver afvigelse med dens understøttende passage. En talt kilde kan bidrage med et transskript eller en fortolkning i tekst. Bevar kildehenvisninger til de konklusioner, der kræver kontrol, og adskil det synlige eller angivne fra det udledte. Denne profils output forbliver tekst inklusive kode; native billed- eller talegenerering er ikke en del af dens specifikke egenskabstabel.

Det native modelkort for 3.1 Pro angiver op til 1M kontekst og 64K tekstoutput, og den specifikke Preview-API-tabel angiver 1.048.576 inputtokens og 65.536 outputtokens. Medtag instruktioner, samtalehistorik og medier i inputbudgettet. Caching og batchbehandling er dokumenteret med Flex- og Priority-muligheder også angivet for producentprofilen. Definér det krævede output for flere uafhængige elementer, og bevar hver kildeidentifikator frem for at kombinere uvedkommende dokumentation til ét usporbart svar.

Den navngivne Preview-udgave forbliver adskilt fra Custom Tools-profilen for Pro og efterfølgende Flash- eller Pro-udgivelser. Dens styrker vedrører kompleks ræsonnering, programmering og syntese af dokumentation; slutresultatet skal stadig kontrolleres mod kilden og de faktiske værktøjsresultater. Bevar uafklaret tvetydighed, når de leverede oplysninger ikke understøtter en sikker konklusion. Et nyttigt resultat er det underbyggede svar, den kode eller den post, opgaven krævede, med nok dokumentation til at vurdere de praktiske begrænsninger.

Praktisk opgave

### Praktisk opgave

Teknisk eksempel på engelsk

```
Review a cross-module date contract

Review this contract mismatch. Producer emits {due_date: "2026-11-03"}; consumer reads record.dueDate and displays "No date" when missing. Existing stored records use due_date. Propose the smallest compatible correction and tests for both present and absent dates. Preserve the producer field and do not add a second stored field.
```

#### Forventet resultat

```
A short mismatch analysis, a focused consumer patch and tests covering the stored field and missing-value behavior.
```

#### Kontrollér resultatet

```
Check that the patch reads due_date without changing persisted records or treating an absent date as a valid one.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-preview`

[`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

Google /`gemini-3.1-pro-preview`

### Start

Gemini 3.1 Pro Preview er Googles multimodale ræsonnementsmodel til komplekse software-, algoritme- og vidensopgaver. Den modtager tekst, billeder, lyd, video og PDF og returnerer tekst eller kode med værktøjer og struktureret output. Ræsonnementsniveauerne low, medium og high styrer indsatsen; high er den dokumenterede standard.

Accepterede input

Tekst · Billeder

Resultater

Tekst

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Inputtyper

`text`, `image`

Outputtyper

`text`

Kontekst

1.048.576 tokens

Maksimalt output

65.536 tokens

Outputformat

json eller SSE

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser gemini-3.1-pro-preview | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`system` | Type`string\|content_block[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimum: 1 Grænsen gælder for: den præcise øvre grænse for valgt model/modelkort | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stop_sequences` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`tool[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].name` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: værktøj angivet | Standard— |
| Felt`tools[].description` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`thinking.type` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`output_config.effort` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`metadata` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`cache_control` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content eller en blok med type=text`

**Tekst + billede**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} eller kilde med type=url`

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext, image |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-indhold indsat som tekst; fil-ID’er/URLs kræver særskilt præcis understøttelse |

Livscyklus: `exact retained published method`

Metodernes strukturer og ID’er er præcise; leverandørens muligheder er adskilt fra adgangstilladelse.

### Priser

#### Ailoot-metodetakster

Input

0,002 US$ */ 1K*

Output

0,012 US$ */ 1K*

Cachelæsning

0,0002 US$ */ 1K*

#### Priser efter anmodningens længde · Anthropic Messages

| Anmodningens størrelse, tokens | Input | Output | Cachelæsning | Cacheskrivning | Cache 5 min. | Cache 1 time |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Anmodningens størrelse, tokens(0; 200.000\] | Input0,002 US$ | Output0,012 US$ | Cachelæsning0,0002 US$ | CacheskrivningGrundsats: — | Cache 5 min.Grundsats: — | Cache 1 timeGrundsats: — |
| Anmodningens størrelse, tokens(200.000; ∞) | Input0,004 US$ | Output0,018 US$ | Cachelæsning0,0004 US$ | CacheskrivningGrundsats: — | Cache 5 min.Grundsats: — | Cache 1 timeGrundsats: — |

Takster i USD pr. 1K tokens. Hvis ingen takst er angivet, overtages grundtaksten for denne metode; «—» betyder, at ingen grundtakst er angivet.

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

#### Detaljer om referencetariffen

Referenceplaner på modelniveau ændrer ikke metodevalg, prisoverslag eller opkrævninger. Ved den aktive afregning anvendes taksterne for den valgte Ailoot-metode.

Modellens referenceplaner

#### Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundtakster pr. token | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens Output · Outputtokens fra ræsonnering **$0.024** / 1K tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Trin 1 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med200.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Trin 2 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end200.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundtakster pr. token | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens Output · Outputtokens fra ræsonnering **$0.024** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Trin 1 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med200.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Trin 2 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end200.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot · Anthropic Messages

TeksteksempelInput, billedePython SDKNode.js SDKPython-stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-preview", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-preview", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "gemini-3.1-pro-preview",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='gemini-3.1-pro-preview',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Hent og gem resultater

#### Ailoot · Anthropic Messages

json eller SSE

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Aliaser for metodestier

`/chat/completions`

#### Relaterede kalder-ID’er

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.1-pro-preview`

[`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=gemini)

Google /`gemini-3.1-pro-preview`

### Start

Gemini 3.1 Pro Preview er Googles multimodale ræsonnementsmodel til komplekse software-, algoritme- og vidensopgaver. Den modtager tekst, billeder, lyd, video og PDF og returnerer tekst eller kode med værktøjer og struktureret output. Ræsonnementsniveauerne low, medium og high styrer indsatsen; high er den dokumenterede standard.

Accepterede input

Tekst · Billeder

Resultater

Tekst

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent`

Inputtyper

`text`, `image`

Outputtyper

`text`

Kontekst

1.048.576 tokens

Maksimalt output

65.536 tokens

Outputformat

json eller understøttet streaming

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`path.model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser gemini-3.1-pro-preview | Standard— |
| Felt`contents` | Type`content[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`contents[].role` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser user, model | Standard— |
| Felt`contents[].parts` | Type`part[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`systemInstruction` | Type`content` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`generationConfig.maxOutputTokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`generationConfig.temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`generationConfig.topP` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`generationConfig.topK` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`generationConfig.stopSequences` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].functionDeclarations` | Type`function_declaration[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`toolConfig.functionCallingConfig.mode` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`safetySettings` | Type`object[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`sessionId` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`contents[].parts[].text`

**Tekst + billede**

`parts[].inlineData={mimeType,data}`

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext, image |
| Parameter`required` | Kontraktcontents |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktnull |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-indhold indsat som tekst; fil-ID’er/URLs kræver særskilt præcis understøttelse |

Livscyklus: `exact retained published method`

Metodernes strukturer og ID’er er præcise; leverandørens muligheder er adskilt fra adgangstilladelse.

### Priser

#### Ailoot-metodetakster

Input

0,002 US$ */ 1K*

Output

0,012 US$ */ 1K*

Cachelæsning

0,0002 US$ */ 1K*

#### Priser efter anmodningens længde · Gemini generateContent

| Anmodningens størrelse, tokens | Input | Output | Cachelæsning | Cacheskrivning | Cache 5 min. | Cache 1 time |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Anmodningens størrelse, tokens(0; 200.000\] | Input0,002 US$ | Output0,012 US$ | Cachelæsning0,0002 US$ | CacheskrivningGrundsats: — | Cache 5 min.Grundsats: — | Cache 1 timeGrundsats: — |
| Anmodningens størrelse, tokens(200.000; ∞) | Input0,004 US$ | Output0,018 US$ | Cachelæsning0,0004 US$ | CacheskrivningGrundsats: — | Cache 5 min.Grundsats: — | Cache 1 timeGrundsats: — |

Takster i USD pr. 1K tokens. Hvis ingen takst er angivet, overtages grundtaksten for denne metode; «—» betyder, at ingen grundtakst er angivet.

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

#### Detaljer om referencetariffen

Referenceplaner på modelniveau ændrer ikke metodevalg, prisoverslag eller opkrævninger. Ved den aktive afregning anvendes taksterne for den valgte Ailoot-metode.

Modellens referenceplaner

#### Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Grundtakster pr. token | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens Output · Outputtokens fra ræsonnering **$0.024** / 1K tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Trin 1 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med200.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Trin 2 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end200.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Grundtakster pr. token | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens Output · Outputtokens fra ræsonnering **$0.024** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Trin 1 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med200.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Trin 2 efter anmodningens længde | Takstplan— | Konteksttokens, mere end200.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot · Gemini generateContent

TeksteksempelInput, billedePython SDKNode.js SDKPython-stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
from google import genai
from google.genai import types
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
    api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-pro-preview", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_json_dict())
```

```js
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-pro-preview", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
    for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro-preview',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):
        payload=chunk.to_json_dict()
        log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
        save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))
        count+=1
```

### Hent og gem resultater

#### Ailoot · Gemini generateContent

json eller understøttet streaming

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar alle kandidater og dele, herunder funktionskald, ræsonnementssignaturer og forbrugsoplysninger; saml streamingdele i rækkefølge.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`responseId` | Typestring |
| Felt`modelVersion` | Typestring |
| Felt`candidates[].content.parts[]` | Typetext\|inlineData\|functionCall\|other part |
| Felt`candidates[].finishReason` | Typestring |
| Felt`usageMetadata` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=gemini)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Aliaser for metodestier

`/chat/completions`

#### Relaterede kalder-ID’er

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=gemini), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.1-pro-preview`

[`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)

Google /`gemini-3.1-pro-preview`

Model-ID

- `gemini-3.1-pro-preview`
- `google/gemini-3.1-pro-preview`

### Start

Gemini 3.1 Pro Preview er Googles multimodale ræsonnementsmodel til komplekse software-, algoritme- og vidensopgaver. Den modtager tekst, billeder, lyd, video og PDF og returnerer tekst eller kode med værktøjer og struktureret output. Ræsonnementsniveauerne low, medium og high styrer indsatsen; high er den dokumenterede standard.

Accepterede input

Tekst

Resultater

Tekst

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Inputtyper

`text`

Outputtyper

`text`

Outputformat

json eller SSE

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser gemini-3.1-pro-preview | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Tekstsamtale | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`messages` | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
| Parameter`file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parameter`control_scope` | KontraktTekstsamtale; stream er en boolesk værdi og er som standard false. |
| Parameter`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

Metodealiaser: `/chat/completions`

Livscyklus: `synchronous_or_streamed`

Send det præcise model-ID med messages.

Kontekstlængde er ikke et outputloft.

En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.

### Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand

Standardpris Når hurtig tilstand er valgt

flex-tilstand

Standardpris Når flex-tilstanden er valgt

Maksimal ræsonneringsindsats

Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ræsonneringsindsats · high

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high

Ræsonneringsindsats · low

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low

Ræsonneringsindsats · medium

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium

Priser for eksplicit caching

Ikke aktiveret Når der anmodes om eksplicit caching

Ræsonnementsoutput

Ræsonnement bruger den angivne delsats inden for det samlede output; medregn ikke disse tokens to gange. Når output indeholder ræsonnementstokens

#### Ailoot-takster

#### Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens Output · Outputtokens fra ræsonnering **$0.024** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med200.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end200.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3.1-pro-preview","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-3.1-pro-preview", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

### Hent og gem resultater

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=chat), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Aliaser for metodestier

`/chat/completions`

#### Relaterede kalder-ID’er

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=chat), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-preview`

[`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

Google /`gemini-3.1-pro-preview`

Model-ID

- `gemini-3.1-pro-preview`
- `google/gemini-3.1-pro-preview`

### Start

Gemini 3.1 Pro Preview er Googles multimodale ræsonnementsmodel til komplekse software-, algoritme- og vidensopgaver. Den modtager tekst, billeder, lyd, video og PDF og returnerer tekst eller kode med værktøjer og struktureret output. Ræsonnementsniveauerne low, medium og high styrer indsatsen; high er den dokumenterede standard.

Accepterede input

Tekst

Resultater

json · sse

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Inputtyper

`text`

Outputtyper

`json`, `sse`

Outputformat

JSON eller SSE

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser gemini-3.1-pro-preview | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst** · UTF-8-tekst

`messages[].content som streng`

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`text_file_material` | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. |

Livscyklus: `synchronous_or_streamed`

### Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand

Standardpris Når hurtig tilstand er valgt

flex-tilstand

Standardpris Når flex-tilstanden er valgt

Maksimal ræsonneringsindsats

Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ræsonneringsindsats · high

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high

Ræsonneringsindsats · low

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low

Ræsonneringsindsats · medium

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium

Priser for eksplicit caching

Ikke aktiveret Når der anmodes om eksplicit caching

Ræsonnementsoutput

Ræsonnement bruger den angivne delsats inden for det samlede output; medregn ikke disse tokens to gange. Når output indeholder ræsonnementstokens

#### Ailoot-takster

#### Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens Output · Outputtokens fra ræsonnering **$0.024** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med200.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end200.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet

```json
{
  "model": "gemini-3.1-pro-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

### Hent og gem resultater

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Aliaser for metodestier

`/chat/completions`

#### Relaterede kalder-ID’er

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3.1-pro-preview`

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)

Google /`google/gemini-3.1-pro-preview`

Model-ID

- `gemini-3.1-pro-preview`
- `google/gemini-3.1-pro-preview`

### Start

Gemini 3.1 Pro Preview er Googles multimodale ræsonnementsmodel til komplekse software-, algoritme- og vidensopgaver. Den modtager tekst, billeder, lyd, video og PDF og returnerer tekst eller kode med værktøjer og struktureret output. Ræsonnementsniveauerne low, medium og high styrer indsatsen; high er den dokumenterede standard.

Accepterede input

Tekst

Resultater

Tekst

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Inputtyper

`text`

Outputtyper

`text`

Outputformat

json eller SSE

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser google/gemini-3.1-pro-preview | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt. Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].tool_call_id` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID | Standard— |
| Felt`messages[].name` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_content` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det | Standard— |
| Felt`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`max_completion_tokens` | Type`integer` | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
| Felt`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`temperature` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`top_p` | Type`number` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`stop` | Type`string\|string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools` | Type`function_tool[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].type` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser function Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`tools[].function.name` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser Gælder når: funktionsværktøj angivet | Standard— |
| Felt`tools[].function.description` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`tool_choice` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`response_format` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning_effort` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`reasoning` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`service_tier` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`instructions` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
| Felt`functions` | Type`function[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`function_call` | Type`string\|object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`prompt_cache_options` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
| Felt`modalities` | Type`string[]` | KravValgfrit | Værdier og grænser text | Standard— |
| Felt`provider` | Type`object` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute | Standard— |
| Felt`cache_control.ttl` | Type`string` | KravValgfrit | Værdier og grænser Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching | Standard— |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`messages` | Kontraktbeskedarray med strukturen role/content |
| Parameter`file_material` | Kontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer |
| Parameter`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

Livscyklus: `synchronous_or_streamed`

Send det præcise model-ID med messages.

Kontekstlængde er ikke et outputloft.

En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.

### Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand

Standardpris Når hurtig tilstand er valgt

flex-tilstand

Standardpris Når flex-tilstanden er valgt

Maksimal ræsonneringsindsats

Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ræsonneringsindsats · high

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high

Ræsonneringsindsats · low

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low

Ræsonneringsindsats · medium

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium

Priser for eksplicit caching

Ikke aktiveret Når der anmodes om eksplicit caching

Ræsonnementsoutput

Ræsonnement bruger den angivne delsats inden for det samlede output; medregn ikke disse tokens to gange. Når output indeholder ræsonnementstokens

#### Ailoot-takster

#### Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens Output · Outputtokens fra ræsonnering **$0.024** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med200.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end200.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-pro-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Hent og gem resultater

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=chat), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Aliaser for metodestier

`/chat/completions`

#### Relaterede kalder-ID’er

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=chat), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-3.1-pro-preview`

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

Google /`google/gemini-3.1-pro-preview`

Model-ID

- `gemini-3.1-pro-preview`
- `google/gemini-3.1-pro-preview`

### Start

Gemini 3.1 Pro Preview er Googles multimodale ræsonnementsmodel til komplekse software-, algoritme- og vidensopgaver. Den modtager tekst, billeder, lyd, video og PDF og returnerer tekst eller kode med værktøjer og struktureret output. Ræsonnementsniveauerne low, medium og high styrer indsatsen; high er den dokumenterede standard.

Accepterede input

Tekst

Resultater

json · sse

### Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Inputtyper

`text`

Outputtyper

`json`, `sse`

Outputformat

JSON eller SSE

| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser google/gemini-3.1-pro-preview | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |

Kombinationer af inputmaterialer

**Tekst** · UTF-8-tekst

`messages[].content som streng`

Metodeparametre og livscyklus

| Parameter | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parameter`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parameter`material_types` | Kontrakttext |
| Parameter`text_file_material` | KontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng. |

Livscyklus: `synchronous_or_streamed`

### Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand

Standardpris Når hurtig tilstand er valgt

flex-tilstand

Standardpris Når flex-tilstanden er valgt

Maksimal ræsonneringsindsats

Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ræsonneringsindsats · high

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high

Ræsonneringsindsats · low

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low

Ræsonneringsindsats · medium

Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium

Priser for eksplicit caching

Ikke aktiveret Når der anmodes om eksplicit caching

Ræsonnementsoutput

Ræsonnement bruger den angivne delsats inden for det samlede output; medregn ikke disse tokens to gange. Når output indeholder ræsonnementstokens

#### Ailoot-takster

#### Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

| Konfiguration | Takstplan | Konteksttokens, mere end | Konteksttokens, op til og med | Beløb |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundtakster for tokens | TakstplanGrundtakst | Konteksttokens, mere end— | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens Output · Outputtokens fra ræsonnering **$0.024** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end0 | Konteksttokens, op til og med200.000 | Beløb Input · Inputtokens **$0.004** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.024** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0004** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |
| KonfigurationAnmodningslængde · niveau 2 | Takstplan— | Konteksttokens, mere end200.000 | Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænse | Beløb Input · Inputtokens **$0.008** / 1K tokens Output · Outputtokens **$0.036** / 1K tokens Input · Cachelæsning **$0.0008** / 1K tokens Input · Cacheskrivning **$0.00075** / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time **—** / 1K tokens |

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. [Sådan fungerer reservation og afregning →](https://ailoot.ai/docs/da/billing/reserve/)

### Eksempelanmodninger

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet

```json
{
  "model": "google/gemini-3.1-pro-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

### Hent og gem resultater

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

##### Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.

##### Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter

| Felt | Type |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | Typeobject |

Fejl og næste trin

| Svar | Betingelse | Næste trin |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |

### Aliaser

#### Modelaliaser

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Aliaser for metodestier

`/chat/completions`

#### Relaterede kalder-ID’er

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/da/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/da/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Hvilke input og resultater er tilgængelige?

`POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-preview`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-preview`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.1-pro-preview`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-preview`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-3.1-pro-preview`: `text` → `json`, `sse`

Hvilke felter bruger anmodningen?

`POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-preview`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-preview`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.1-pro-preview`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-preview`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `google/gemini-3.1-pro-preview`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Hvilke grænser gælder?

`POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-preview`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-preview`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `contents.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.1-pro-preview`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview`: `messages.min_items`: `1`

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

## Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

## Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement

Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.

Rabatkode på op til 50%

Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.

Udgifter i historikken

Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

[Vælg abonnement](https://ailoot.ai/docs/da/billing/subscriptions/) · [Se modelpriser](https://ailoot.ai/models/da/)

## Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation

Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.

Licens til forhandlere

Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.

Dokumenter på websitet

Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

[Anmod om forhandlerlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Tilbudsvilkår og licensaftale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=da)

## Ailoot · Virksomheden og dens projektportefølje





Ailoot bygger på solid driftserfaring, en stor kundebase, stabil service og løbende kontrol af KPI.





Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.





Ailoot bruger denne driftserfaring til API-adgang til AI-funktioner i kundernes produkter, agenter, applikationer og automatiseringer.