Gemini 3.7 Flash Low
Multimodal model fra Google med styrbart ræsonnement til programmering, videoforståelse og arbejdsprocesser i flere trin.
- Ailoot · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgemini-3.7-flash-low - Ailoot · Gemini generateContent
POST /v1beta/models/{model}:generateContentgemini-3.7-flash-low
Om modellen
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
Gemini 3.7 Flash videreudvikler linjen af multimodale modeller med ræsonnement. Den bygger på Gemini 3.6 Flash og ændrer ræsonnementets grundlag samt understøtter agentbaseret videoforståelse. Anvendelserne omfatter programmering, kompleks videoanalyse og processer i flere trin.
Input og tekstresultat
Ifølge Googles specifikation forstår modellen tekst, billeder, video, lyd og PDF. I det aktuelle Ailoot API-katalog angives tekst og billeder som input og tekst som output for tekstmetoderne. Video, lyd og PDF indgår ikke i dette inputudvalg. En forespørgsel kan højst have 1 048 576 inputtokens, og svaret 65 536 outputtokens. Svaret forbliver tekst; egen billed- eller lydgenerering understøttes ikke i denne version.
Styring af ræsonnement
Thinking har tre understøttede niveauer: low, medium og high. I den basismodeltilstand, Google beskriver, er medium standard. Værdierne beskriver Googles basismodel; tilstand og adgang til styring gennem Ailoot API afhænger af den valgte metode og modelvariant. De gør det muligt at vælge intensiteten af ekstra ræsonnement. minimal understøttes ikke hos Gemini 3.7 Flash: indstillingen giver en fejl. Ræsonnementsindstillinger påvirker modellens arbejdsmåde, men ændrer ikke den understøttede outputmodalitet.
Til sekventiel opgaveløsning er funktionskald, kodeudførelse og strukturerede svar tilgængelige. Modellen kan bruge kontekstcaching, filsøgning, søgebaseret forankring, Google Maps og webadressers indhold. Batchbehandling understøttes. Computerinterfacestyring er en foreløbig mulighed og kræver understøttelse i den valgte metode.
Hvor grænsen går
Den stabile version gemini-3.7-flash blev offentliggjort i august 2026. Producenten angiver marts 2026 som skæringsdato for indbygget viden med det forbehold, at nogle områder kan være på niveau med januar 2025. Arbejde med eksterne data og forståelse af leveret materiale adskiller sig fra oplysninger, modellen allerede kender.
Modellen kan skabe opdigtede fakta, være langsom på enkelte forespørgsler eller afslutte dem med en timeout. Den er beregnet til komplekse arbejdsforløb, men evnen til at udføre én handling erstatter ikke kontrol af hele forløbets resultat. Ved multimodalt input er resultatet tekstlige konklusioner om materialernes indhold, ikke en ny mediefil.
Praktisk opgave
Praktisk opgave
Teknisk eksempel på engelsk
Trace a three-stage workflow
A report workflow has three stages: collect rows, remove duplicate IDs, total the remaining amounts. Input rows are A:12, B:8, A:12. The rule keeps the first occurrence of each ID. Explain the intermediate rows after each stage and the final total. Do not assume that repeated IDs represent separate sales.Forventet resultat
A three-stage trace with retained rows and a final amount, plus the applied duplicate rule.Kontrollér resultatet
Verify the total uses A and B once each and the stage order is preserved.Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-3.7-flash-low
gemini-3.7-flash-lowStart
Multimodal model fra Google med styrbart ræsonnement til programmering, videoforståelse og arbejdsprocesser i flere trin.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser gemini-3.7-flash-low | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring|content_block[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
Feltsystem | Typestring|content_block[] | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimum: 1 Grænsen gælder for: den præcise øvre grænse for valgt model/modelkort | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standardfalse |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltstop_sequences | Typestring[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttools | Typetool[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttools[].name | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Gælder når: værktøj angivet | Standard— |
Felttools[].description | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Felttools[].input_schema | TypeJSON_schema | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Felttool_choice | Typeobject | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltthinking.type | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltthinking.budget_tokens | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltoutput_config.effort | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Feltmetadata | Typeobject | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
Feltcache_control | Typeobject | 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 |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontrakttext, image |
Parameterrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontraktnull |
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametertext_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
POST /v1/messages- Input
- 0,00075 US$ / 1K
- Output
- 0,00375 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,000075 US$ / 1K
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 →
Eksempelanmodninger
Ailoot · Anthropic Messages
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-3.7-flash-low", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-3.7-flash-low", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
model="gemini-3.7-flash-low",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
model: "gemini-3.7-flash-low",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.messages.stream(model='gemini-3.7-flash-low',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 |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | 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
Ailoot gemini-3.7-flash-low
Aliaser for metodestier
Brug metodestierne vist ovenfor.
Relaterede kalder-ID’er
Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent gemini-3.7-flash-low
gemini-3.7-flash-lowStart
Multimodal model fra Google med styrbart ræsonnement til programmering, videoforståelse og arbejdsprocesser i flere trin.
- 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- Outputformat
- json eller understøttet streaming
| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltpath.model | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser gemini-3.7-flash-low | Standard— |
Feltcontents | Typecontent[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser Minimumsantal elementer: 1 | Standard— |
Feltcontents[].role | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser user, model | Standard— |
Feltcontents[].parts | Typepart[] | KravPåkrævet | Værdier og grænser | Standard— |
FeltsystemInstruction | Typecontent | KravValgfrit | Værdier og grænser | Standard— |
FeltgenerationConfig.maxOutputTokens | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Minimum: 1 Afhænger af modellen | Standard— |
FeltgenerationConfig.temperature | Typenumber | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
FeltgenerationConfig.topP | Typenumber | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
FeltgenerationConfig.topK | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
FeltgenerationConfig.stopSequences | Typestring[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
FeltgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Typeboolean | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
FeltgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Typeinteger | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
Felttools[].functionDeclarations | Typefunction_declaration[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
FelttoolConfig.functionCallingConfig.mode | Typestring | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
FeltsafetySettings | Typeobject[] | KravValgfrit | Værdier og grænser Afhænger af modellen | Standard— |
FeltsessionId | Typestring | 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 |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontrakttext, image |
Parameterrequired | Kontraktcontents |
Parameteroptional_controls | Kontraktnull |
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametertext_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
POST /v1beta/models/{model}:generateContent- Input
- 0,00075 US$ / 1K
- Output
- 0,00375 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,000075 US$ / 1K
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 →
Eksempelanmodninger
Ailoot · Gemini generateContent
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-3.7-flash-low:generateContent \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.7-flash-low:generateContent \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from google import genai
from google.genai import types
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-3.7-flash-low", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(resp.to_json_dict())
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.7-flash-low", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.7-flash-low',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 |
|---|---|
FeltresponseId | Typestring |
FeltmodelVersion | Typestring |
Feltcandidates[].content.parts[] | Typetext|inlineData|functionCall|other part |
Feltcandidates[].finishReason | Typestring |
FeltusageMetadata | 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
Ailoot gemini-3.7-flash-low
Aliaser for metodestier
Brug metodestierne vist ovenfor.
Relaterede kalder-ID’er
FAQ · Gemini 3.7 Flash Low
- Hvilke input og resultater er tilgængelige?
POST /v1/messages·gemini-3.7-flash-low:text,image→textPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.7-flash-low:text,image→text- Hvilke felter bruger anmodningen?
POST /v1/messages·gemini-3.7-flash-low:model,messages,system,max_tokens,stream,metadataPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.7-flash-low:contents,systemInstruction,sessionId- Hvilke grænser gælder?
POST /v1/messages·gemini-3.7-flash-low:ctx:1048576;max_out:65536;messages.min_items:1;max_tokens.minimum:1POST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.7-flash-low:contents.min_items:1