Gemini 3.8 Flash er beregnet til lange softwareudviklingsopgaver, agentprocesser og komplekst vidensarbejde. Google beskriver den som en videreudvikling af Gemini 3.7 Flash med fokus på processer, hvor løsningen ikke slutter med ét svar: modellen vender tilbage til materialet, bruger værktøjer og fortsætter en handlingsrække.
Google angiver tekst, billeder, video, lyd og PDF som input. 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. Inputgrænsen er 1 048 576 tokens, og outputgrænsen 65 536 tokens. Den leverer tekst, herunder programkode og strukturerede data. Billed- og lydskabelse hører ikke til denne versions muligheder.
Thinking-niveauerne low, medium og high understøttes. 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. minimal understøttes ikke og giver en fejl. Styrbar indsats hjælper med at vælge tilstand efter trinnets kompleksitet, men ved høj indsats bruger modellen undertiden flere tokens på opgaven.
Mulighederne omfatter funktionskald, kodeudførelse, strukturerede svar og kontekstcaching. Filsøgning, søgebaseret forankring, Google Maps og læsning af webadressers indhold er tilgængelige. Batchbehandling understøttes. Computerinterfacestyring har foreløbig status og gør ikke enhver adgangsmetode til fuldt funktionel computerstyring.
Producenten fremhæver softwareudvikling, agentopgaver og komplekse informationsprocesser. Lang kontekst giver plads til store materialer, mens værktøjsfunktionerne gør det muligt at organisere flere forbundne trin. Egenskaberne beskriver modellens muligheder; konkrete indstillinger og input fastlægges af den understøttede adgangsmetode.
Versionen blev offentliggjort som stabil i september 2026. Den angivne vidensskæringsdato er marts 2026, men på enkelte områder kan oplysninger være på niveau med januar 2025. Opdigtede fakta, forsinkelser og timeouts er mulige. Mere ræsonnement udelukker ikke fejl, og lav indsats er ikke et løfte om en bestemt svartid.
", "aboutText": "Gemini 3.8 Flash er beregnet til lange softwareudviklingsopgaver, agentprocesser og komplekst vidensarbejde. Google beskriver den som en videreudvikling af Gemini 3.7 Flash med fokus på processer, hvor løsningen ikke slutter med ét svar: modellen vender tilbage til materialet, bruger værktøjer og fortsætter en handlingsrække.\n\n### Materiale, der kan analyseres\n\nGoogle angiver **tekst, billeder, video, lyd og PDF** som input. 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. Inputgrænsen er **1 048 576 tokens**, og outputgrænsen **65 536 tokens**. Den leverer tekst, herunder programkode og strukturerede data. Billed- og lydskabelse hører ikke til denne versions muligheder.\n\n### Ræsonnement og værktøjer\n\nThinking-niveauerne **`low`, `medium` og `high`** understøttes. 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. `minimal` understøttes ikke og giver en fejl. Styrbar indsats hjælper med at vælge tilstand efter trinnets kompleksitet, men ved høj indsats bruger modellen undertiden flere tokens på opgaven.\n\nMulighederne omfatter funktionskald, kodeudførelse, strukturerede svar og kontekstcaching. Filsøgning, søgebaseret forankring, Google Maps og læsning af webadressers indhold er tilgængelige. Batchbehandling understøttes. Computerinterfacestyring har foreløbig status og gør ikke enhver adgangsmetode til fuldt funktionel computerstyring.\n\n### Formål og begrænsninger\n\nProducenten fremhæver softwareudvikling, agentopgaver og komplekse informationsprocesser. Lang kontekst giver plads til store materialer, mens værktøjsfunktionerne gør det muligt at organisere flere forbundne trin. Egenskaberne beskriver modellens muligheder; konkrete indstillinger og input fastlægges af den understøttede adgangsmetode.\n\nVersionen blev offentliggjort som stabil i september 2026. Den angivne vidensskæringsdato er marts 2026, men på enkelte områder kan oplysninger være på niveau med januar 2025. Opdigtede fakta, forsinkelser og timeouts er mulige. Mere ræsonnement udelukker ikke fejl, og lav indsats er ikke et løfte om en bestemt svartid.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Teknisk eksempel på engelsk
Continue from a failed regression check\n\nA previous patch replaced parseInt(value) with Number(value) in a quantity validator. Actual check results: '2.5' now accepted; 'abc' rejected; empty string incorrectly accepted as zero. Requirement: positive whole numbers only. Propose the next focused correction and tests for those three inputs plus '3'. State which evidence supports the change.A revised validator, a four-case test table and an explanation tied to the supplied check results.Check that empty, fractional and nonnumeric values are rejected while 3 is accepted.gemini-3.8-flash-mediumMultimodal model fra Google til længere softwareudvikling, autonome agenter og komplekst vidensarbejde.
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
Gemini 3.8 Flash er beregnet til lange softwareudviklingsopgaver, agentprocesser og komplekst vidensarbejde. Google beskriver den som en videreudvikling af Gemini 3.7 Flash med fokus på processer, hvor løsningen ikke slutter med ét svar: modellen vender tilbage til materialet, bruger værktøjer og fortsætter en handlingsrække.
Google angiver tekst, billeder, video, lyd og PDF som input. 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. Inputgrænsen er 1 048 576 tokens, og outputgrænsen 65 536 tokens. Den leverer tekst, herunder programkode og strukturerede data. Billed- og lydskabelse hører ikke til denne versions muligheder.
Thinking-niveauerne low, medium og high understøttes. 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. minimal understøttes ikke og giver en fejl. Styrbar indsats hjælper med at vælge tilstand efter trinnets kompleksitet, men ved høj indsats bruger modellen undertiden flere tokens på opgaven.
Mulighederne omfatter funktionskald, kodeudførelse, strukturerede svar og kontekstcaching. Filsøgning, søgebaseret forankring, Google Maps og læsning af webadressers indhold er tilgængelige. Batchbehandling understøttes. Computerinterfacestyring har foreløbig status og gør ikke enhver adgangsmetode til fuldt funktionel computerstyring.
Producenten fremhæver softwareudvikling, agentopgaver og komplekse informationsprocesser. Lang kontekst giver plads til store materialer, mens værktøjsfunktionerne gør det muligt at organisere flere forbundne trin. Egenskaberne beskriver modellens muligheder; konkrete indstillinger og input fastlægges af den understøttede adgangsmetode.
Versionen blev offentliggjort som stabil i september 2026. Den angivne vidensskæringsdato er marts 2026, men på enkelte områder kan oplysninger være på niveau med januar 2025. Opdigtede fakta, forsinkelser og timeouts er mulige. Mere ræsonnement udelukker ikke fejl, og lav indsats er ikke et løfte om en bestemt svartid.
POST /v1/messagestext, imagetext| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser gemini-3.8-flash-medium | 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— |
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
| 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.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.8-flash-medium", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.8-flash-medium", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.8-flash-medium",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.8-flash-medium",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.8-flash-medium',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson eller SSE
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.
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Ailoot gemini-3.8-flash-medium
Brug metodestierne vist ovenfor.
gemini-3.8-flash-mediumMultimodal model fra Google til længere softwareudvikling, autonome agenter og komplekst vidensarbejde.
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
Gemini 3.8 Flash er beregnet til lange softwareudviklingsopgaver, agentprocesser og komplekst vidensarbejde. Google beskriver den som en videreudvikling af Gemini 3.7 Flash med fokus på processer, hvor løsningen ikke slutter med ét svar: modellen vender tilbage til materialet, bruger værktøjer og fortsætter en handlingsrække.
Google angiver tekst, billeder, video, lyd og PDF som input. 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. Inputgrænsen er 1 048 576 tokens, og outputgrænsen 65 536 tokens. Den leverer tekst, herunder programkode og strukturerede data. Billed- og lydskabelse hører ikke til denne versions muligheder.
Thinking-niveauerne low, medium og high understøttes. 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. minimal understøttes ikke og giver en fejl. Styrbar indsats hjælper med at vælge tilstand efter trinnets kompleksitet, men ved høj indsats bruger modellen undertiden flere tokens på opgaven.
Mulighederne omfatter funktionskald, kodeudførelse, strukturerede svar og kontekstcaching. Filsøgning, søgebaseret forankring, Google Maps og læsning af webadressers indhold er tilgængelige. Batchbehandling understøttes. Computerinterfacestyring har foreløbig status og gør ikke enhver adgangsmetode til fuldt funktionel computerstyring.
Producenten fremhæver softwareudvikling, agentopgaver og komplekse informationsprocesser. Lang kontekst giver plads til store materialer, mens værktøjsfunktionerne gør det muligt at organisere flere forbundne trin. Egenskaberne beskriver modellens muligheder; konkrete indstillinger og input fastlægges af den understøttede adgangsmetode.
Versionen blev offentliggjort som stabil i september 2026. Den angivne vidensskæringsdato er marts 2026, men på enkelte områder kan oplysninger være på niveau med januar 2025. Opdigtede fakta, forsinkelser og timeouts er mulige. Mere ræsonnement udelukker ikke fejl, og lav indsats er ikke et løfte om en bestemt svartid.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltpath.model | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser gemini-3.8-flash-medium | 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— |
Tekst · UTF8-tekst
contents[].parts[].text
Tekst + billede
parts[].inlineData={mimeType,data}
| 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.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot 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 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.8-flash-medium:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.8-flash-medium:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.8-flash-medium", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.8-flash-medium", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.8-flash-medium',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson eller understøttet streaming
Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.
Bevar alle kandidater og dele, herunder funktionskald, ræsonnementssignaturer og forbrugsoplysninger; saml streamingdele i rækkefølge.
Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.
| Felt | Type |
|---|---|
FeltresponseId | Typestring |
FeltmodelVersion | Typestring |
Feltcandidates[].content.parts[] | Typetext|inlineData|functionCall|other part |
Feltcandidates[].finishReason | Typestring |
FeltusageMetadata | Typeobject |
| Svar | Betingelse | Næste trin |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | BetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdi | Næste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning. |
Ailoot gemini-3.8-flash-medium
Brug metodestierne vist ovenfor.
Teknisk eksempel på engelsk
Continue from a failed regression check\n\nA previous patch replaced parseInt(value) with Number(value) in a quantity validator. Actual check results: '2.5' now accepted; 'abc' rejected; empty string incorrectly accepted as zero. Requirement: positive whole numbers only. Propose the next focused correction and tests for those three inputs plus '3'. State which evidence supports the change.A revised validator, a four-case test table and an explanation tied to the supplied check results.Check that empty, fractional and nonnumeric values are rejected while 3 is accepted.