modeller

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

Markdown · JSON

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools er en særskilt agentorienteret variant, der prioriterer applikationsdefinerede værktøjer sammen med terminalkommandoer. Brug den, når handlinger som fillæsning eller kodesøgning skal drive en opgave med flere trin, mens applikationen udfører og returnerer hvert værktøjsresultat.

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 Custom Tools er Googles specialiserede variant til agentarbejdsgange, der blander terminalkommandoer med brugerdefinerede værktøjer. Dens særlige adfærd er prioritering af applikationsdefinerede værktøjer med view_file og search_code som producentens eksempler. Den er en særskilt navngivet variant af Gemini 3.1 Pro Preview frem for en anden betegnelse for hver Pro-anmodning. En nyttig opgave bruger det rette værktøj til at indhente dokumentation, før det endelige tekstresultat forberedes.

Pro Preview-linjen accepterer tekst, billeder, video, lyd og PDF og returnerer tekst. Producenten angiver en inputgrænse på 1.048.576 tokens og en outputgrænse på 65.536 tokens for den linje. En kodebaseundersøgelse kan kombinere kildefiler, skriftlige krav og et skærmbillede af grænsefladen; en dokumentarbejdsgang kan kombinere sider og spørgsmål. Mærk kilderne, og definér slutresultatet, så det store inputbudget understøtter en bestemt opgave frem for en ufokuseret arkivdump.

Definér målet, de tilgængelige værktøjer og omfanget af den ønskede ændring for en softwareagent. Et brugerdefineret søgeværktøj kan returnere matchende filplaceringer, mens et fillæsningsværktøj leverer det præcise relevante indhold. Angiv deres accepterede argumenter og returnerede felter. Applikationen udfører et accepteret kald og sender resultatet tilbage til modellen, som kan vælge det næste trin ud fra det, der faktisk skete. En returneret sti er dokumentation for et søgeresultat, ikke bevis for, at filen blev ændret, eller en test blev kørt.

Custom Tools-varianten er beregnet til tilfælde, hvor de specialiserede handlinger skal have prioritet frem for en generisk bash-kommando. En agent kan f.eks. først søge efter implementeringen af en navngiven adfærd, læse de tilknyttede filer, sammenligne dem med brugerens krav og derefter foreslå en afgrænset ændring. Definér, hvilke grænseflader og hvilken adfærd der skal forblive intakte, og bed om en afsluttende liste over foreslåede ændringer med den anvendte kildeinformation. Returnér det faktiske resultat fra en kontrolleret testkører, hvis en sådan er tilgængelig, før du beder om en konklusion om ændringen.

Producentens 3.1 Pro-dokumentation omfatter tænkning, strukturerede output og funktionskald sammen med kodekørsel, søgegrounding, Google Maps-grounding, URL-kontekst og caching. Dens filsøgning er eksplicit afgrænset til Google AI Studio. Værktøjstilgængelighed er derfor en del af den valgte producentgrænseflade og applikationsopsætning. Variantens særlige præference for brugerdefinerede værktøjer leverer ikke i sig selv disse værktøjer eller udfører en ekstern handling. Bevar en registrering af funktionsnavnet, validerede argumenter og resultatet for hver afsluttet applikationshandling.

Gemini 3-vejledningen beskriver tænkeniveauerne low, medium og high for 3.1 Pro med high som standard. Det er relative analyserammer frem for strenge tokengarantier. Vælg niveauet ud fra opgaven, og giv direkte instruktioner frem for omfattende promptritualer. Definér felter, typer og regler for manglende værdier, hvis struktureret output kræves. En implementeringsrapports endelige post kan identificere de undersøgte filer, den krævede adfærd, den foreslåede ændring og de resterende spørgsmål. Kontrollér, at hver post følger af de faktiske værktøjs- eller kilderesultater.

Agenter med flere ture skal bevare samtalen og den nødvendige ræsonneringskontekst. Producentens vejledning forklarer tankesignaturer og skelner mellem administreret tilstandsbevarende historik og manuelt administreret tilstandsløs historik. Brug den dokumenterede håndtering i den valgte grænseflade, især ved fortsættelse efter et værktøjsresultat. Placér det konkrete spørgsmål efter konteksten ved langt kildemateriale, og knyt det ønskede svar til det. Vejledningen anbefaler også standarden temperature på 1.0 frem for at overføre en indstilling med lav temperatur, som kan give løkker ved komplekse opgaver.

Producenten advarer om, at kvaliteten kan svinge i anvendelser, der ikke har gavn af brugerdefinerede værktøjer. Det er en meningsfuld udvælgelsesgrænse: Brug denne profil til en værktøjscentreret agent frem for at antage en generel forbedring for hver isoleret prompt. Tekstoutputtet kan være en plan, et kodeforslag, en forklaring eller et struktureret resultat; billed- eller lydinput gør ikke varianten til en mediegenerator. Undersøg foreslået kode, kontrollér beregninger, og skeln mellem bekræftede handlinger og forslag. Bevar den præcise Custom Tools-modelidentitet sammen med opgaven, værktøjsdefinitionerne og den returnerede dokumentation, så en senere fortsættelse har et konkret grundlag.

Praktisk opgave

Praktisk opgave

Teknisk eksempel på engelsk

Interpret custom-tool evidence

Use this supplied tool transcript. search_code returned settings.py:12 and view_file returned: 'RETRY_LIMIT = 3'. No edit or test result is present. Requirement: increase the retry limit to five. Return the examined file, the exact proposed edit and the remaining check. Distinguish the retrieved value from actions that have not occurred.

Forventet resultat

A file-linked proposed edit and an explicitly unexecuted validation step.

Kontrollér resultatet

The answer must not claim that settings.py was changed or a test passed.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

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

Start

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools er en særskilt agentorienteret variant, der prioriterer applikationsdefinerede værktøjer sammen med terminalkommandoer. Brug den, når handlinger som fillæsning eller kodesøgning skal drive en opgave med flere trin, mens applikationen udfører og returnerer hvert værktøjsresultat.

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
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
google/gemini-3.1-pro-preview-customtools
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænser
Minimumsantal elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier 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—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Afhænger af modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfritVærdier og grænser
function
Afhænger af modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
Gælder når: funktionsværktøj angivet
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfritVærdier og grænser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching
Standard—
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages
Parametermaterial_typesKontrakttext
ParametermessagesKontraktbeskedarray med strukturen role/content
Parameterfile_materialKontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes
Parameteroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer
Parameteroutput_modalitiesKontrakttext
Parameterhosted_operationsKontraktfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraktnull

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.

KonfigurationTakstplanKonteksttokens, mere endKonteksttokens, op til og medBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstKonteksttokens, mere end—Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
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 1Takstplan—Konteksttokens, mere end0Konteksttokens, op til og med200.000Beløb
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 2Takstplan—Konteksttokens, mere end200.000Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
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 →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream
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-customtools", "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
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-customtools',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"))
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-customtools',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
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

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

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

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

Start

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools er en særskilt agentorienteret variant, der prioriterer applikationsdefinerede værktøjer sammen med terminalkommandoer. Brug den, når handlinger som fillæsning eller kodesøgning skal drive en opgave med flere trin, mens applikationen udfører og returnerer hvert værktøjsresultat.

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
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
google/gemini-3.1-pro-preview-customtools
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content som streng

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontraktstream
Parametermaterial_typesKontrakttext
Parametertext_file_materialKontraktLæs 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.

KonfigurationTakstplanKonteksttokens, mere endKonteksttokens, op til og medBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstKonteksttokens, mere end—Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
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 1Takstplan—Konteksttokens, mere end0Konteksttokens, op til og med200.000Beløb
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 2Takstplan—Konteksttokens, mere end200.000Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
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 →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet
{
  "model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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-customtools', '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
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-customtools', '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
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools
Hvilke input og resultater er tilgængelige?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-3.1-pro-preview-customtools: text → text

POST /v1/messages · google/gemini-3.1-pro-preview-customtools: text → json, sse

Hvilke felter bruger anmodningen?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-3.1-pro-preview-customtools: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · google/gemini-3.1-pro-preview-customtools: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grænser gælder?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-3.1-pro-preview-customtools: messages.min_items: 1

Flere oplysninger

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 · Se modelpriser

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 · Tilbudsvilkår og licensaftale