Source: https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/ Language: de-at # gemini-2.5-flash-preview-09-2025 [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/facts.json) ## [gemini-2.5-flash-preview-09-2025](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/) Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 ist Googles Septemberausgabe für multimodale Analysen und mehrstufige Arbeit mit Tools. Sie verbindet das Verständnis von Text, Bildern, Video und Audio mit Schlussfolgern, strukturierten Antworten und einer Eingabegrenze von 1.048.576 Token sowie gezielten Verbesserungen beim agentengestützten Tooleinsatz. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/#method-1) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 ist die September-Vorschauausgabe von Googles hybridem Schlussfolgerungsmodell. Ihre dokumentierten Eingaben sind Text, Bilder, Video und Audio; die Ausgabe ist Text. Das Modell kann die Frage mit visuellem oder gesprochenem Material verbinden und anschließend eine Erklärung, ein Dokument, Code oder eine strukturierte Antwort erzeugen. Diese genau datierte Ausgabe unterscheidet sich vom stabilen Gemini 2.5 Flash und einem fortlaufend aktualisierten latest-Alias. Sie dient dem multimodalen Verständnis und der toolgestützten Arbeit mit einem schriftlichen Ergebnis. Google beschreibt zwei gezielte Verbesserungen dieser Veröffentlichung: besseren agentengestützten Tooleinsatz und sparsamere Antwortgenerierung bei aktivierter Denkfunktion. Die erste betrifft Aufgaben, die mehrere zusammenhängende Handlungen benötigen, etwa Informationen zu beschaffen, sie mit der Anfrage zu vergleichen und den nächsten Schritt zu wählen. Die zweite betrifft nützliche Antworten mit weniger erzeugten Token bei erhaltener Qualität. Stellen Sie einem Entwicklungsassistenten das beobachtete Verhalten, den relevanten Code und das Erfolgskriterium für eine Änderung bereit. Definieren Sie für einen Rechercheassistenten die Frage, das zu prüfende Material und die für die Schlussfolgerung benötigten Belege. Schlussfolgern und direktes Antworten gehören zum hybriden Aufbau. Eine Denkaufgabe kann Abhängigkeiten, mathematische Bedingungen oder einen mehrstufigen Plan analysieren, bevor die endgültige Antwort vorbereitet wird. Für eine einfache Extraktion oder kurze Erklärung kann ein einfacheres Antwortziel genügen. Geben Sie an, welche Bedingungen verbindlich sind, was das Modell annehmen darf und was das endgültige Arbeitsergebnis enthalten muss. Die Modellkarte der Familie weist darauf hin, dass die Einhaltung von Denkbudgets uneinheitlich sein kann; ein angefordertes Budget belegt daher keine strikte Obergrenze für den Denkaufwand. Diese Beschreibung überträgt keine Denkstufen oder Standardwerte neuerer Modelle auf die Septemberausgabe. Die genaue Modelltabelle für September nennt bis zu 1.048.576 Eingabetoken und 65.536 Ausgabetoken. Das große Eingabeprofil kann Anweisungen, Beispiele, Referenztexte und multimedialen Kontext in einer Aufgabe aufnehmen. Kennzeichnen Sie zum Vergleich von Anforderungen mit einem Lösungsvorschlag beide Quellen und geben Sie gemeinsame Kriterien vor. Benennen Sie für die Besprechung eines Screenshots den relevanten Zustand oder die Komponente. Nennen Sie bei einer Audio- oder Videoaufgabe die Frage oder das Ereignis, statt eine ungerichtete Beschreibung zu verlangen. Das Ergebnis bleibt Text: native Bilderzeugung, Sprachsynthese und gesprochene Dialoge in Echtzeit gehören zu anderen Modellprofilen. Google dokumentiert für genau diese Vorschauausgabe Funktionsaufrufe, Codeausführung, Suchanbindung, URL-Kontext und Dateisuche. Bei einem Funktionsaufruf wird eine deklarierte Funktion gewählt und ihre Argumente werden vorbereitet; die verbundene Anwendung führt die Operation aus und gibt ihr Ergebnis zurück. Die Codeausführung verwendet erzeugten Python-Code für Berechnungen oder Textverarbeitung. Die Suchanbindung liefert Webmaterial für eine durch Quellen gestützte Antwort, während URL-Kontext mit den Inhalten angegebener zugänglicher Seiten arbeitet. Die Dateisuche bietet eine weitere Möglichkeit zum Abruf von Quellen. Geben Sie einem Agenten für jedes Tool einen klaren Zweck vor und legen Sie die erwarteten Informationen jedes Schritts fest, damit der Ablauf vom tatsächlich zurückgegebenen Ergebnis aus fortgesetzt werden kann. Die Unterstützung strukturierter Ausgaben macht das endgültige Arbeitsergebnis als Satz definierter Felder nutzbar. Verlangen Sie für einen Vergleich ein Kriterium, die zugehörige Quellenpassage, den beobachteten Unterschied und die noch zu klärende Frage. Trennen Sie bei einer Codeaufgabe die vorgeschlagene Änderung von ihrer Erklärung und den noch erforderlichen Prüfungen. Googles genaues Modellprofil nennt auch Unterstützung für Kontext-Caching und Stapelverarbeitung. Wiederkehrendes Quellenmaterial lässt sich über zusammengehörige Aufgaben hinweg konsistent halten; Caching allein belegt nicht, dass eine bestimmte Anfrage zwischengespeicherte Token wiederverwendet hat. Aus diesen Fähigkeitsbezeichnungen ergeben sich keine neueren Schemakombinationen, Cache-Schwellenwerte oder gleichzeitig verwendbaren Toolmodi. Die Modellkarte der Familie beschreibt einen dünn besetzten Mixture-of-Experts-Transformer mit nativem Text-, Bild- und Audioverständnis. Das Training kombiniert Webtexte, Code, Bilder, Audio und Video. Das anschließende Training umfasst gepaarte multimodale Anweisungen und Antworten, menschliche Präferenzen und Daten zum Tooleinsatz. Die Datenaufbereitung verwendet Deduplizierung sowie Sicherheits- und Qualitätsfilter. Die Seite für das genaue datierte Modell nennt Januar 2025 als Wissensgrenze. Fragen, die neuere Informationen benötigen, sollten ihre Quellen oder einen geeigneten Abrufschritt benennen, statt das Trainingswissen des Modells als laufenden Informationsdienst zu behandeln. Zu den wesentlichen Einschränkungen zählen mögliche erfundene Fakten sowie Schwierigkeiten beim kausalen Verständnis, bei komplexen logischen Schlussfolgerungen und beim kontrafaktischen Denken. Die Modellkarte der Familie weist außerdem darauf hin, dass Antworten gelegentlich unnötig belehrend wirken können. Verlangen Sie für ein nützliches Ergebnis, dass das Modell Quellenfakten, Annahmen und vorgeschlagene Handlungen unterscheidet, und prüfen Sie anschließend die entscheidungsrelevanten Abschnitte. Ein vollständiges Arbeitsergebnis eines Agenten kann Feststellungen, einen begründeten nächsten Schritt, die aus Tools gewonnenen Informationen und eine offene Frage enthalten. Der Schwerpunkt der Septemberausgabe auf Tooleinsatz hilft, diesen Ablauf zu bestimmen, während vorbereitete Eingaben und ausdrückliche Abschlusskriterien ihn an der Aufgabe des Nutzers ausrichten. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Review a proposed retention design Assess this design against the requirement. Requirement R: delete inactive guest records after 30 days; paid accounts are excluded. Design D: a nightly job deletes every account whose last_login is older than 30 days. List mismatches with R/D references, propose a corrected selection rule in plain English, and give boundary cases to test. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` A concise requirements review, a corrected guest-only rule and tests for day 30, day 31 and an inactive paid account. ``` #### Ergebnis prüfen ``` The proposal excludes paid accounts and explicitly resolves what after 30 days means at the boundary. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025` [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat) Google /`gemini-2.5-flash-preview-09-2025` ### Einstieg Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 ist Googles Septemberausgabe für multimodale Analysen und mehrstufige Arbeit mit Tools. Sie verbindet das Verständnis von Text, Bildern, Video und Audio mit Schlussfolgern, strukturierten Antworten und einer Eingabegrenze von 1.048.576 Token sowie gezielten Verbesserungen beim agentengestützten Tooleinsatz. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabe `text` Ausgabe `text` Ausgabeformat json oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gemini-2.5-flash-preview-09-2025 | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— | | Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— | | Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | | Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— | | Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— | | Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— | | Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— | | Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— | | Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— | | Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF8-Text `messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur | | Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen | | Parameter`output_modalities` | Vertragtext | | Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull | Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden. Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze. Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung. ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Preise für explizites Caching Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0006** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.005** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-flash-preview-09-2025", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='gemini-2.5-flash-preview-09-2025',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='gemini-2.5-flash-preview-09-2025',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") ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[].index` | Typinteger | | Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025` [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages) Google /`gemini-2.5-flash-preview-09-2025` ### Einstieg Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 ist Googles Septemberausgabe für multimodale Analysen und mehrstufige Arbeit mit Tools. Sie verbindet das Verständnis von Text, Bildern, Video und Audio mit Schlussfolgern, strukturierten Antworten und einer Eingabegrenze von 1.048.576 Token sowie gezielten Verbesserungen beim agentengestützten Tooleinsatz. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse json · sse ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabe `text` Ausgabe `json`, `sse` Ausgabeformat JSON oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gemini-2.5-flash-preview-09-2025 | Standard— | | Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— | | Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **Text** · UTF-8-Text `Zeichenfolge messages[].content` Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. | Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Preise für explizites Caching Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0006** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.005** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "gemini-2.5-flash-preview-09-2025", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'gemini-2.5-flash-preview-09-2025', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'gemini-2.5-flash-preview-09-2025', '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)) ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON oder SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`id` | Typstring | | Feld`model` | Typstring | | Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Feld`stop_reason` | Typstring\|null | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages) FAQ · gemini-2.5-flash-preview-09-2025 Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `messages.min_items`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-at/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-at) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.