Source: https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-pro/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-pro/
Language: de-at
# Google: Gemini 2.5 Pro
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## [Google: Gemini 2.5 Pro](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-pro/)
Gemini 2.5 Pro ist Googles stabiles Denkmodell für komplexen Code, Mathematik, MINT-Fächer und Analysen mit langem Kontext. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF und gibt Text aus, mit Werkzeugen und strukturierten Ausgaben. Sein dynamisches Denkbudget unterstützt 128–32.768 Token und lässt sich nicht vollständig deaktivieren.
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-pro/#method-0)
- [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-pro/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-pro/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-pro/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-pro/#method-4)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/gemini-2-5-pro/#method-5)
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 Pro ist Googles stabiles Denkprofil für fortgeschrittene Programmierung, Mathematik, MINT-Fächer und Analysen mit langem Kontext. Es kann Text, Audio, Bilder, Video und ganze Code-Repositories verstehen; sein Gemini API-Profil akzeptiert außerdem PDF-Eingaben. Die Ausgabe ist Text einschließlich Code, schriftlicher Analyse oder eines strukturierten Datensatzes. Ein hilfreicher Auftrag stellt Belege bereit und verlangt ein prüfbares Ergebnis, etwa eine erläuterte Lösung, eine Feststellung zur Codebasis oder einen Vergleich mehrerer Dokumente.
Stellen Sie für die Programmierung die relevanten Dateien, das beobachtete Verhalten und die wichtige Änderung oder Frage bereit. Langer Kontext kann dem Modell helfen, Module miteinander in Beziehung zu setzen, statt aus einem einzelnen isolierten Ausschnitt zu schließen. Bitten Sie bei der Untersuchung eines Codepfads darum, eine Kennung von einem Eingabeformular durch Verarbeitung und Speicherung nachzuverfolgen, die Stelle einer Vertragsänderung zu ermitteln und eine gezielte Korrektur vorzuschlagen. Erhalten Sie Bedingungen und verlangen Sie stützende Verweise. Eine vorgeschlagene Überarbeitung muss mit dem tatsächlichen Code und einer etwaigen Validierung durch angebundene Werkzeuge verglichen werden.
Formulieren Sie für Mathematik oder wissenschaftliche Analyse Problem, Annahmen, Einheiten und die verlangte Antwortform. Stellen Sie Daten oder Abbildungen bereit, von denen die Berechnung abhängt. Verlangen Sie das gestützte Ergebnis und Prüfungen, die es bewertbar machen, etwa Grenzfälle oder einen Vergleich mit Originalwerten. Die Denkfähigkeit des Modells beseitigt keine Mehrdeutigkeit der Aufgabenstellung. Halten Sie eine unbekannte Größe oder unbelegte Annahme sichtbar, statt sie durch einen bequemen Wert zu ersetzen.
Dynamisches Denken ist der dokumentierte Standard. Der Gemini 2.5 GenerateContent-Leitfaden unterstützt für Pro ein ausdrückliches Denkbudget von 128 bis 32.768 Token oder -1 für adaptives Denken. Diese Edition kann Denken nicht vollständig deaktivieren. Diese Steuerungen unterscheiden sich von der Nullbudgetoption von Flash und den Denkstufeneinstellungen von Gemini 3. Das Denkbudget lenkt den Denkprozess, statt eine genaue interne Tokenanzahl zu garantieren; eine Antwortgrenze muss außerdem Raum für das Endergebnis lassen.
Bestimmen Sie für multimodale Dokumentarbeit die Seiten, das Diagramm, den Bildbereich oder das Aufnahmeereignis, die die Antwort stützen sollen. Eine praktische Zusammenführungsaufgabe kann die konkurrierenden Aussagen mehrerer Quelldokumente, ihre stützenden Passagen und die für eine Entscheidung wichtigen Unterschiede verlangen. Bitten Sie das Modell, eine ausdrücklich genannte Tatsache von einer Schlussfolgerung zu unterscheiden. Legen Sie bei Video oder Audio fest, ob das Ergebnis eine Beschreibung, ein Transkript, eine Zusammenfassung oder ein Vergleich sein soll. Bild und Ton sind in diesem Profil Belege für ein Textergebnis.
Die genaue API-Seite dokumentiert Funktionsaufrufe, Codeausführung, Dateisuche, Such-Grounding, Maps Grounding, URL-Kontext und strukturierte Ausgaben. Definieren Sie Funktionszwecke und Parameterfelder und erhalten Sie die tatsächlichen Ergebnisse in späteren Gesprächsschritten. Bestimmen Sie für einen schemabegrenzten Datensatz die erforderlichen Felder und die Darstellung fehlender Informationen. Die native Architektur ist ein multimodaler Sparse-Mixture-of-Experts-Transformer; dieser Modellentwurf stellt für sich weder eine externe Werkzeugausführung noch eine fertige Anwendung über den zurückgegebenen Text oder Code hinaus bereit.
Die native Modellkarte nennt 1M Eingabekontext und 64K Textausgabe; die API-Tabelle legt 1.048.576 Eingabetoken und 65.536 Ausgabetoken fest. Anweisungen, Quellinhalt und erhaltener Verlauf zählen zur Eingabevorbereitung. Ein maximales Antwortbudget umfasst Denktoken, weshalb eine zu kleine Grenze die abschließende Antwort unterbrechen kann. Caching und Stapelverarbeitung sind dokumentiert, zusammen mit den Optionen Flex und Priority. Erhalten Sie bei der Vorbereitung unabhängiger Aufgaben mit langem Kontext jede Quellkennung und die verlangte endgültige Form.
Die stabile Kennung unterscheidet sich von den Experimental- und Preview-Editionen, die in der gemeinsamen Pro-Modellkarte getrennt behandelt werden. Schreiben Sie ihre versionsspezifischen Ergebnisse nicht allein wegen des gemeinsamen Pro-Namens diesem Profil zu. Die Karte nennt mögliche Halluzinationen und Grenzen beim Kausalverständnis, komplexen Schlussfolgern und kontrafaktischen Denken sowie einen Wissensstand bis Januar 2025. Stellen Sie bei Bedarf aktuelle Belege bereit und prüfen Sie Quellenverweise, Berechnungen und vorgeschlagene Änderungen. Die hilfreiche Ausgabe ist das verlangte belegte Text- oder Codeergebnis.
Praktische Aufgabe
### Praktische Aufgabe
Technisches Beispiel auf Englisch
```
Trace an identifier through storage
Trace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.
```
#### Erwartetes Ergebnis
```
A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.
```
#### Ergebnis prüfen
```
Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.
```
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`
[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
Google /`gemini-2.5-pro`
### Einstieg
Gemini 2.5 Pro ist Googles stabiles Denkmodell für komplexen Code, Mathematik, MINT-Fächer und Analysen mit langem Kontext. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF und gibt Text aus, mit Werkzeugen und strukturierten Ausgaben. Sein dynamisches Denkbudget unterstützt 128–32.768 Token und lässt sich nicht vollständig deaktivieren.
Zulässige Eingaben
Text · Bilder
Ergebnisse
Text
### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`
Eingabe
`text`, `image`
Ausgabe
`text`
Kontext
1 048 576 tokens
Maximale Ausgabe
65 536 tokens
Ausgabeformat
json oder SSE
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gemini-2.5-pro | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_block[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`system` | Typ`string\|content_block[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Limit gilt für: Genaue Obergrenze des ausgewählten Modells bzw. seiner Modellkarte | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop_sequences` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Werkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].input_schema` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`thinking.type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`thinking.budget_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`output_config.effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`metadata` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`cache_control` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Kombinationen von Eingabematerialien
**Text** · UTF8-Text
`messages[].content oder Block mit type=text`
**Text + Bild**
`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} oder Quelle mit type=url`
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Vertragtext, image |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragnull |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |
Lebenszyklus: `exact retained published method`
Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden.
### Tarife
#### Ailoot-Methodentarife
Eingabe
$ 0,00125 */ 1K*
Ausgabe
$ 0,01 */ 1K*
Cache lesen
$ 0,000125 */ 1K*
#### Preise nach Anfragelänge · Anthropic Messages
| Anfragegröße in Token | Eingabe | Ausgabe | Cache lesen | In Cache schreiben | Cache 5 Min. | Cache 1 Stunde |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Anfragegröße in Token(0; 200 000\] | Eingabe$ 0,00125 | Ausgabe$ 0,01 | Cache lesen$ 0,000125 | In Cache schreibenBasis: — | Cache 5 Min.Basis: — | Cache 1 StundeBasis: — |
| Anfragegröße in Token(200 000; ∞) | Eingabe$ 0,0025 | Ausgabe$ 0,015 | Cache lesen$ 0,00025 | In Cache schreibenBasis: — | Cache 5 Min.Basis: — | Cache 1 StundeBasis: — |
Tarife in USD pro 1K Token. Ist kein Tarif festgelegt, wird der Grundtarif dieser Methode übernommen; «—» bedeutet, dass kein Grundtarif festgelegt ist.
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/)
#### Details zum Referenztarif
Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.
Referenztarifstaffeln des Modells
#### Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens Ausgabe · Reasoning-Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich200 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 2 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als200 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.03** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens Ausgabe · Reasoning-Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich200 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 2 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als200 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.03** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
### Beispielanfragen
#### Ailoot · Anthropic Messages
TextbeispielEingabe, BildPython SDKNode.js SDKPython-Stream
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```
```python
import anthropic
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
model="gemini-2.5-pro",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(msg.to_dict(mode="json"))
```
```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
model: "gemini-2.5-pro",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(msg);
```
```python
import anthropic,os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.messages.stream(model='gemini-2.5-pro',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_message()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```
### Ergebnisse abrufen und speichern
#### Ailoot · 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 [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)
#### Aliasnamen für Methodenpfade
`/chat/completions`
#### Zugehörige Aufrufer-IDs
[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-2.5-pro`
[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=gemini)
Google /`gemini-2.5-pro`
### Einstieg
Gemini 2.5 Pro ist Googles stabiles Denkmodell für komplexen Code, Mathematik, MINT-Fächer und Analysen mit langem Kontext. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF und gibt Text aus, mit Werkzeugen und strukturierten Ausgaben. Sein dynamisches Denkbudget unterstützt 128–32.768 Token und lässt sich nicht vollständig deaktivieren.
Zulässige Eingaben
Text · Bilder
Ergebnisse
Text
### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent`
Eingabe
`text`, `image`
Ausgabe
`text`
Kontext
1 048 576 tokens
Maximale Ausgabe
65 536 tokens
Ausgabeformat
json oder unterstütztes Streaming
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`path.model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gemini-2.5-pro | Standard— |
| Feld`contents` | Typ`content[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`contents[].role` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits user, model | Standard— |
| Feld`contents[].parts` | Typ`part[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`systemInstruction` | Typ`content` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`generationConfig.maxOutputTokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`generationConfig.temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`generationConfig.topP` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`generationConfig.topK` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`generationConfig.stopSequences` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].functionDeclarations` | Typ`function_declaration[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`toolConfig.functionCallingConfig.mode` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`safetySettings` | Typ`object[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`sessionId` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Kombinationen von Eingabematerialien
**Text** · UTF8-Text
`contents[].parts[].text`
**Text + Bild**
`parts[].inlineData={mimeType,data}`
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Vertragtext, image |
| Parameter`required` | Vertragcontents |
| Parameter`optional_controls` | Vertragnull |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`text_file_material` | VertragTatsächlicher UTF-8-Inhalt wird als Text eingefügt; Datei-IDs/URLs müssen separat und exakt unterstützt werden |
Lebenszyklus: `exact retained published method`
Methodenstrukturen und IDs sind exakt; die Fähigkeiten des Anbieters sind von der Zulassung einer Anfrage zu unterscheiden.
### Tarife
#### Ailoot-Methodentarife
Eingabe
$ 0,00125 */ 1K*
Ausgabe
$ 0,01 */ 1K*
Cache lesen
$ 0,000125 */ 1K*
#### Preise nach Anfragelänge · Gemini generateContent
| Anfragegröße in Token | Eingabe | Ausgabe | Cache lesen | In Cache schreiben | Cache 5 Min. | Cache 1 Stunde |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Anfragegröße in Token(0; 200 000\] | Eingabe$ 0,00125 | Ausgabe$ 0,01 | Cache lesen$ 0,000125 | In Cache schreibenBasis: — | Cache 5 Min.Basis: — | Cache 1 StundeBasis: — |
| Anfragegröße in Token(200 000; ∞) | Eingabe$ 0,0025 | Ausgabe$ 0,015 | Cache lesen$ 0,00025 | In Cache schreibenBasis: — | Cache 5 Min.Basis: — | Cache 1 StundeBasis: — |
Tarife in USD pro 1K Token. Ist kein Tarif festgelegt, wird der Grundtarif dieser Methode übernommen; «—» bedeutet, dass kein Grundtarif festgelegt ist.
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/)
#### Details zum Referenztarif
Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.
Referenztarifstaffeln des Modells
#### Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationOpenAI Chat · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens Ausgabe · Reasoning-Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich200 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 2 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als200 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.03** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens Ausgabe · Reasoning-Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich200 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 2 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als200 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.03** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
### Beispielanfragen
#### Ailoot · Gemini generateContent
TextbeispielEingabe, BildPython SDKNode.js SDKPython-Stream
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```
```python
from google import genai
from google.genai import types
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-pro", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(resp.to_json_dict())
```
```js
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
```
```python
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-2.5-pro',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):
payload=chunk.to_json_dict()
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))
count+=1
```
### Ergebnisse abrufen und speichern
#### Ailoot · Gemini generateContent
json oder unterstütztes Streaming
##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Kandidaten und Teile einschließlich Funktionsaufrufen, Gedankensignaturen und Verbrauchsdaten beibehalten; Streaming-Abschnitte in der richtigen Reihenfolge zusammensetzen.
##### 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`responseId` | Typstring |
| Feld`modelVersion` | Typstring |
| Feld`candidates[].content.parts[]` | Typtext\|inlineData\|functionCall\|other part |
| Feld`candidates[].finishReason` | Typstring |
| Feld`usageMetadata` | 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 [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=gemini)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro)
#### Aliasnamen für Methodenpfade
`/chat/completions`
#### Zugehörige Aufrufer-IDs
[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=gemini), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-pro`
[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat)
Google /`gemini-2.5-pro`
Modell-ID
- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`
### Einstieg
Gemini 2.5 Pro ist Googles stabiles Denkmodell für komplexen Code, Mathematik, MINT-Fächer und Analysen mit langem Kontext. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF und gibt Text aus, mit Werkzeugen und strukturierten Ausgaben. Sein dynamisches Denkbudget unterstützt 128–32.768 Token und lässt sich nicht vollständig deaktivieren.
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-pro | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
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 |
| Parameter`control_scope` | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false. |
| Parameter`output_modalities` | Vertragtext |
| Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull |
Methodenaliasnamen: `/chat/completions`
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
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird
Reasoning-Ausgabe
Für Reasoning gilt innerhalb der gesamten Ausgabe der aufgeführte Tarif für die Teilmenge; rechnen Sie diese Tokens nicht doppelt hinzu. Wenn die Ausgabe Reasoning-Tokens enthält
#### Ailoot-Tarife
#### Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens Ausgabe · Reasoning-Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich200 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als200 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.03** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)
### Beispielanfragen
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDK
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-2.5-pro","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```
```python
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-pro", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
```
### 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 [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat)
#### Aliasnamen für Methodenpfade
`/chat/completions`
#### Zugehörige Aufrufer-IDs
[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`
[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
Google /`gemini-2.5-pro`
Modell-ID
- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`
### Einstieg
Gemini 2.5 Pro ist Googles stabiles Denkmodell für komplexen Code, Mathematik, MINT-Fächer und Analysen mit langem Kontext. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF und gibt Text aus, mit Werkzeugen und strukturierten Ausgaben. Sein dynamisches Denkbudget unterstützt 128–32.768 Token und lässt sich nicht vollständig deaktivieren.
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-pro | 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
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird
Reasoning-Ausgabe
Für Reasoning gilt innerhalb der gesamten Ausgabe der aufgeführte Tarif für die Teilmenge; rechnen Sie diese Tokens nicht doppelt hinzu. Wenn die Ausgabe Reasoning-Tokens enthält
#### Ailoot-Tarife
#### Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens Ausgabe · Reasoning-Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich200 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als200 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.03** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)
### Beispielanfragen
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
```json
{
"model": "gemini-2.5-pro",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${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-pro', '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-pro', '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 [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)
#### Aliasnamen für Methodenpfade
`/chat/completions`
#### Zugehörige Aufrufer-IDs
[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-2.5-pro`
[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat)
Google /`google/gemini-2.5-pro`
Modell-ID
- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`
### Einstieg
Gemini 2.5 Pro ist Googles stabiles Denkmodell für komplexen Code, Mathematik, MINT-Fächer und Analysen mit langem Kontext. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF und gibt Text aus, mit Werkzeugen und strukturierten Ausgaben. Sein dynamisches Denkbudget unterstützt 128–32.768 Token und lässt sich nicht vollständig deaktivieren.
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 google/gemini-2.5-pro | 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
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird
Reasoning-Ausgabe
Für Reasoning gilt innerhalb der gesamten Ausgabe der aufgeführte Tarif für die Teilmenge; rechnen Sie diese Tokens nicht doppelt hinzu. Wenn die Ausgabe Reasoning-Tokens enthält
#### Ailoot-Tarife
#### Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens Ausgabe · Reasoning-Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich200 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als200 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.03** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)
### Beispielanfragen
#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat
curlPython SDKPython-Stream
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```
```python
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
```
```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-pro',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 [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat)
#### Aliasnamen für Methodenpfade
`/chat/completions`
#### Zugehörige Aufrufer-IDs
[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat)
**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-2.5-pro`
[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)
Google /`google/gemini-2.5-pro`
Modell-ID
- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`
### Einstieg
Gemini 2.5 Pro ist Googles stabiles Denkmodell für komplexen Code, Mathematik, MINT-Fächer und Analysen mit langem Kontext. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF und gibt Text aus, mit Werkzeugen und strukturierten Ausgaben. Sein dynamisches Denkbudget unterstützt 128–32.768 Token und lässt sich nicht vollständig deaktivieren.
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 google/gemini-2.5-pro | 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
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird
Reasoning-Ausgabe
Für Reasoning gilt innerhalb der gesamten Ausgabe der aufgeführte Tarif für die Teilmenge; rechnen Sie diese Tokens nicht doppelt hinzu. Wenn die Ausgabe Reasoning-Tokens enthält
#### Ailoot-Tarife
#### Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens Ausgabe · Reasoning-Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich200 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.02** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00025** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als200 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.005** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.03** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0005** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.00075** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)
### Beispielanfragen
#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages
Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
```json
{
"model": "google/gemini-2.5-pro",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}
```
```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```
```python
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', '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 [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)
#### Aliasnamen für Methodenpfade
`/chat/completions`
#### Zugehörige Aufrufer-IDs
[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?
`POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-2.5-pro`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-2.5-pro`: `text` → `json`, `sse`
Welche Felder verwendet die Anfrage?
`POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-2.5-pro`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `google/gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`
Welche Grenzen gelten?
`POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-2.5-pro`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `contents.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-pro`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro`: `messages.min_items`: `1`
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Ausgaben in der Historie
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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.
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## 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.