Source: https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/
Language: de

# Google: Gemini 3.6 Flash

[Markdown](https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/facts.json)

## [Google: Gemini 3.6 Flash](https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/)

Gemini 3.6 Flash ist Googles multimodales Textmodell für Programmierung, räumliche Analyse und mehrstufige Agenten. Es betont diagnostische Untersuchung, gezielte Bearbeitungen und weniger unnötige Ausführungsschleifen. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF, bietet Werkzeuge und strukturierte Ausgaben und hat eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/#method-1)
- [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/#method-4)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/#method-5)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/gemini-3-6-flash/#method-6)

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 3.6 Flash ist Googles vielseitiges multimodales Profil für Programmierung, Wissensarbeit und agentengestützte Ausführung. Es baut auf Gemini 3.5 Flash auf und konzentriert sich auf verbesserte multimodale Leistung und Tokeneffizienz. Das Modell verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF und gibt Text aus. Ein hilfreicher Auftrag kann Code, einen Screenshot und eine Anforderung verbinden oder ein Diagramm beziehungsweise einen visuellen Plan mit schriftlichen Bedingungen vergleichen, um eine geprüfte Erklärung oder gezielte Überarbeitung zu erstellen.

Der Entwicklerleitfaden betont weniger unnötige Denkschritte, Gesprächsschritte und Werkzeugaufrufe bei mehrstufiger Arbeit sowie gezieltere Bearbeitungen. Stellen Sie für die Diagnose den beobachteten Fehler, den relevanten Quellcode und das unverändert zu erhaltende Verhalten bereit. Bitten Sie bei der Fehlersuche an einem Diagramm das Modell zu untersuchen, warum es die falsche Datenreihe darstellt, die beteiligte Datenumwandlung zu ermitteln und eine Korrektur vorzuschlagen, während das umgebende Layout erhalten bleibt. Das Ergebnis lässt sich anschließend mit den tatsächlichen Eingabedaten und dem verlangten Diagrammverhalten vergleichen.

Eine vorangestellte programmatische Untersuchung ist ein für 3.6 beschriebenes Unterscheidungsmerkmal. Laut Hersteller untersucht das Modell ein Problem häufiger mit Diagnosecode, bevor es Änderungen vornimmt. Dies kann bei einer komplexen Untersuchung helfen; der Leitfaden weist jedoch darauf hin, dass es bei gewöhnlicher Frontendarbeit zusätzliche Erkundungsschritte verursachen kann. Geben Sie an, ob die Aufgabe eine Untersuchung, eine einfache Bearbeitung oder einen Designvergleich erfordert. Stellen Sie die Informationen bereit, die diese Unterscheidung ermöglichen, und bestimmen Sie die erlaubten Aktionen für die Werkzeuge der angebundenen Anwendung.

Hervorgehoben werden außerdem räumliches und multimodales Denken: Diagramminterpretation, Umwandlung visueller Pläne und Weblayouts mit mehreren Elementen. Stellen Sie die betreffende Ansicht oder die Seiten bereit, benennen Sie das zu Interpretierende und verlangen Sie Belege für die Schlussfolgerung. Fügen Sie bei einer Designaufgabe konkrete Layout- und Stilvorgaben hinzu. Der Hersteller nennt einen Schwerpunkt auf funktionalem Code und berichtet, dass Prüfer mitunter die visuelle Gestaltung früherer Modelle bevorzugten; ein ausdrücklicher visueller Auftrag ist deshalb hilfreich. Prüfen Sie das Ergebnis anhand des tatsächlichen Diagramms oder der Designanforderungen.

medium ist die dokumentierte Standarddenkstufe. Googles modellspezifische Tabelle nennt minimal, low, medium und high; der Migrationsleitfaden für 3.6 verwendet medium oder high in seinen Aufwandsbeispielen. Die Seite für genau dieses Modell nennt Funktionsaufrufe, Codeausführung, Dateisuche, Such-Grounding, Maps Grounding, URL-Kontext und strukturierte Ausgaben sowie Computer Use als Vorschaufunktion. Definieren Sie Funktionseingaben und das verlangte Ergebnis klar. Eine vom Modell gewählte Funktion benötigt ein tatsächliches Anwendungsergebnis, bevor sich eine spätere Antwort auf ihren Ausgang stützen kann. Definieren Sie für eine strukturierte Analyse das Schema und die Quellenbelege, die jede Feststellung benötigt.

Der 3.6-Leitfaden ändert die Vorbereitung gegenüber früheren Gemini-Anfragen. Er erklärt die Sampling-Einstellungen temperature, top-p und top-k für veraltet, weist eine vorab ausgefüllte abschließende Nachricht mit Modellrolle zurück und empfiehlt Systemanweisungen oder strukturierte Ausgaben zur Steuerung der Antwort. Seine Regeln für Funktionsantworten ordnen eine Antwort ihrem Aufruf anhand von Identität und Name zu; die Gemini 3-Grundlage erhält Denksignaturen bei der Nutzung über mehrere Gesprächsschritte. Eine praktische Fortsetzung sollte den unveränderten relevanten Verlauf und das Werkzeugergebnis übernehmen, statt den Anfang einer früheren Antwort nachzuahmen.

Die native Modellkarte nennt bis zu 1M Eingabekontext und 64K Textausgabe; die genaue API-Tabelle gibt 1.048.576 Eingabetoken und 65.536 Ausgabetoken an. Rechnen Sie Anweisungen, Verlauf und Medien zum Eingabebudget und verlangen Sie eine zur Aufgabe passende Ausgabelänge. Die Herstellerseite nennt außerdem Caching, Stapelverarbeitung sowie Flex- und Priority-Verarbeitung. Benennen Sie bei der Verarbeitung unabhängiger Datensätze die Datensatzkennung und das Ergebnisformat ausdrücklich. Die Ausgabe ist ein Textergebnis, auch wenn die Belege Fotos, Audio oder Video enthalten.

Zu möglichen Einschränkungen gehören Halluzinationen und gelegentliche Verzögerungen oder Zeitüberschreitungen. Der Wissensstand bis März 2026 umfasst Bereiche, deren Wissen weiterhin auf Januar 2025 begrenzt ist; fügen Sie deshalb neueres Material hinzu oder verwenden Sie einen dokumentierten Grounding-Ablauf, wenn aktuelle Tatsachen wichtig sind. Prüfen Sie Berechnungen, Quellenverweise, visuelle Interpretationen und vorgeschlagene Änderungen. Die besondere Vorbereitung für diese Edition besteht aus einem gezielten Diagnoseauftrag, einem klaren Werkzeugrahmen und ausdrücklichen Designbedingungen, gefolgt von der Prüfung des konkreten Ergebnisses.

Praktische Aufgabe

### Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

```
Diagnose swapped chart series

A chart receives [{month:'Jan', sales:20, returns:2}, {month:'Feb', sales:30, returns:3}], but its Sales series uses rows.map(r => r.returns). Identify the data-binding error and propose one correction. Keep the existing month labels and Returns series unchanged. Include a small assertion showing the expected Sales data without claiming the chart was rendered.
```

#### Erwartetes Ergebnis

```
One corrected series expression and a concrete assertion against the supplied data.
```

#### Ergebnis prüfen

```
Only the Sales binding changes, and its values come from sales rather than returns.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.6-flash`

[`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages)

Google /`gemini-3.6-flash`

### Start

Gemini 3.6 Flash ist Googles multimodales Textmodell für Programmierung, räumliche Analyse und mehrstufige Agenten. Es betont diagnostische Untersuchung, gezielte Bearbeitungen und weniger unnötige Ausführungsschleifen. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF, bietet Werkzeuge und strukturierte Ausgaben und hat eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token.

Zulässige Eingaben

Text · Bilder

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Eingabetypen

`text`, `image`

Ausgabetypen

`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-3.6-flash | 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

0,00075 $ */ 1K*

Ausgabe

0,00375 $ */ 1K*

Cache-Lesen

0,000075 $ */ 1K*

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/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 **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

### 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-3.6-flash", "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-3.6-flash", "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-3.6-flash",
    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-3.6-flash",
  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-3.6-flash',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

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages), [`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=messages), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.6-flash`

[`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat)

Google /`gemini-3.6-flash`

### Start

Gemini 3.6 Flash ist Googles multimodales Textmodell für Programmierung, räumliche Analyse und mehrstufige Agenten. Es betont diagnostische Untersuchung, gezielte Bearbeitungen und weniger unnötige Ausführungsschleifen. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF, bietet Werkzeuge und strukturierte Ausgaben und hat eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token.

Zulässige Eingaben

Text · Bilder

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Eingabetypen

`text`, `image`

Ausgabetypen

`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-3.6-flash | 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 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— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

**Text + Bild**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`material_types` | Vertragtext, image |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| 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

0,00075 $ */ 1K*

Ausgabe

0,00375 $ */ 1K*

Cache-Lesen

0,000075 $ */ 1K*

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/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 **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

### Beispielanfragen

#### Ailoot · OpenAI Chat

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-3.6-flash", "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/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
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-3.6-flash", "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_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-3.6-flash",
  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(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='gemini-3.6-flash',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 · 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

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat), [`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=chat), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat)

**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.6-flash`

[`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=gemini)

Google /`gemini-3.6-flash`

### Start

Gemini 3.6 Flash ist Googles multimodales Textmodell für Programmierung, räumliche Analyse und mehrstufige Agenten. Es betont diagnostische Untersuchung, gezielte Bearbeitungen und weniger unnötige Ausführungsschleifen. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF, bietet Werkzeuge und strukturierte Ausgaben und hat eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token.

Zulässige Eingaben

Text · Bilder

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent`

Eingabetypen

`text`, `image`

Ausgabetypen

`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-3.6-flash | 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

0,00075 $ */ 1K*

Ausgabe

0,00375 $ */ 1K*

Cache-Lesen

0,000075 $ */ 1K*

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/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 **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationOpenAI Chat · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Token-Basispreise | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnthropic Messages · Stufe 1 nach Anfragelänge | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

### 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-3.6-flash: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-3.6-flash: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-3.6-flash", 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-3.6-flash", 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-3.6-flash',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

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=gemini)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash), [`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=gemini), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.6-flash`

[`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat)

Google /`gemini-3.6-flash`

Modell-ID

- `gemini-3.6-flash`
- `google/gemini-3.6-flash`

### Start

Gemini 3.6 Flash ist Googles multimodales Textmodell für Programmierung, räumliche Analyse und mehrstufige Agenten. Es betont diagnostische Untersuchung, gezielte Bearbeitungen und weniger unnötige Ausführungsschleifen. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF, bietet Werkzeuge und strukturierte Ausgaben und hat eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Eingabetypen

`text`

Ausgabetypen

`text`

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gemini-3.6-flash | 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

Denkaufwand · hoch

Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist

Denkaufwand · niedrig

Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist

Denkaufwand · mittel

Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist

Denkaufwand · minimal

Standardtarif Wenn der Denkaufwand minimal ist

Preise für explizites Caching

Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

#### 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 **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

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/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-3.6-flash","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-3.6-flash", 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

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat), [`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=chat), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.6-flash`

[`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages)

Google /`gemini-3.6-flash`

Modell-ID

- `gemini-3.6-flash`
- `google/gemini-3.6-flash`

### Start

Gemini 3.6 Flash ist Googles multimodales Textmodell für Programmierung, räumliche Analyse und mehrstufige Agenten. Es betont diagnostische Untersuchung, gezielte Bearbeitungen und weniger unnötige Ausführungsschleifen. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF, bietet Werkzeuge und strukturierte Ausgaben und hat eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

json · sse

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Eingabetypen

`text`

Ausgabetypen

`json`, `sse`

Ausgabeformat

JSON oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits gemini-3.6-flash | 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

Denkaufwand · hoch

Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist

Denkaufwand · niedrig

Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist

Denkaufwand · mittel

Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist

Denkaufwand · minimal

Standardtarif Wenn der Denkaufwand minimal ist

Preise für explizites Caching

Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

#### 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 **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

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/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "gemini-3.6-flash",
  "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-3.6-flash', '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-3.6-flash', '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

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages), [`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=messages), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3.6-flash`

[`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=chat)

Google /`google/gemini-3.6-flash`

Modell-ID

- `gemini-3.6-flash`
- `google/gemini-3.6-flash`

### Start

Gemini 3.6 Flash ist Googles multimodales Textmodell für Programmierung, räumliche Analyse und mehrstufige Agenten. Es betont diagnostische Untersuchung, gezielte Bearbeitungen und weniger unnötige Ausführungsschleifen. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF, bietet Werkzeuge und strukturierte Ausgaben und hat eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Eingabetypen

`text`

Ausgabetypen

`text`

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-3.6-flash | 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

Denkaufwand · hoch

Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist

Denkaufwand · niedrig

Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist

Denkaufwand · mittel

Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist

Denkaufwand · minimal

Standardtarif Wenn der Denkaufwand minimal ist

Preise für explizites Caching

Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

#### 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 **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

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/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-3.6-flash", "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-3.6-flash',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-3.6-flash',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

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat), [`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=chat), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-3.6-flash`

[`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=messages)

Google /`google/gemini-3.6-flash`

Modell-ID

- `gemini-3.6-flash`
- `google/gemini-3.6-flash`

### Start

Gemini 3.6 Flash ist Googles multimodales Textmodell für Programmierung, räumliche Analyse und mehrstufige Agenten. Es betont diagnostische Untersuchung, gezielte Bearbeitungen und weniger unnötige Ausführungsschleifen. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDF, bietet Werkzeuge und strukturierte Ausgaben und hat eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

json · sse

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Eingabetypen

`text`

Ausgabetypen

`json`, `sse`

Ausgabeformat

JSON oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-3.6-flash | 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

Denkaufwand · hoch

Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist

Denkaufwand · niedrig

Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist

Denkaufwand · mittel

Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist

Denkaufwand · minimal

Standardtarif Wenn der Denkaufwand minimal ist

Preise für explizites Caching

Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

#### 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 **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0015** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0075** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.00015** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.0000833333333333334** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

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/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "google/gemini-3.6-flash",
  "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-3.6-flash', '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-3.6-flash', '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

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages), [`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`google/gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.6-flash&fmt=messages), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Core&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages), [`gemini-3.6-flash`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-3.6-flash&route=Ultra&caller=gemini-3.6-flash&fmt=messages)

FAQ · Google: Gemini 3.6 Flash

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/messages` · `gemini-3.6-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.6-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.6-flash`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.6-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-3.6-flash`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.6-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-3.6-flash`: `text` → `json`, `sse`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/messages` · `gemini-3.6-flash`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.6-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.6-flash`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.6-flash`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gemini-3.6-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.6-flash`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `google/gemini-3.6-flash`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/messages` · `gemini-3.6-flash`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.6-flash`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.6-flash`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `contents.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.6-flash`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.6-flash`: `messages.min_items`: `1`

Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

## Das Unternehmen und sein Projektportfolio

Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe.

## Tokens mit Rabatt kaufen.

Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf.

Abo

Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen.

Aktionscode bis 50%

Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet.

Ausgaben in der Historie

Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert.

[Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de/)

## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen.

SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an.

Kommerzielle Anwendung

Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes.

Reseller-Lizenz

Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an.

Dokumente auf der Website

Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich.

[Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de)

## 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.
