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Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

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Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools ist eine eigenständige agentenorientierte Variante, die anwendungsdefinierten Werkzeugen neben Terminalbefehlen Vorrang gibt. Verwenden Sie sie, wenn Aktionen wie das Lesen von Dateien oder die Codesuche eine mehrstufige Aufgabe voranbringen sollen, wobei die Anwendung jeden Werkzeugaufruf ausführt und sein Ergebnis zurückgibt.

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 3.1 Pro Preview Custom Tools ist Googles spezialisierte Variante für Agentenabläufe, die Terminalbefehle mit benutzerdefinierten Werkzeugen verbinden. Ihr Unterscheidungsmerkmal ist der Vorrang für anwendungsdefinierte Werkzeuge; der Hersteller nennt view_file und search_code als Beispiele. Sie ist eine eigenständig benannte Variante von Gemini 3.1 Pro Preview und keine andere Bezeichnung für jede Pro-Anfrage. Eine hilfreiche Aufgabe nutzt das richtige Werkzeug, um Belege zu erhalten, bevor sie das abschließende Textergebnis erstellt.

Die Pro Preview-Reihe verarbeitet Text, Bilder, Video, Audio und PDF und gibt Text aus. Der Hersteller nennt für diese Reihe eine Eingabegrenze von 1.048.576 Token und eine Ausgabegrenze von 65.536 Token. Eine Repository-Untersuchung kann Quelldateien, schriftliche Anforderungen und einen Screenshot der Oberfläche verbinden; ein Dokumentablauf kann Seiten und Fragen kombinieren. Kennzeichnen Sie die Quellen und definieren Sie das Endergebnis, damit das große Eingabebudget einer bestimmten Aufgabe dient statt einer ungeordneten Archivsammlung.

Definieren Sie für einen Softwareagenten das Ziel, verfügbare Werkzeuge und den Umfang der verlangten Änderung. Ein benutzerdefiniertes Suchwerkzeug könnte passende Dateipositionen zurückgeben, während ein Werkzeug zum Dateilesen den genauen relevanten Inhalt liefert. Bestimmen Sie deren zulässige Argumente und zurückgegebene Felder. Die Anwendung führt einen akzeptierten Aufruf aus und gibt das Ergebnis an das Modell zurück, das den nächsten Schritt anhand des tatsächlichen Geschehens wählen kann. Ein zurückgegebener Pfad belegt ein Suchergebnis und ist kein Nachweis dafür, dass die Datei geändert oder ein Test ausgeführt wurde.

Die Variante Custom Tools ist für Fälle vorgesehen, in denen diese spezialisierten Aktionen Vorrang vor einem allgemeinen bash-Befehl erhalten sollen. Ein Agent kann beispielsweise zuerst nach der Implementierung eines benannten Verhaltens suchen, die zugehörigen Dateien lesen, sie mit der Nutzeranforderung vergleichen und dann eine begrenzte Änderung vorschlagen. Definieren Sie, welche Schnittstellen und Verhaltensweisen erhalten bleiben müssen, und verlangen Sie eine abschließende Liste vorgeschlagener Änderungen mit den verwendeten Quelleninformationen. Wenn ein kontrollierter Testläufer verfügbar ist, geben Sie dessen tatsächliches Ergebnis zurück, bevor Sie eine Schlussfolgerung zur Änderung verlangen.

Die Dokumentation des Herstellers für 3.1 Pro umfasst Denken, strukturierte Ausgaben und Funktionsaufrufe sowie Codeausführung, Such-Grounding, Google Maps Grounding, URL-Kontext und Caching. Die aufgeführte Dateisuche ist ausdrücklich auf Google AI Studio begrenzt. Die Werkzeugverfügbarkeit ist deshalb Teil der gewählten Herstellerschnittstelle und Anwendungskonfiguration. Die besondere Vorliebe der Variante für benutzerdefinierte Werkzeuge stellt diese Werkzeuge nicht selbst bereit und führt keinen externen Vorgang aus. Halten Sie für jede abgeschlossene Anwendungsaktion Funktionsname, validierte Argumente und Ergebnis fest.

Der Gemini 3-Leitfaden beschreibt die Denkstufen low, medium und high für 3.1 Pro, mit high als Standard. Dies sind relative Analysebudgets statt strikter Tokengarantien. Wählen Sie die Stufe nach der Aufgabe und geben Sie direkte Anweisungen statt aufwendiger Prompting-Rituale. Definieren Sie bei erforderlicher strukturierter Ausgabe die Felder, Typen und Regeln für fehlende Werte. Der abschließende Datensatz eines Implementierungsberichts könnte die untersuchten Dateien, das verlangte Verhalten, die vorgeschlagene Änderung und die offenen Fragen benennen. Prüfen Sie, dass jeder Eintrag aus den tatsächlichen Werkzeug- oder Quellergebnissen folgt.

Agenten mit mehreren Gesprächsschritten müssen das Gespräch und den benötigten Denkkontext erhalten. Der Leitfaden des Herstellers erklärt Denksignaturen und unterscheidet verwalteten zustandsbehafteten Verlauf von manuell verwaltetem zustandslosem Verlauf. Verwenden Sie die dokumentierte Behandlung der gewählten Schnittstelle, besonders bei der Fortsetzung nach einem Werkzeugergebnis. Platzieren Sie bei langem Quellenmaterial die konkrete Frage nach dem Kontext und verknüpfen Sie die verlangte Antwort damit. Der Leitfaden empfiehlt außerdem den temperature-Standard von 1.0, statt eine Einstellung mit niedriger Temperatur zu übernehmen, die bei komplexen Aufgaben Schleifen verursachen kann.

Der Hersteller warnt davor, dass die Qualität bei Anwendungsfällen schwanken kann, die nicht von benutzerdefinierten Werkzeugen profitieren. Dies ist eine sinnvolle Auswahlgrenze: Verwenden Sie dieses Profil für einen werkzeugzentrierten Agenten, statt eine allgemeine Verbesserung für jeden einzelnen Prompt anzunehmen. Die Textausgabe kann ein Plan, Codevorschlag, eine Erklärung oder ein strukturiertes Ergebnis sein; Bild- oder Audioeingaben machen die Variante nicht zu einem Mediengenerator. Prüfen Sie vorgeschlagenen Code, kontrollieren Sie Berechnungen und unterscheiden Sie bestätigte Vorgänge von Vorschlägen. Bewahren Sie die genaue Custom Tools-Modellidentität zusammen mit Aufgabe, Werkzeugdefinitionen und zurückgegebenen Belegen auf, damit eine spätere Fortsetzung eine konkrete Grundlage hat.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Interpret custom-tool evidence

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

Erwartetes Ergebnis

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

Ergebnis prüfen

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

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

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

Start

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools ist eine eigenständige agentenorientierte Variante, die anwendungsdefinierten Werkzeugen neben Terminalbefehlen Vorrang gibt. Verwenden Sie sie, wenn Aktionen wie das Lesen von Dateien oder die Codesuche eine mehrstufige Aufgabe voranbringen sollen, wobei die Anwendung jeden Werkzeugaufruf ausführt und sein Ergebnis zurückgibt.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
google/gemini-3.1-pro-preview-customtools
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte 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—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

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
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird
Reasoning-Ausgabe
Für Reasoning gilt innerhalb der Gesamtausgabe der aufgeführte Preis für diese Teilmenge; zählen Sie diese Tokens nicht doppelt hinzu. Wenn die Ausgabe Reasoning-Tokens enthält

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.004 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0004 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0.00075 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
Ausgabe · Reasoning-Ausgabetoken $0.024 / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlich200.000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.004 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0004 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0.00075 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als200.000Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.008 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.036 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0008 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0.00075 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-pro-preview-customtools',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-pro-preview-customtools',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

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

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

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

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

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

Start

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools ist eine eigenständige agentenorientierte Variante, die anwendungsdefinierten Werkzeugen neben Terminalbefehlen Vorrang gibt. Verwenden Sie sie, wenn Aktionen wie das Lesen von Dateien oder die Codesuche eine mehrstufige Aufgabe voranbringen sollen, wobei die Anwendung jeden Werkzeugaufruf ausführt und sein Ergebnis zurückgibt.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
google/gemini-3.1-pro-preview-customtools
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas 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
Preise für explizites Caching
Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird
Reasoning-Ausgabe
Für Reasoning gilt innerhalb der Gesamtausgabe der aufgeführte Preis für diese Teilmenge; zählen Sie diese Tokens nicht doppelt hinzu. Wenn die Ausgabe Reasoning-Tokens enthält

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschließlichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.004 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0004 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0.00075 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
Ausgabe · Reasoning-Ausgabetoken $0.024 / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlich200.000Gebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.004 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0004 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0.00075 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 2Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als200.000Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.008 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.036 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0.0008 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0.00075 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview-customtools', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview-customtools', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

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
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

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

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

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

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

Welche Felder verwendet die Anfrage?

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

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

Welche Grenzen gelten?

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

Weitere Details

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.

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Dokumente auf der Website
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