μοντέλα

Gemini Pro Agent

Markdown · JSON

Gemini Pro Agent

Πολυτροπικό μοντέλο της Google για σύνθετες εργασίες προγραμματισμού, ανάλυση εκτενούς υλικού και ακριβή εργασία πολλών βημάτων με εργαλεία.

Σχετικά με το μοντέλο

Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.

Το Gemini 3.1 Pro Preview προορίζεται για επεξεργασία σύνθετου υλικού και εργασίες που απαιτούν πολλές διαδοχικές αποφάσεις. Η Google δίνει έμφαση στη μηχανική λογισμικού, τη χρήση εργαλείων και τη συνέπεια των πραγματολογικών απαντήσεων. Το μοντέλο βοηθά στην ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων, ολόκληρων αποθετηρίων λογισμικού και εργασιών όπου το κείμενο συνδυάζεται με οπτικό ή ηχητικό υλικό.

Ποιο υλικό κατανοεί το μοντέλο

Στα χαρακτηριστικά της Google περιλαμβάνονται κείμενο, εικόνες, βίντεο, ήχος και PDF. Στον τρέχοντα κατάλογο του Ailoot API, για τις μεθόδους κειμένου δηλώνονται κείμενο και εικόνες στην είσοδο και κείμενο στην έξοδο. Βίντεο, ήχος και PDF δεν περιλαμβάνονται σε αυτό το σύνολο εισόδων. Το μεγάλο παράθυρο συμφραζομένων χωρά έως 1 048 576 token εισόδου και η απάντηση κειμένου έως 65 536 token εξόδου. Η κατανόηση εικόνων και ήχου δεν σημαίνει δημιουργία τους: η έξοδος αυτής της έκδοσης παραμένει κείμενο.

Συλλογισμός και εργασία σε βήματα

Το Thinking επιτρέπει να αφιερώνεται πρόσθετη προσπάθεια στον εσωτερικό συλλογισμό. Στη λειτουργία του βασικού μοντέλου που περιγράφει η Google, το προεπιλεγμένο επίπεδο είναι high· διατίθενται low, medium, high. Αυτές οι τιμές περιγράφουν το βασικό μοντέλο της Google· η λειτουργία και η διαθεσιμότητα ελέγχου μέσω του Ailoot API καθορίζονται από την επιλεγμένη μέθοδο και την παραλλαγή μοντέλου. Τα κύρια σενάρια περιλαμβάνουν σύνθετο προγραμματισμό, ανάπτυξη αλγορίθμων, στρατηγικό σχεδιασμό και σταδιακή βελτίωση λύσης. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν χρειάζεται συνεκτίμηση πολλών αλληλένδετων απαιτήσεων και επιστροφή σε ενδιάμεσα αποτελέσματα.

Οι δυνατότητες του μοντέλου περιλαμβάνουν κλήσεις συναρτήσεων, εκτέλεση κώδικα και δομημένες απαντήσεις. Υποστηρίζονται προσωρινή αποθήκευση συμφραζομένων, τεκμηρίωση μέσω αναζήτησης, Google Maps και χρήση περιεχομένου διευθύνσεων ιστού· προβλέπεται μαζική επεξεργασία. Αυτό το σύνολο επιτρέπει μια διαδικασία όπου το μοντέλο αναλύει δεδομένα, επιλέγει το επόμενο εργαλείο και διαμορφώνει το τελικό αποτέλεσμα. Η πραγματική διαθεσιμότητα κάθε εργαλείου εξαρτάται από τη μέθοδο εργασίας με το μοντέλο.

Έκδοση και χαρακτηριστικά

Η κάρτα αφορά την προκαταρκτική έκδοση gemini-3.1-pro-preview. Βασίζεται στο Gemini 3 Pro. Ο κατασκευαστής προσδιορίζει χωριστά την παραλλαγή gemini-3.1-pro-preview-customtools, προσανατολισμένη σε διαδικασίες με κέλυφος εντολών και προσαρμοσμένα εργαλεία. Οι προτεραιότητές της στην επιλογή εργαλείων και τα χαρακτηριστικά συμπεριφοράς της δεν αποτελούν ιδιότητες της κανονικής έκδοσης Preview.

Για το μοντέλο παραμένουν οι γενικοί περιορισμοί της βασικής σειράς: οι απαντήσεις μπορεί να περιέχουν επινοημένες πληροφορίες και ορισμένα αιτήματα να εκτελούνται αργά ή να τερματίζονται λόγω λήξης χρονικού ορίου. Ο συλλογισμός πολλών βημάτων, το μεγάλο παράθυρο συμφραζομένων και η πρόσβαση σε δεδομένα βοηθούν στην επεξεργασία σύνθετης εργασίας, αλλά δεν μετατρέπουν κάθε παραγόμενο συμπέρασμα σε επαληθευμένο γεγονός.

Πρακτική εργασία

Πρακτική εργασία

Τεχνικό παράδειγμα στα αγγλικά

Design a dependency-aware work order

Plan execution for these tasks: A has no dependency; B depends on A; C depends on A; D depends on both B and C. At most two tasks may run together, and each takes one hour. Give the earliest valid schedule, a general scheduling algorithm and a test that catches starting D before C finishes.

Αναμενόμενο αποτέλεσμα

A time-slot schedule, algorithm pseudocode and a dependency-violation test case.

Έλεγχος αποτελέσματος

Check that the proposed schedule respects both dependencies and the two-task concurrency limit.
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-pro-agent

gemini-pro-agent

Google /gemini-pro-agent

Εισαγωγή

Πολυτροπικό μοντέλο της Google για σύνθετες εργασίες προγραμματισμού, ανάλυση εκτενούς υλικού και ακριβή εργασία πολλών βημάτων με εργαλεία.

Αποδεκτές είσοδοι
Κείμενο · Εικόνες
Αποτελέσματα
Κείμενο

Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Είσοδος
text, image
Έξοδος
text
Παράθυρο συμφραζομένων
1.048.576 tokens
Μέγιστη έξοδος
65.536 tokens
Μορφή εξόδου
json ή SSE
ΠεδίοΤύποςΑπαίτησηΤιμές και όριαΠροεπιλογή
ΠεδίοmodelΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
gemini-pro-agent
Προεπιλογή—
ΠεδίοmessagesΤύποςmessage[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].roleΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
user, assistant
Προεπιλογή—
Πεδίοmessages[].contentΤύποςstring|content_block[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
ΠεδίοsystemΤύποςstring|content_block[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοmax_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Το όριο εφαρμόζεται σε: ακριβές ανώτατο όριο του επιλεγμένου μοντέλου/της επιλεγμένης κάρτας
Προεπιλογή—
ΠεδίοstreamΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογήfalse
ΠεδίοtemperatureΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtop_pΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοstop_sequencesΤύποςstring[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtoolsΤύποςtool[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].nameΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εφαρμόζεται όταν: Παρεχόμενο εργαλείο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].descriptionΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtools[].input_schemaΤύποςJSON_schemaΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοtool_choiceΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοthinking.typeΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοthinking.budget_tokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοoutput_config.effortΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοmetadataΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Πεδίοcache_controlΤύποςobjectΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Συνδυασμοί υλικών εισόδου

Κείμενο · Κείμενο UTF8

messages[].content ή μπλοκ type=text

Κείμενο + εικόνα

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ή πηγή με type=url

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
ΠαράμετροςΣύμβαση
Παράμετροςmaterial_typesΣύμβασηtext, image
ΠαράμετροςrequiredΣύμβασηmodel, messages, max_tokens
Παράμετροςoptional_controlsΣύμβασηnull
Παράμετροςcontent_typeΣύμβασηapplication/json
Παράμετροςtext_file_materialΣύμβασηπραγματικό περιεχόμενο UTF-8 που εισάγεται ως κείμενο· τα IDs/URLs αρχείων απαιτούν ξεχωριστή, ακριβή υποστήριξη

Κύκλος ζωής: exact retained published method

Οι δομές και τα ID των μεθόδων είναι ακριβή· η δυνατότητα του προμηθευτή είναι ξεχωριστή από την αποδοχή αιτημάτων.

Τιμολόγηση

Χρεώσεις μεθόδων Ailoot

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Είσοδος
0,002 $ / 1K
Έξοδος
0,012 $ / 1K
Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη
0,0002 $ / 1K

Τιμές ανά μήκος αιτήματος · Anthropic Messages

Μέγεθος αιτήματος, tokenΕίσοδοςΈξοδοςΑνάγνωση από την κρυφή μνήμηΕγγραφή στην κρυφή μνήμηΚρυφή μνήμη 5 λεπτώνΚρυφή μνήμη 1 ώρας
Μέγεθος αιτήματος, token(0; 200.000]Είσοδος0,002 $Έξοδος0,012 $Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη0,0002 $Εγγραφή στην κρυφή μνήμηΒασική: —Κρυφή μνήμη 5 λεπτώνΒασική: —Κρυφή μνήμη 1 ώραςΒασική: —
Μέγεθος αιτήματος, token(200.000; ∞)Είσοδος0,004 $Έξοδος0,018 $Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη0,0004 $Εγγραφή στην κρυφή μνήμηΒασική: —Κρυφή μνήμη 5 λεπτώνΒασική: —Κρυφή μνήμη 1 ώραςΒασική: —

Χρεώσεις σε USD ανά 1K token. Αν δεν ορίζεται χρέωση, κληρονομείται η βασική χρέωση αυτής της μεθόδου· το «—» σημαίνει ότι δεν έχει οριστεί βασική χρέωση.

Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →

Παραδείγματα αιτημάτων

Ailoot · Anthropic Messages

Παράδειγμα κειμένουΕίσοδος, εικόναPython SDKNode.js SDKΡοή σε Python
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-pro-agent", "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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${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-pro-agent", "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
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-pro-agent",
    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"))
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-pro-agent",
  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);
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-pro-agent',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")

Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

Ailoot · Anthropic Messages

json ή SSE

Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.

Διατηρήστε όλα τα μπλοκ περιεχομένου, τις υπογραφές συλλογιστικής και τα πραγματικά ID χρήσης εργαλείων. Συνθέστε όλες τις διαφορικές ενημερώσεις μπλοκ SSE· το πρώτο μπλοκ κειμένου δεν είναι η πλήρης έξοδος.

Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης
ΠεδίοΤύπος
ΠεδίοidΤύποςstring
ΠεδίοmodelΤύποςstring
Πεδίοcontent[]Τύποςtext|thinking|tool_use|other content block
Πεδίοstop_reasonΤύποςstring|null
ΠεδίοusageΤύποςobject
Σφάλματα και επόμενα βήματα
ΑπάντησηΣυνθήκηΕπόμενο βήμα
Απάντηση400 · invalid_request_errorΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρουΕπόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.

Εναλλακτικά ονόματα

Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

Ailoot gemini-pro-agent

Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

Σχετικά ID μοντέλων

gemini-pro-agent

Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent gemini-pro-agent

gemini-pro-agent

Google /gemini-pro-agent

Εισαγωγή

Πολυτροπικό μοντέλο της Google για σύνθετες εργασίες προγραμματισμού, ανάλυση εκτενούς υλικού και ακριβή εργασία πολλών βημάτων με εργαλεία.

Αποδεκτές είσοδοι
Κείμενο · Εικόνες
Αποτελέσματα
Κείμενο

Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι

Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent
Είσοδος
text, image
Έξοδος
text
Παράθυρο συμφραζομένων
1.048.576 tokens
Μέγιστη έξοδος
65.536 tokens
Μορφή εξόδου
json ή υποστηριζόμενη μετάδοση σε ροή
ΠεδίοΤύποςΑπαίτησηΤιμές και όριαΠροεπιλογή
Πεδίοpath.modelΤύποςstringΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
gemini-pro-agent
Προεπιλογή—
ΠεδίοcontentsΤύποςcontent[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1
Προεπιλογή—
Πεδίοcontents[].roleΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
user, model
Προεπιλογή—
Πεδίοcontents[].partsΤύποςpart[]ΑπαίτησηΥποχρεωτικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
ΠεδίοsystemInstructionΤύποςcontentΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
ΠεδίοgenerationConfig.maxOutputTokensΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Ελάχιστο: 1
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοgenerationConfig.temperatureΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοgenerationConfig.topPΤύποςnumberΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοgenerationConfig.topKΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοgenerationConfig.stopSequencesΤύποςstring[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughtsΤύποςbooleanΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudgetΤύποςintegerΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
Πεδίοtools[].functionDeclarationsΤύποςfunction_declaration[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοtoolConfig.functionCallingConfig.modeΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοsafetySettingsΤύποςobject[]ΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όρια
Εξαρτάται από το μοντέλο
Προεπιλογή—
ΠεδίοsessionIdΤύποςstringΑπαίτησηΠροαιρετικόΤιμές και όριαΠροεπιλογή—
Συνδυασμοί υλικών εισόδου

Κείμενο · Κείμενο UTF8

contents[].parts[].text

Κείμενο + εικόνα

parts[].inlineData={mimeType,data}

Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου
ΠαράμετροςΣύμβαση
Παράμετροςmaterial_typesΣύμβασηtext, image
ΠαράμετροςrequiredΣύμβασηcontents
Παράμετροςoptional_controlsΣύμβασηnull
Παράμετροςcontent_typeΣύμβασηapplication/json
Παράμετροςtext_file_materialΣύμβασηπραγματικό περιεχόμενο UTF-8 που εισάγεται ως κείμενο· τα IDs/URLs αρχείων απαιτούν ξεχωριστή, ακριβή υποστήριξη

Κύκλος ζωής: exact retained published method

Οι δομές και τα ID των μεθόδων είναι ακριβή· η δυνατότητα του προμηθευτή είναι ξεχωριστή από την αποδοχή αιτημάτων.

Τιμολόγηση

Χρεώσεις μεθόδων Ailoot

Ailoot Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
Είσοδος
0,002 $ / 1K
Έξοδος
0,012 $ / 1K
Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη
0,0002 $ / 1K

Τιμές ανά μήκος αιτήματος · Gemini generateContent

Μέγεθος αιτήματος, tokenΕίσοδοςΈξοδοςΑνάγνωση από την κρυφή μνήμηΕγγραφή στην κρυφή μνήμηΚρυφή μνήμη 5 λεπτώνΚρυφή μνήμη 1 ώρας
Μέγεθος αιτήματος, token(0; 200.000]Είσοδος0,002 $Έξοδος0,012 $Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη0,0002 $Εγγραφή στην κρυφή μνήμηΒασική: —Κρυφή μνήμη 5 λεπτώνΒασική: —Κρυφή μνήμη 1 ώραςΒασική: —
Μέγεθος αιτήματος, token(200.000; ∞)Είσοδος0,004 $Έξοδος0,018 $Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη0,0004 $Εγγραφή στην κρυφή μνήμηΒασική: —Κρυφή μνήμη 5 λεπτώνΒασική: —Κρυφή μνήμη 1 ώραςΒασική: —

Χρεώσεις σε USD ανά 1K token. Αν δεν ορίζεται χρέωση, κληρονομείται η βασική χρέωση αυτής της μεθόδου· το «—» σημαίνει ότι δεν έχει οριστεί βασική χρέωση.

Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →

Παραδείγματα αιτημάτων

Ailoot · Gemini generateContent

Παράδειγμα κειμένουΕίσοδος, εικόναPython SDKNode.js SDKΡοή σε Python
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-pro-agent: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
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-pro-agent: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
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-pro-agent", 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())
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-pro-agent", 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);
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-pro-agent',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

Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων

Ailoot · Gemini generateContent

json ή υποστηριζόμενη μετάδοση σε ροή

Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα

Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.

Διατηρήστε όλες τις υποψήφιες απαντήσεις και τα τμήματα, συμπεριλαμβανομένων των κλήσεων συναρτήσεων, των υπογραφών συλλογιστικής και των στοιχείων χρήσης· συνθέστε τα τμήματα της ροής με τη σειρά τους.

Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης

Διατηρήστε τα ID αιτήματος/απάντησης και τις κεφαλίδες. Δεν παρέχεται γενικό URL ανάκτησης εργασιών κειμένου.

Πεδία απάντησης
ΠεδίοΤύπος
ΠεδίοresponseIdΤύποςstring
ΠεδίοmodelVersionΤύποςstring
Πεδίοcandidates[].content.parts[]Τύποςtext|inlineData|functionCall|other part
Πεδίοcandidates[].finishReasonΤύποςstring
ΠεδίοusageMetadataΤύποςobject
Σφάλματα και επόμενα βήματα
ΑπάντησηΣυνθήκηΕπόμενο βήμα
Απάντηση400 · invalid_request_errorΣυνθήκηΜη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρουΕπόμενο βήμαΔιορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.

Εναλλακτικά ονόματα

Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου

Ailoot gemini-pro-agent

Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων

Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.

Σχετικά ID μοντέλων

gemini-pro-agent

FAQ · Gemini Pro Agent
Ποιες είσοδοι και αποτελέσματα διατίθενται;

POST /v1/messages · gemini-pro-agent: text, image → text

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-pro-agent: text, image → text

Ποια πεδία χρησιμοποιεί το αίτημα;

POST /v1/messages · gemini-pro-agent: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-pro-agent: contents, systemInstruction, sessionId

Ποια όρια ισχύουν;

POST /v1/messages · gemini-pro-agent: ctx: 1048576; max_out: 65536; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-pro-agent: ctx: 1048576; max_out: 65536; contents.min_items: 1

Περισσότερες λεπτομέρειες

Συνδέστε το Ailoot με Claude Code, OpenCode, Hermes ή τη δική σας εφαρμογή.

Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της

Η εταιρεία και το χαρτοφυλάκιο έργων της: εκατομμύρια πελάτες· μηνιαίες πωλήσεις δισεκατομμυρίων.

Αγοράστε token με έκπτωση.

Έκπτωση συνδρομής για τακτική χρήση. Προωθητικοί κωδικοί — έως 50% στην αγορά token.

Συνδρομή
Επιλέξτε πρόγραμμα με έκπτωση για τα τακτικά αιτήματά σας.
Προωθητικός κωδικός έως 50%
Εισαγάγετε τον κωδικό στην αγορά. Η τιμή επανυπολογίζεται σύμφωνα με την ενεργή προσφορά.
Δαπάνες στο ιστορικό
Μοντέλο, token και ποσό αποθηκεύονται για κάθε αίτημα.

Επιλέξτε συνδρομή · Δείτε τιμές μοντέλων

Συνδέστε το API με το προϊόν που πουλάτε.

SaaS, εφαρμογές και bot — σύμφωνα με τη δημόσια προσφορά και τη σύμβαση άδειας χρήσης Ailoot. Για μεταπώληση ζητήστε σχετική άδεια.

Εμπορική εφαρμογή
Ενσωματώστε δημιουργία κειμένου, εικόνων, βίντεο και ήχου στις πληρωμένες λειτουργίες της υπηρεσίας σας.
Άδεια για μεταπωλητή
Στείλτε περιγραφή έργου και τρόπο πρόσβασης. Ζητήστε γραπτούς όρους χρήσης και μεταπώλησης.
Έγγραφα στον ιστότοπο
Δημόσια προσφορά, σύμβαση άδειας χρήσης και πολιτική επεξεργασίας δεδομένων είναι διαθέσιμες πριν τη σύνδεση.

Ζητήστε άδεια μεταπώλησης · Δημόσια προσφορά και σύμβαση άδειας χρήσης