Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-2-5-pro/
Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-2-5-pro/
Language: es-mx

# Google: Gemini 2.5 Pro

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## [Google: Gemini 2.5 Pro](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-2-5-pro/)

Gemini 2.5 Pro es el modelo estable de pensamiento de Google para código complejo, matemáticas, STEM y análisis de contexto largo. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto, con herramientas y salida estructurada. Su presupuesto dinámico de razonamiento admite 128–32,768 tokens y no puede deshabilitarse por completo.

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-2-5-pro/#method-0)
- [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-2-5-pro/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-2-5-pro/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-2-5-pro/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-2-5-pro/#method-4)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-2-5-pro/#method-5)

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Gemini 2.5 Pro es el perfil estable de pensamiento de Google para programación avanzada, matemáticas, STEM y análisis de contexto largo. Puede comprender texto, audio, imágenes, video y repositorios completos de código, y su perfil de Gemini API también acepta entrada PDF. La salida es texto, incluido código, análisis escrito o un registro estructurado. Una tarea útil proporciona la evidencia y solicita un resultado que pueda comprobarse, como una solución explicada, un hallazgo en una base de código o una comparación entre varios documentos.

Para programación, proporciona los archivos pertinentes, el comportamiento observado y el cambio o pregunta importante. El contexto largo puede ayudar al modelo a relacionar módulos en lugar de razonar a partir de un fragmento aislado. Para una investigación de ruta de código, pídele rastrear un identificador desde un formulario de entrada a través del procesamiento y almacenamiento, identificar dónde cambia un contrato y proponer una corrección enfocada. Conserva las restricciones y solicita referencias de respaldo. Una revisión propuesta necesita compararse con el código real y cualquier validación realizada mediante las herramientas conectadas.

Para matemáticas o análisis científico, indica el problema, los supuestos, las unidades y la forma requerida de la respuesta. Proporciona los datos o figuras de los que depende el cálculo. Solicita el resultado respaldado y las comprobaciones que permitan evaluarlo, como casos límite o una comparación con los valores originales. La capacidad de razonamiento del modelo no elimina la ambigüedad del enunciado. Mantén visible una cantidad desconocida o un supuesto sin respaldo en lugar de reemplazarlo por un valor conveniente.

El pensamiento dinámico es el valor predeterminado documentado. La guía GenerateContent de Gemini 2.5 admite un presupuesto explícito de razonamiento de 128 a 32,768 tokens para Pro, o -1 para pensamiento adaptativo. Esta edición no puede deshabilitar por completo el pensamiento. Esos controles difieren de la opción de presupuesto cero de Flash y de los ajustes de nivel de pensamiento de Gemini 3. El presupuesto de pensamiento guía el razonamiento en lugar de garantizar un número exacto de tokens internos, y un límite de respuesta también debe dejar espacio para el entregable final.

Para trabajo documental multimodal, identifica las páginas, gráfica, región de imagen o evento de grabación que deben respaldar la respuesta. Una tarea práctica de síntesis puede solicitar las afirmaciones contrapuestas de varios documentos de origen, sus pasajes de respaldo y las diferencias que importan para una decisión. Pide al modelo distinguir un hecho declarado de una inferencia. Para video o audio, define si el resultado debe ser una descripción, transcripción, resumen o comparación. La imagen y el sonido son evidencia para un resultado textual en este perfil.

La página exacta de API documenta llamadas a funciones, ejecución de código, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps, contexto de URL y salidas estructuradas. Define los propósitos de funciones y los campos de parámetros, y conserva los resultados reales en turnos posteriores. Para un registro limitado por esquema, especifica los campos requeridos y cómo debe representarse la información ausente. La arquitectura nativa es un transformer multimodal de mezcla dispersa de expertos; ese diseño de modelo no proporciona por sí mismo ejecución de herramientas externas ni una aplicación terminada más allá del texto o código devuelto.

La ficha nativa enumera un contexto de entrada de 1M y salida textual de 64K; la tabla de API especifica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 de salida. Las instrucciones, el contenido de origen y el historial conservado contribuyen a la preparación de la entrada. Una capacidad máxima de respuesta incluye tokens de razonamiento, por lo que un límite demasiado pequeño puede interrumpir la respuesta final. Se documentan caché y procesamiento por lotes, junto con opciones Flex y Priority. Conserva cada identificador de fuente y la forma final solicitada al preparar tareas independientes de contexto largo.

El identificador estable es distinto de las ediciones Experimental y Preview que se analizan por separado en la ficha compartida del modelo Pro. No asignes a este perfil sus resultados específicos de versión solo porque comparten el nombre Pro. La ficha identifica posibles alucinaciones y limitaciones en comprensión causal, deducción compleja y razonamiento contrafactual, con una fecha de corte de conocimiento de enero de 2025. Proporciona evidencia actual cuando importe y revisa referencias de fuentes, cálculos y modificaciones propuestas. La salida útil es el recurso respaldado de texto o código que solicitó la tarea.

Tarea práctica

### Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

```
Trace an identifier through storage

Trace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.
```

#### Resultado esperado

```
A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.
```

#### Comprobar el resultado

```
Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`

[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)

Google /`gemini-2.5-pro`

### Inicio

Gemini 2.5 Pro es el modelo estable de pensamiento de Google para código complejo, matemáticas, STEM y análisis de contexto largo. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto, con herramientas y salida estructurada. Su presupuesto dinámico de razonamiento admite 128–32,768 tokens y no puede deshabilitarse por completo.

Entradas aceptadas

Texto · Imágenes

Resultados

Texto

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

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

Entrada

`text`, `image`

Salida

`text`

Contexto

1,048,576 tokens

Salida máxima

65,536 tokens

Formato de salida

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-2.5-pro | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`system` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Mínimo: 1 El límite se aplica a: límite máximo exacto de la ficha del modelo seleccionado | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`stop_sequences` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta proporcionada | Predeterminado— |
| Campo`tools[].description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`tools[].input_schema` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`thinking.type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`thinking.budget_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`output_config.effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`metadata` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`cache_control` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content o bloque type=text`

**Texto + imagen**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} o una fuente con type=url`

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`material_types` | Contratotext, image |
| Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parámetro`optional_controls` | Contratonull |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`text_file_material` | Contratocontenido real en UTF-8 insertado como texto; los ID de archivo y las URLs requieren compatibilidad específica e independiente |

Ciclo de vida: `exact retained published method`

Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos.

### Tarifas

#### Tarifas de métodos Ailoot

Entrada

USD 0.00125 */ 1K*

Salida

USD 0.01 */ 1K*

Lectura de caché

USD 0.000125 */ 1K*

#### Precios según la longitud de la solicitud · Anthropic Messages

| Tamaño de la solicitud, en tokens | Entrada | Salida | Lectura de caché | Escritura en caché | Caché de 5 min | Caché de 1 hora |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tamaño de la solicitud, en tokens(0; 200,000\] | EntradaUSD 0.00125 | SalidaUSD 0.01 | Lectura de cachéUSD 0.000125 | Escritura en cachéBase: — | Caché de 5 minBase: — | Caché de 1 horaBase: — |
| Tamaño de la solicitud, en tokens(200,000; ∞) | EntradaUSD 0.0025 | SalidaUSD 0.015 | Lectura de cachéUSD 0.00025 | Escritura en cachéBase: — | Caché de 5 minBase: — | Caché de 1 horaBase: — |

Tarifas en USD por 1K tokens. Si no se define ninguna tarifa, se hereda la tarifa base de este método; «—» indica que no hay tarifa base definida.

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

#### Detalles de la tarifa de referencia

Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las cotizaciones ni los cargos. Los cargos aplicados usan las tarifas del método Ailoot seleccionado.

Tablas de referencia del modelo

#### Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraciónOpenAI Chat · Tarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraciónOpenAI Chat · Nivel 1 según la longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive200,000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónOpenAI Chat · Nivel 2 según la longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de200,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.005** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.03** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónAnthropic Messages · Tarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraciónAnthropic Messages · Nivel 1 según la longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive200,000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónAnthropic Messages · Nivel 2 según la longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de200,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.005** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.03** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot · Anthropic Messages

Ejemplo de textoEntrada, imagenPython SDKNode.js SDKFlujo en Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "gemini-2.5-pro",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='gemini-2.5-pro',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recibir y guardar resultados

#### Ailoot · Anthropic Messages

json o SSE

##### Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

##### Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)

**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-2.5-pro`

[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=gemini)

Google /`gemini-2.5-pro`

### Inicio

Gemini 2.5 Pro es el modelo estable de pensamiento de Google para código complejo, matemáticas, STEM y análisis de contexto largo. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto, con herramientas y salida estructurada. Su presupuesto dinámico de razonamiento admite 128–32,768 tokens y no puede deshabilitarse por completo.

Entradas aceptadas

Texto · Imágenes

Resultados

Texto

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

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

Entrada

`text`, `image`

Salida

`text`

Contexto

1,048,576 tokens

Salida máxima

65,536 tokens

Formato de salida

json o transmisión en flujo compatible

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`path.model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-2.5-pro | Predeterminado— |
| Campo`contents` | Tipo`content[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
| Campo`contents[].role` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites user, model | Predeterminado— |
| Campo`contents[].parts` | Tipo`part[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`systemInstruction` | Tipo`content` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.maxOutputTokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.topP` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.topK` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.stopSequences` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools[].functionDeclarations` | Tipo`function_declaration[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`toolConfig.functionCallingConfig.mode` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`safetySettings` | Tipo`object[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`sessionId` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`contents[].parts[].text`

**Texto + imagen**

`parts[].inlineData={mimeType,data}`

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`material_types` | Contratotext, image |
| Parámetro`required` | Contratocontents |
| Parámetro`optional_controls` | Contratonull |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`text_file_material` | Contratocontenido real en UTF-8 insertado como texto; los ID de archivo y las URLs requieren compatibilidad específica e independiente |

Ciclo de vida: `exact retained published method`

Las estructuras e ID de los métodos son exactos; la capacidad del proveedor y la admisión son conceptos distintos.

### Tarifas

#### Tarifas de métodos Ailoot

Entrada

USD 0.00125 */ 1K*

Salida

USD 0.01 */ 1K*

Lectura de caché

USD 0.000125 */ 1K*

#### Precios según la longitud de la solicitud · Gemini generateContent

| Tamaño de la solicitud, en tokens | Entrada | Salida | Lectura de caché | Escritura en caché | Caché de 5 min | Caché de 1 hora |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Tamaño de la solicitud, en tokens(0; 200,000\] | EntradaUSD 0.00125 | SalidaUSD 0.01 | Lectura de cachéUSD 0.000125 | Escritura en cachéBase: — | Caché de 5 minBase: — | Caché de 1 horaBase: — |
| Tamaño de la solicitud, en tokens(200,000; ∞) | EntradaUSD 0.0025 | SalidaUSD 0.015 | Lectura de cachéUSD 0.00025 | Escritura en cachéBase: — | Caché de 5 minBase: — | Caché de 1 horaBase: — |

Tarifas en USD por 1K tokens. Si no se define ninguna tarifa, se hereda la tarifa base de este método; «—» indica que no hay tarifa base definida.

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

#### Detalles de la tarifa de referencia

Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las cotizaciones ni los cargos. Los cargos aplicados usan las tarifas del método Ailoot seleccionado.

Tablas de referencia del modelo

#### Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraciónOpenAI Chat · Tarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraciónOpenAI Chat · Nivel 1 según la longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive200,000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónOpenAI Chat · Nivel 2 según la longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de200,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.005** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.03** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónAnthropic Messages · Tarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraciónAnthropic Messages · Nivel 1 según la longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive200,000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónAnthropic Messages · Nivel 2 según la longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de200,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.005** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.03** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot · Gemini generateContent

Ejemplo de textoEntrada, imagenPython SDKNode.js SDKFlujo en Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
from google import genai
from google.genai import types
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
    api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-pro", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_json_dict())
```

```js
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path

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

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

count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
    for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-2.5-pro',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):
        payload=chunk.to_json_dict()
        log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
        save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))
        count+=1
```

### Recibir y guardar resultados

#### Ailoot · Gemini generateContent

json o transmisión en flujo compatible

##### Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los candidatos y sus partes, incluidas las llamadas de función, las firmas de razonamiento y el uso; ensambla los fragmentos de la transmisión en flujo en orden.

##### Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`responseId` | Tipostring |
| Campo`modelVersion` | Tipostring |
| Campo`candidates[].content.parts[]` | Tipotext\|inlineData\|functionCall\|other part |
| Campo`candidates[].finishReason` | Tipostring |
| Campo`usageMetadata` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=gemini)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=gemini), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-pro`

[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat)

Google /`gemini-2.5-pro`

ID del modelo

- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`

### Inicio

Gemini 2.5 Pro es el modelo estable de pensamiento de Google para código complejo, matemáticas, STEM y análisis de contexto largo. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto, con herramientas y salida estructurada. Su presupuesto dinámico de razonamiento admite 128–32,768 tokens y no puede deshabilitarse por completo.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

Texto

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

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

Entrada

`text`

Salida

`text`

Formato de salida

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-2.5-pro | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content`

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`required` | Contratomodel, messages |
| Parámetro`material_types` | Contratotext |
| Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
| Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
| Parámetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parámetro`control_scope` | ContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false. |
| Parámetro`output_modalities` | Contratotext |
| Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse |
| Parámetro`multimodal_input_binding` | Contratonull |

Alias de método: `/chat/completions`

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

### Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Precios de caché explícita

No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Salida de razonamiento

El razonamiento usa la tarifa indicada para ese subconjunto dentro de la salida total; no cuentes esos tokens dos veces. Cuando la salida incluye tokens de razonamiento

#### Tarifas de Ailoot

#### Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive200,000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de200,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.005** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.03** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-2.5-pro","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-pro", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

### Recibir y guardar resultados

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

##### Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

##### Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-pro`

[`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)

Google /`gemini-2.5-pro`

ID del modelo

- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`

### Inicio

Gemini 2.5 Pro es el modelo estable de pensamiento de Google para código complejo, matemáticas, STEM y análisis de contexto largo. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto, con herramientas y salida estructurada. Su presupuesto dinámico de razonamiento admite 128–32,768 tokens y no puede deshabilitarse por completo.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

json · sse

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

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

Entrada

`text`

Salida

`json`, `sse`

Formato de salida

JSON o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-2.5-pro | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`cadena messages[].content`

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parámetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parámetro`material_types` | Contratotext |
| Parámetro`text_file_material` | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

### Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Precios de caché explícita

No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Salida de razonamiento

El razonamiento usa la tarifa indicada para ese subconjunto dentro de la salida total; no cuentes esos tokens dos veces. Cuando la salida incluye tokens de razonamiento

#### Tarifas de Ailoot

#### Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive200,000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de200,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.005** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.03** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo

```json
{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

### Recibir y guardar resultados

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

##### Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

##### Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-2.5-pro`

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat)

Google /`google/gemini-2.5-pro`

ID del modelo

- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`

### Inicio

Gemini 2.5 Pro es el modelo estable de pensamiento de Google para código complejo, matemáticas, STEM y análisis de contexto largo. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto, con herramientas y salida estructurada. Su presupuesto dinámico de razonamiento admite 128–32,768 tokens y no puede deshabilitarse por completo.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

Texto

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

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

Entrada

`text`

Salida

`text`

Formato de salida

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-2.5-pro | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
| Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content`

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`required` | Contratomodel, messages |
| Parámetro`material_types` | Contratotext |
| Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
| Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
| Parámetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parámetro`control_scope` | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
| Parámetro`output_modalities` | Contratotext |
| Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse |
| Parámetro`multimodal_input_binding` | Contratonull |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

### Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Precios de caché explícita

No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Salida de razonamiento

El razonamiento usa la tarifa indicada para ese subconjunto dentro de la salida total; no cuentes esos tokens dos veces. Cuando la salida incluye tokens de razonamiento

#### Tarifas de Ailoot

#### Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive200,000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de200,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.005** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.03** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Recibir y guardar resultados

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

##### Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

##### Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=chat), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-2.5-pro`

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)

Google /`google/gemini-2.5-pro`

ID del modelo

- `gemini-2.5-pro`
- `google/gemini-2.5-pro`

### Inicio

Gemini 2.5 Pro es el modelo estable de pensamiento de Google para código complejo, matemáticas, STEM y análisis de contexto largo. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto, con herramientas y salida estructurada. Su presupuesto dinámico de razonamiento admite 128–32,768 tokens y no puede deshabilitarse por completo.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

json · sse

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

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

Entrada

`text`

Salida

`json`, `sse`

Formato de salida

JSON o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-2.5-pro | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`cadena messages[].content`

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens |
| Parámetro`optional_controls` | Contratostream |
| Parámetro`material_types` | Contratotext |
| Parámetro`text_file_material` | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

### Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Precios de caché explícita

No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Salida de razonamiento

El razonamiento usa la tarifa indicada para ese subconjunto dentro de la salida total; no cuentes esos tokens dos veces. Cuando la salida incluye tokens de razonamiento

#### Tarifas de Ailoot

#### Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento **$0.02** / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive200,000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.0025** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.02** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.00025** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de200,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.005** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.03** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0005** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo

```json
{
  "model": "google/gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

### Recibir y guardar resultados

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

##### Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

##### Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
| --- | --- | --- |
| Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Core&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages), [`gemini-2.5-pro`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-2.5-pro&route=Ultra&caller=gemini-2.5-pro&fmt=messages)

FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

`POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-2.5-pro`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-2.5-pro`: `text` → `json`, `sse`

¿Qué campos utiliza la solicitud?

`POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-2.5-pro`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `google/gemini-2.5-pro`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

¿Qué límites se aplican?

`POST /v1/messages` · `gemini-2.5-pro`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-2.5-pro`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `contents.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-pro`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-2.5-pro`: `messages.min_items`: `1`

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