Google: Gemini 3.1 Pro Preview
Gemini 3.1 Pro Preview es el modelo de razonamiento multimodal de Google para tareas complejas de software, algoritmos y conocimiento. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto o código, con herramientas y salida estructurada. Los niveles de razonamiento low, medium y high orientan el esfuerzo; high es el valor predeterminado documentado.
- Ailoot · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgemini-3.1-pro-preview - Ailoot · Gemini generateContent
POST /v1beta/models/{model}:generateContentgemini-3.1-pro-preview - Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgemini-3.1-pro-preview - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgemini-3.1-pro-preview - Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgoogle/gemini-3.1-pro-preview - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgoogle/gemini-3.1-pro-preview
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 3.1 Pro Preview es el modelo de texto de Google orientado al razonamiento para tareas complejas que necesitan ingeniería de software, desarrollo algorítmico o síntesis de evidencia multimodal. Se basa en Gemini 3 Pro, con énfasis en uso preciso de herramientas, razonamiento más eficiente y ejecución confiable de varios pasos. Texto, imágenes, audio, video y PDF pueden contribuir a una respuesta escrita, un recurso de código o un resultado estructurado.
Para una tarea exigente de programación, proporciona el objetivo, el material pertinente del repositorio, el comportamiento observado y las restricciones que deben conservarse. Los repositorios completos de código pueden aportar contexto para la tarea. Para revisar un contrato de código, pide al modelo que compare cómo dos módulos manejan un contrato compartido de datos, identifique la discrepancia y proponga una corrección enfocada con referencias de código que la respalden. La salida útil distingue el análisis, la revisión propuesta y la evidencia de cualquier validación realizada por la aplicación conectada.
El material de lanzamiento demuestra explicaciones visuales basadas en código y proyectos interactivos, incluida salida SVG animada a partir de un encargo textual. Son recursos de código, no generación de imágenes ráster. Un encargo claro puede definir qué debe explicarse, cómo debe comportarse el elemento visual y los datos que debe representar. Revisa el código resultante y su representación frente a esos requisitos. Para síntesis de datos, proporciona las fuentes reales y solicita una vista que conserve las relaciones y salvedades que contienen.
Los niveles de pensamiento documentados son bajo, medio y alto, con alto como valor predeterminado de 3.1 Pro Preview. El pensamiento no puede deshabilitarse por completo en este perfil Pro. Elige un esfuerzo menor para una respuesta acotada y más razonamiento para trabajo difícil de varios pasos, dejando suficiente capacidad de salida para el entregable final. Un límite pequeño de salida puede interrumpir el razonamiento antes de que aparezca una respuesta final utilizable. La guía de pensamiento separa un resumen del razonamiento del proceso interno completo y explica por qué importa el contexto de firmas de pensamiento de la conversación.
La tabla exacta de Preview enumera llamadas a funciones, ejecución de código, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Maps, contexto de URL y salidas estructuradas. Limita File Search a AI Studio. Proporciona los propósitos de las funciones y las definiciones de parámetros, y continúa a partir del resultado real devuelto. El perfil separado Custom Tools Preview está optimizado para priorizar herramientas personalizadas y bash; es un endpoint del productor con nombre distinto, por lo que esa especialización no debe tratarse silenciosamente como propiedad de cada solicitud de 3.1 Pro. Selecciona un esquema de resultado estructurado cuando una tarea necesite registros definidos en lugar de prosa sin restricciones.
Para análisis multimodal, identifica la página, elemento visual, intervalo de grabación o evento de video pertinente. Para análisis documental, compara un diagrama con su especificación escrita y devuelve cada discrepancia con el pasaje que la respalda. Una fuente hablada puede contribuir con una transcripción o una interpretación textual. Conserva referencias de fuente para las conclusiones que necesitan comprobarse y separa lo visible o declarado de lo inferido. La salida de este perfil sigue siendo texto, incluido código; la generación nativa de imágenes o voz no forma parte de su tabla exacta de capacidades.
La ficha nativa de 3.1 Pro especifica hasta 1M de contexto y 64K de salida textual, y la tabla exacta de API Preview indica 1,048,576 tokens de entrada y 65,536 de salida. Incluye instrucciones, historial de conversación y medios en el presupuesto de entrada. Se documentan caché y procesamiento por lotes, con opciones Flex y Priority también enumeradas para el perfil del productor. Para varios elementos independientes, define la salida requerida y conserva cada identificador de fuente en lugar de combinar evidencia sin relación en una respuesta imposible de rastrear.
La edición Preview identificada sigue siendo distinta del perfil Custom Tools de Pro y de lanzamientos posteriores de Flash o Pro. Sus fortalezas se refieren al razonamiento complejo, la programación y la síntesis de evidencia; el entregable final sigue necesitando comprobarse frente a la fuente y los resultados reales de herramientas. Conserva la ambigüedad sin resolver cuando la información proporcionada no respalde una conclusión definitiva. Un entregable útil es la respuesta, el código o el registro respaldados que solicitó la tarea, con suficiente evidencia para evaluar sus límites prácticos.
Tarea práctica
Tarea práctica
Ejemplo técnico en inglés
Review a cross-module date contract
Review this contract mismatch. Producer emits {due_date: "2026-11-03"}; consumer reads record.dueDate and displays "No date" when missing. Existing stored records use due_date. Propose the smallest compatible correction and tests for both present and absent dates. Preserve the producer field and do not add a second stored field.Resultado esperado
A short mismatch analysis, a focused consumer patch and tests covering the stored field and missing-value behavior.Comprobar el resultado
Check that the patch reads due_date without changing persisted records or treating an absent date as a valid one.Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-previewInicio
Gemini 3.1 Pro Preview es el modelo de razonamiento multimodal de Google para tareas complejas de software, algoritmos y conocimiento. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto o código, con herramientas y salida estructurada. Los niveles de razonamiento low, medium y high orientan el esfuerzo; high es el valor predeterminado documentado.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_block[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Camposystem | Tipostring|content_block[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites Mínimo: 1 El límite se aplica a: límite máximo exacto de la ficha del modelo seleccionado | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop_sequences | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipotool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].input_schema | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campothinking.type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campothinking.budget_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campooutput_config.effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campometadata | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campocache_control | Tipoobject | 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 |
|---|---|
Parámetromaterial_types | Contratotext, image |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratonull |
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrotext_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
POST /v1/messages- Entrada
- USD 0.002 / 1K
- Salida
- USD 0.012 / 1K
- Lectura de caché
- USD 0.0002 / 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 0.002 | SalidaUSD 0.012 | Lectura de cachéUSD 0.0002 | Escritura en cachéBase: — | Caché de 5 minBase: — | Caché de 1 horaBase: — |
| Tamaño de la solicitud, en tokens(200,000; ∞) | EntradaUSD 0.004 | SalidaUSD 0.018 | Lectura de cachéUSD 0.0004 | 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 →
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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento $0.024 / 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 $0.008 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.036 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0008 / 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento $0.024 / 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 $0.008 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.036 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0008 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Solicitudes de ejemplo
Ailoot · Anthropic Messages
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-preview", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-preview", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
model="gemini-3.1-pro-preview",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
model: "gemini-3.1-pro-preview",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.messages.stream(model='gemini-3.1-pro-preview',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 |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | 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
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias de rutas de métodos
/chat/completions
ID de modelo relacionados
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-previewInicio
Gemini 3.1 Pro Preview es el modelo de razonamiento multimodal de Google para tareas complejas de software, algoritmos y conocimiento. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto o código, con herramientas y salida estructurada. Los niveles de razonamiento low, medium y high orientan el esfuerzo; high es el valor predeterminado documentado.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campopath.model | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
Campocontents | Tipocontent[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campocontents[].role | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites user, model | Predeterminado— |
Campocontents[].parts | Tipopart[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
CamposystemInstruction | Tipocontent | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
CampogenerationConfig.maxOutputTokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
CampogenerationConfig.temperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
CampogenerationConfig.topP | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
CampogenerationConfig.topK | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
CampogenerationConfig.stopSequences | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
CampogenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
CampogenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].functionDeclarations | Tipofunction_declaration[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
CampotoolConfig.functionCallingConfig.mode | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
CamposafetySettings | Tipoobject[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
CamposessionId | Tipostring | 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 |
|---|---|
Parámetromaterial_types | Contratotext, image |
Parámetrorequired | Contratocontents |
Parámetrooptional_controls | Contratonull |
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrotext_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
POST /v1beta/models/{model}:generateContent- Entrada
- USD 0.002 / 1K
- Salida
- USD 0.012 / 1K
- Lectura de caché
- USD 0.0002 / 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 0.002 | SalidaUSD 0.012 | Lectura de cachéUSD 0.0002 | Escritura en cachéBase: — | Caché de 5 minBase: — | Caché de 1 horaBase: — |
| Tamaño de la solicitud, en tokens(200,000; ∞) | EntradaUSD 0.004 | SalidaUSD 0.018 | Lectura de cachéUSD 0.0004 | 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 →
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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento $0.024 / 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 $0.008 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.036 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0008 / 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento $0.024 / 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 $0.008 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.036 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0008 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Solicitudes de ejemplo
Ailoot · Gemini generateContent
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent \
-H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from google import genai
from google.genai import types
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-pro-preview", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(resp.to_json_dict())
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-pro-preview", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";
function saveResult(data, stem = "result") {
writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
};
for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
}
for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
const blob = part.inlineData || part.inline_data;
if (blob?.data) {
const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
}
}
}
}
saveResult(resp);
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro-preview',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 |
|---|---|
CamporesponseId | Tipostring |
CampomodelVersion | Tipostring |
Campocandidates[].content.parts[] | Tipotext|inlineData|functionCall|other part |
Campocandidates[].finishReason | Tipostring |
CampousageMetadata | 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
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias de rutas de métodos
/chat/completions
ID de modelo relacionados
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-previewgemini-3.1-pro-previewgoogle/gemini-3.1-pro-preview
Inicio
Gemini 3.1 Pro Preview es el modelo de razonamiento multimodal de Google para tareas complejas de software, algoritmos y conocimiento. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto o código, con herramientas y salida estructurada. Los niveles de razonamiento low, medium y high orientan el esfuerzo; high es el valor predeterminado documentado.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Combinaciones de materiales de entrada
Texto · Texto UTF8
messages[].content
Parámetros del método y ciclo de vida
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetrocontrol_scope | ContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false. |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_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
- Esfuerzo de razonamiento · high
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en high
- Esfuerzo de razonamiento · low
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en low
- Esfuerzo de razonamiento · medium
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en medium
- 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento $0.024 / 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 $0.008 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.036 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0008 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3.1-pro-preview","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
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-3.1-pro-preview", 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 |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | 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
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias de rutas de métodos
/chat/completions
ID de modelo relacionados
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.1-pro-previewgemini-3.1-pro-previewgoogle/gemini-3.1-pro-preview
Inicio
Gemini 3.1 Pro Preview es el modelo de razonamiento multimodal de Google para tareas complejas de software, algoritmos y conocimiento. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto o código, con herramientas y salida estructurada. Los niveles de razonamiento low, medium y high orientan el esfuerzo; high es el valor predeterminado documentado.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | 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 |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_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
- Esfuerzo de razonamiento · high
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en high
- Esfuerzo de razonamiento · low
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en low
- Esfuerzo de razonamiento · medium
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en medium
- 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento $0.024 / 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 $0.008 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.036 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0008 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "gemini-3.1-pro-preview",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.1-pro-preview', '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 |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | 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
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias de rutas de métodos
/chat/completions
ID de modelo relacionados
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-3.1-pro-preview
google/gemini-3.1-pro-previewgemini-3.1-pro-previewgoogle/gemini-3.1-pro-preview
Inicio
Gemini 3.1 Pro Preview es el modelo de razonamiento multimodal de Google para tareas complejas de software, algoritmos y conocimiento. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto o código, con herramientas y salida estructurada. Los niveles de razonamiento low, medium y high orientan el esfuerzo; high es el valor predeterminado documentado.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | 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— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | 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 |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_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
- Esfuerzo de razonamiento · high
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en high
- Esfuerzo de razonamiento · low
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en low
- Esfuerzo de razonamiento · medium
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en medium
- 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento $0.024 / 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 $0.008 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.036 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0008 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-pro-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-pro-preview',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 |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | 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
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias de rutas de métodos
/chat/completions
ID de modelo relacionados
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-3.1-pro-preview
google/gemini-3.1-pro-previewgemini-3.1-pro-previewgoogle/gemini-3.1-pro-preview
Inicio
Gemini 3.1 Pro Preview es el modelo de razonamiento multimodal de Google para tareas complejas de software, algoritmos y conocimiento. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve texto o código, con herramientas y salida estructurada. Los niveles de razonamiento low, medium y high orientan el esfuerzo; high es el valor predeterminado documentado.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | 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 |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_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
- Esfuerzo de razonamiento · high
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en high
- Esfuerzo de razonamiento · low
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en low
- Esfuerzo de razonamiento · medium
- Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento está configurado en medium
- 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens Salida · Tokens de salida de razonamiento $0.024 / 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 $0.004 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.024 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 $0.008 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.036 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0008 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.00075 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "google/gemini-3.1-pro-preview",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview', '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 |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | 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
Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview~google/gemini-pro-latest
Alias de rutas de métodos
/chat/completions
ID de modelo relacionados
google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview
FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview
- ¿Qué entradas y resultados están disponibles?
POST /v1/messages·gemini-3.1-pro-preview:text,image→textPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.1-pro-preview:text,image→textPOST /v1/chat/completions·gemini-3.1-pro-preview:text→textPOST /v1/messages·gemini-3.1-pro-preview:text→json,ssePOST /v1/chat/completions·google/gemini-3.1-pro-preview:text→textPOST /v1/messages·google/gemini-3.1-pro-preview:text→json,sse- ¿Qué campos utiliza la solicitud?
POST /v1/messages·gemini-3.1-pro-preview:model,messages,system,max_tokens,stream,metadataPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.1-pro-preview:contents,systemInstruction,sessionIdPOST /v1/chat/completions·gemini-3.1-pro-preview:model,messages,streamPOST /v1/messages·gemini-3.1-pro-preview:model,messages,max_tokens,streamPOST /v1/chat/completions·google/gemini-3.1-pro-preview:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·google/gemini-3.1-pro-preview:model,messages,max_tokens,stream- ¿Qué límites se aplican?
POST /v1/messages·gemini-3.1-pro-preview:ctx:1048576;max_out:65536;messages.min_items:1;max_tokens.minimum:1POST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.1-pro-preview:ctx:1048576;max_out:65536;contents.min_items:1POST /v1/chat/completions·gemini-3.1-pro-preview:messages.min_items:1POST /v1/chat/completions·google/gemini-3.1-pro-preview:messages.min_items:1