Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-3-1-pro-preview/
Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-3-1-pro-preview/
Language: es-mx

# Google: Gemini 3.1 Pro Preview

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## [Google: Gemini 3.1 Pro Preview](https://ailoot.ai/models/es-mx/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/messages` `gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-3-1-pro-preview/#method-0)
- [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-3-1-pro-preview/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-3-1-pro-preview/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-3-1-pro-preview/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-3-1-pro-preview/#method-4)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/gemini-3-1-pro-preview/#method-5)

Sobre el modelo

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

Gemini 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-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

Google /`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 · Imágenes

Resultados

Texto

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

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

Entrada

`text`, `image`

Salida

`text`

Contexto

1,048,576 tokens

Salida máxima

65,536 tokens

Formato de salida

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`system` | Tipo`string\|content_block[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Mínimo: 1 El límite se aplica a: límite máximo exacto de la ficha del modelo seleccionado | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`stop_sequences` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools` | Tipo`tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta proporcionada | Predeterminado— |
| Campo`tools[].description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`tools[].input_schema` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`thinking.type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`thinking.budget_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`output_config.effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`metadata` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`cache_control` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF8

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

**Texto + imagen**

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

Parámetros del método y ciclo de vida

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

Ciclo de vida: `exact retained published method`

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

### Tarifas

#### Tarifas de métodos Ailoot

Entrada

USD 0.002 */ 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 →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

#### Detalles de la tarifa de referencia

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

Tablas de referencia del modelo

#### Precios por configuración

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

| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraciónOpenAI Chat · Tarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.004** / 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

Ejemplo de textoEntrada, imagenPython SDKNode.js SDKFlujo en Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-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
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-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
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="gemini-3.1-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"))
```

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

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "gemini-3.1-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);
```

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

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

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

with client.messages.stream(model='gemini-3.1-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 |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

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

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.1-pro-preview`

[`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=gemini)

Google /`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 · Imágenes

Resultados

Texto

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

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

Entrada

`text`, `image`

Salida

`text`

Contexto

1,048,576 tokens

Salida máxima

65,536 tokens

Formato de salida

json o transmisión en flujo compatible

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`path.model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
| Campo`contents` | Tipo`content[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
| Campo`contents[].role` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites user, model | Predeterminado— |
| Campo`contents[].parts` | Tipo`part[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`systemInstruction` | Tipo`content` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.maxOutputTokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.topP` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.topK` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.stopSequences` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools[].functionDeclarations` | Tipo`function_declaration[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`toolConfig.functionCallingConfig.mode` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`safetySettings` | Tipo`object[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`sessionId` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`contents[].parts[].text`

**Texto + imagen**

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

Parámetros del método y ciclo de vida

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

Ciclo de vida: `exact retained published method`

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

### Tarifas

#### Tarifas de métodos Ailoot

Entrada

USD 0.002 */ 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 →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

#### Detalles de la tarifa de referencia

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

Tablas de referencia del modelo

#### Precios por configuración

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

| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguraciónOpenAI Chat · Tarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.004** / 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

Ejemplo de textoEntrada, imagenPython SDKNode.js SDKFlujo en Python

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

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-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
```

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
    api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-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())
```

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

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-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);
```

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

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

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

count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
    for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-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 |
| --- | --- |
| Campo`responseId` | Tipostring |
| Campo`modelVersion` | Tipostring |
| Campo`candidates[].content.parts[]` | Tipotext\|inlineData\|functionCall\|other part |
| Campo`candidates[].finishReason` | Tipostring |
| Campo`usageMetadata` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

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

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=gemini)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=gemini), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.1-pro-preview`

[`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)

Google /`gemini-3.1-pro-preview`

ID del modelo

- `gemini-3.1-pro-preview`
- `google/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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content`

Parámetros del método y ciclo de vida

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

Alias de método: `/chat/completions`

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

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

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

### Tarifas

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

Modo fast

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

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

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 →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-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
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-3.1-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 |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

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

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=chat), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=chat), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-preview`

[`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

Google /`gemini-3.1-pro-preview`

ID del modelo

- `gemini-3.1-pro-preview`
- `google/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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`cadena messages[].content`

Parámetros del método y ciclo de vida

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

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

### Tarifas

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

Modo fast

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

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

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 →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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

```json
{
  "model": "gemini-3.1-pro-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.1-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
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.1-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 |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

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

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3.1-pro-preview`

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)

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

ID del modelo

- `gemini-3.1-pro-preview`
- `google/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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
| Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
| Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
| Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
| Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
| Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
| Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
| Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF8

`messages[].content`

Parámetros del método y ciclo de vida

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

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

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

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

### Tarifas

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

Modo fast

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

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

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 →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-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
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-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"))
```

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-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 |
| --- | --- |
| Campo`choices[].index` | Tipointeger |
| Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null |
| Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] |
| Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring |
| Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array |
| Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

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

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=chat), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=chat), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=chat)

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

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

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

ID del modelo

- `gemini-3.1-pro-preview`
- `google/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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-3.1-pro-preview | Predeterminado— |
| Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
| Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
| Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |

Combinaciones de materiales de entrada

**Texto** · Texto UTF-8

`cadena messages[].content`

Parámetros del método y ciclo de vida

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

Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed`

### Tarifas

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

Modo fast

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

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

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 →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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

```json
{
  "model": "google/gemini-3.1-pro-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-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
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-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 |
| --- | --- |
| Campo`id` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Campo`stop_reason` | Tipostring\|null |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errores y siguientes pasos

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

### Alias

#### Alias del modelo

<strong>Ailoot</strong> [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)
[`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`google/gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`~google/gemini-pro-latest`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Ultra&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

`POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-preview`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-preview`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.1-pro-preview`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-preview`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview`: `text` → `text` `POST /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`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-preview`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.1-pro-preview`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-preview`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /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`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-preview`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `contents.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.1-pro-preview`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview`: `messages.min_items`: `1`

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Gasto en el historial

Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición.

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Licencia para revendedores

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