Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/ Language: es-mx # Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/facts.json) ## [Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/) Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools es una variante distinta orientada a agentes que prioriza herramientas definidas por la aplicación junto con comandos de terminal. Úsala cuando acciones como leer archivos o buscar código deban impulsar una tarea de varios pasos, con la aplicación ejecutando y devolviendo cada resultado de herramienta. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-3-1-pro-preview-customtools/#method-1) 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 Custom Tools es la variante especializada de Google para flujos de agentes que combinan comandos de terminal con herramientas personalizadas. Su comportamiento distintivo es priorizar herramientas definidas por la aplicación; el fabricante da view\_file y search\_code como ejemplos. Es una variante separada con nombre propio de Gemini 3.1 Pro Preview, no una etiqueta distinta para cada solicitud Pro. Una tarea útil depende de la herramienta correcta para obtener evidencia antes de preparar el resultado textual final. La línea Pro Preview acepta texto, imágenes, video, audio y PDF y devuelve texto. El fabricante enumera un límite de entrada de 1,048,576 tokens y uno de salida de 65,536 tokens para esa línea. Una investigación de repositorio puede combinar archivos de código, requisitos escritos y una captura de interfaz; un flujo documental puede combinar páginas y preguntas. Etiqueta las fuentes y define el entregable final para que el amplio presupuesto de entrada respalde una tarea específica, en lugar de un volcado de archivos sin enfoque. Para un agente de software, define el objetivo, las herramientas disponibles y el alcance del cambio solicitado. Una herramienta de búsqueda personalizada podría devolver ubicaciones de archivos coincidentes, mientras que una herramienta de lectura de archivos aporta el contenido exacto pertinente. Especifica sus argumentos aceptados y campos devueltos. La aplicación ejecuta una llamada aceptada y devuelve el resultado al modelo, que puede elegir el siguiente paso según lo que realmente ocurrió. Una ruta devuelta es evidencia de un resultado de búsqueda, no prueba de que el archivo cambió o de que se ejecutó una prueba. La variante Custom Tools está destinada a casos en los que esas acciones especializadas deben tener prioridad frente a recurrir a un comando bash genérico. Por ejemplo, un agente puede buscar primero la implementación de un comportamiento identificado, leer los archivos asociados, compararlos con el requisito del usuario y después proponer un cambio acotado. Define qué interfaces y comportamientos deben mantenerse intactos y solicita una lista final de cambios propuestos con la información de origen utilizada. Si hay un ejecutor controlado de pruebas disponible, devuelve su resultado real antes de pedir una conclusión sobre el cambio. La documentación de 3.1 Pro del fabricante incluye pensamiento, salidas estructuradas y llamadas a funciones, junto con ejecución de código, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y caché. Su listado de búsqueda de archivos se limita explícitamente a Google AI Studio. Por lo tanto, la disponibilidad de herramientas forma parte de la interfaz del productor y la configuración de aplicación elegidas. La preferencia especial de la variante por herramientas personalizadas no proporciona por sí misma esas herramientas ni ejecuta una operación externa. Mantén un registro del nombre de función, los argumentos validados y el resultado de cada acción completada de la aplicación. La guía de Gemini 3 describe niveles de pensamiento bajo, medio y alto para 3.1 Pro, con alto como valor predeterminado. Son márgenes relativos para el análisis, no garantías estrictas de cantidad de tokens. Elige el nivel según la tarea y proporciona instrucciones directas en lugar de rituales elaborados de prompting. Si se requiere salida estructurada, define campos, tipos y reglas para valores ausentes. Para un informe de implementación, el registro final podría identificar los archivos examinados, el comportamiento requerido, la modificación propuesta y las preguntas restantes. Comprueba que cada entrada se derive de resultados reales de herramientas o fuentes. Los agentes de varios turnos deben conservar la conversación y el contexto requerido de razonamiento. La guía del fabricante explica las firmas de pensamiento y distingue el historial con estado administrado del historial sin estado administrado manualmente. Usa el manejo documentado en la interfaz seleccionada, especialmente al continuar después del resultado de una herramienta. Para material de origen largo, coloca la pregunta específica después del contexto y vincula con ella la respuesta solicitada. La guía también recomienda su temperatura predeterminada de 1.0, en lugar de trasladar un ajuste de temperatura baja que pueda producir ciclos en tareas complejas. El fabricante advierte que la calidad puede fluctuar en casos de uso que no se beneficien de herramientas personalizadas. Este es un límite de selección significativo: usa este perfil para un agente centrado en herramientas, en lugar de suponer una mejora general para cada prompt aislado. La salida de texto puede ser un plan, una propuesta de código, una explicación o un resultado estructurado; las entradas de imagen o audio no convierten la variante en generador de medios. Revisa el código propuesto, verifica los cálculos y distingue las operaciones confirmadas de las sugerencias. Conserva la identidad exacta del modelo Custom Tools con la tarea, las definiciones de herramientas y la evidencia devuelta para que una continuación posterior tenga una base concreta. Tarea práctica ### Tarea práctica Ejemplo técnico en inglés ``` Interpret custom-tool evidence Use this supplied tool transcript. search_code returned settings.py:12 and view_file returned: 'RETRY_LIMIT = 3'. No edit or test result is present. Requirement: increase the retry limit to five. Return the examined file, the exact proposed edit and the remaining check. Distinguish the retrieved value from actions that have not occurred. ``` #### Resultado esperado ``` A file-linked proposed edit and an explicitly unexecuted validation step. ``` #### Comprobar el resultado ``` The answer must not claim that settings.py was changed or a test passed. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools` [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=chat) Google /`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools` ### Inicio Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools es una variante distinta orientada a agentes que prioriza herramientas definidas por la aplicación junto con comandos de terminal. Úsala cuando acciones como leer archivos o buscar código deban impulsar una tarea de varios pasos, con la aplicación ejecutando y devolviendo cada resultado de herramienta. 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-customtools | 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-customtools", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```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-customtools',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```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-customtools',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 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 **Ailoot Ultra** [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools` [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=messages) Google /`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools` ### Inicio Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools es una variante distinta orientada a agentes que prioriza herramientas definidas por la aplicación junto con comandos de terminal. Úsala cuando acciones como leer archivos o buscar código deban impulsar una tarea de varios pasos, con la aplicación ejecutando y devolviendo cada resultado de herramienta. 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-customtools | 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 **$0.00075** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo ```json { "model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-customtools', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```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-customtools', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### 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 **Ailoot Ultra** [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=messages) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3.1-pro-preview-customtools&fmt=messages) FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`: `text` → `json`, `sse` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-3.1-pro-preview-customtools`: `messages.min_items`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es-mx/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.