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

# Google: Gemini 3.1 Pro Preview

[Markdown](https://ailoot.ai/models/es/gemini-3-1-pro-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/gemini-3-1-pro-preview/facts.json)

## [Google: Gemini 3.1 Pro Preview](https://ailoot.ai/models/es/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, vídeo 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/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/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/gemini-3-1-pro-preview/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es/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/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/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 requieren ingeniería de software, desarrollo de algoritmos o síntesis de pruebas multimodales. Se basa en Gemini 3 Pro y hace hincapié en el uso preciso de herramientas, un razonamiento más eficiente y una ejecución fiable de varios pasos. El texto, las imágenes, el audio, el vídeo y los PDF pueden contribuir a una respuesta escrita, un artefacto de código o un resultado estructurado.

Para un encargo de programación exigente, proporcione el objetivo, el material pertinente del repositorio, el comportamiento observado y las restricciones que deben mantenerse. Los repositorios completos de código pueden aportar contexto para el encargo. Para revisar un contrato de código, pida al modelo que compare cómo gestionan dos módulos un contrato de datos compartido, identifique la discrepancia y proponga una corrección concreta con referencias al código que la respalden. La salida útil distingue el análisis, la revisión propuesta y las pruebas de cualquier validación realizada por la aplicación conectada.

El material de lanzamiento muestra explicaciones visuales basadas en código y proyectos interactivos, incluida la generación de SVG animados a partir de un encargo textual. Se trata de artefactos de código, no de generación de imágenes ráster. Un encargo claro puede definir qué debe explicarse, cómo debe comportarse la representación visual y qué datos debe representar. Revise el código resultante y su representación visual con respecto a esos requisitos. Para una tarea de síntesis de datos, proporcione las fuentes reales y solicite una única vista que conserve las relaciones y los matices presentes en ellas.

Los niveles de razonamiento documentados son bajo, medio y alto, con el alto como predeterminado para 3.1 Pro Preview. El razonamiento no puede desactivarse por completo en este perfil Pro. Elija un esfuerzo menor para una respuesta de alcance acotado y más razonamiento para trabajos difíciles de varios pasos, dejando al mismo tiempo un margen de salida suficiente para el artefacto final. Un límite de salida reducido puede interrumpir el razonamiento antes de que aparezca una respuesta final utilizable. La guía de razonamiento distingue un resumen del razonamiento del proceso interno completo y explica por qué es importante el contexto de las firmas de pensamiento de la conversación.

La tabla exacta de Preview enumera llamadas a funciones, ejecución de código, fundamentación con búsquedas, fundamentación con Maps, contexto de URL y salidas estructuradas. Limita File Search a AI Studio. Proporcione los propósitos de las funciones y las definiciones de sus parámetros, y continúe a partir del resultado real devuelto. El perfil independiente Custom Tools Preview está optimizado para dar prioridad a las herramientas personalizadas y a bash; es un endpoint del fabricante con un nombre propio, por lo que esa especialización no debe atribuirse, sin indicarlo, a todas las solicitudes a 3.1 Pro. Seleccione un esquema de resultados estructurados cuando una tarea necesite registros definidos en lugar de texto libre.

Para el análisis multimodal, identifique la página, el elemento visual, el intervalo de grabación o el evento de vídeo pertinente. Para el análisis de documentos, compare un diagrama con su especificación escrita y devuelva cada discrepancia con el pasaje que la respalda. Una fuente oral puede aportar una transcripción o una interpretación en texto. Conserve las referencias a las fuentes para las conclusiones que deban comprobarse y distinga lo que es visible o se afirma de lo que se infiere. 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 de texto, y la tabla exacta de la API de Preview establece 1 048 576 tokens de entrada y 65 536 tokens de salida. Incluya las instrucciones, el historial de conversación y el contenido multimedia en el presupuesto de entrada. El almacenamiento en caché y el procesamiento por lotes están documentados, y también se enumeran las opciones Flex y Priority para el perfil del fabricante. Para varios elementos independientes, defina la salida requerida y conserve el identificador de cada fuente en lugar de combinar pruebas sin relación entre sí en una única respuesta sin trazabilidad.

La edición denominada Preview sigue siendo distinta del perfil Custom Tools de Pro y de las versiones posteriores de Flash o Pro. Sus puntos fuertes se centran en el razonamiento complejo, la programación y la síntesis de pruebas; el artefacto final sigue necesitando una comprobación frente a la fuente y los resultados reales de las herramientas. Conserve las ambigüedades sin resolver cuando la información proporcionada no permita llegar a una conclusión definitiva. Una entrega útil es la respuesta, el código o el registro respaldado por pruebas que solicitó la tarea, con pruebas suficientes 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/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=messages)

Google /`gemini-3.1-pro-preview`

### Primeros pasos

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, vídeo 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`

Tipos de entrada

`text`, `image`

Tipos de 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.

### Planes

#### Tarifas de métodos Ailoot

Entrada

0,002 US$ */ 1K*

Salida

0,012 US$ */ 1K*

Lectura de caché

0,0002 US$ */ 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\] | Entrada0,002 US$ | Salida0,012 US$ | Lectura de caché0,0002 US$ | Escritura en cachéBase: — | Caché de 5 minBase: — | Caché de 1 horaBase: — |
| Tamaño de la solicitud, en tokens(200.000; ∞) | Entrada0,004 US$ | Salida0,018 US$ | Lectura de caché0,0004 US$ | 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 importe 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/billing/reserve/)

#### Detalles de la tarifa de referencia

Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las estimaciones de coste 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 las cabeceras. 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/#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/#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/#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/#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/#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/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es/#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/#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/#m=google%2Fgemini-3.1-pro-preview&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-preview&fmt=gemini)

Google /`gemini-3.1-pro-preview`

### Primeros pasos

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, vídeo 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`

Tipos de entrada

`text`, `image`

Tipos de 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.

### Planes

#### Tarifas de métodos Ailoot

Entrada

0,002 US$ */ 1K*

Salida

0,012 US$ */ 1K*

Lectura de caché

0,0002 US$ */ 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\] | Entrada0,002 US$ | Salida0,012 US$ | Lectura de caché0,0002 US$ | Escritura en cachéBase: — | Caché de 5 minBase: — | Caché de 1 horaBase: — |
| Tamaño de la solicitud, en tokens(200.000; ∞) | Entrada0,004 US$ | Salida0,018 US$ | Lectura de caché0,0004 US$ | 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 importe 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/billing/reserve/)

#### Detalles de la tarifa de referencia

Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las estimaciones de coste 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 las cabeceras. 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/#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/#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/#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/#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/#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/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es/#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/#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/#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`

### Primeros pasos

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, vídeo 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`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de 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.

### Planes

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

Modo rápido

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Esfuerzo de razonamiento · alto

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto

Esfuerzo de razonamiento · bajo

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es bajo

Esfuerzo de razonamiento · medio

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es medio

Precios de caché explícita

No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Salida de razonamiento

El razonamiento utiliza la tarifa indicada para ese subconjunto dentro de la salida agregada; no sumes 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 |
| ConfiguraciónTramo 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 |
| ConfiguraciónTramo 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 importe 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/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 las cabeceras. 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/#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/#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/#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/#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/#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/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es/#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/#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/#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`

### Primeros pasos

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, vídeo 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`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de 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`

### Planes

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

Modo rápido

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Esfuerzo de razonamiento · alto

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto

Esfuerzo de razonamiento · bajo

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es bajo

Esfuerzo de razonamiento · medio

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es medio

Precios de caché explícita

No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Salida de razonamiento

El razonamiento utiliza la tarifa indicada para ese subconjunto dentro de la salida agregada; no sumes 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 |
| ConfiguraciónTramo 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 |
| ConfiguraciónTramo 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 importe 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/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 las cabeceras. 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/#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/#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/#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/#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/#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/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es/#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/#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/#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`

### Primeros pasos

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, vídeo 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`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de 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.

### Planes

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

Modo rápido

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Esfuerzo de razonamiento · alto

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto

Esfuerzo de razonamiento · bajo

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es bajo

Esfuerzo de razonamiento · medio

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es medio

Precios de caché explícita

No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Salida de razonamiento

El razonamiento utiliza la tarifa indicada para ese subconjunto dentro de la salida agregada; no sumes 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 |
| ConfiguraciónTramo 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 |
| ConfiguraciónTramo 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 importe 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/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 las cabeceras. 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/#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/#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/#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/#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/#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/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es/#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/#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/#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`

### Primeros pasos

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, vídeo 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`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de 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`

### Planes

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

Modo rápido

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

Esfuerzo de razonamiento · alto

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto

Esfuerzo de razonamiento · bajo

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es bajo

Esfuerzo de razonamiento · medio

Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es medio

Precios de caché explícita

No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Salida de razonamiento

El razonamiento utiliza la tarifa indicada para ese subconjunto dentro de la salida agregada; no sumes 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 |
| ConfiguraciónTramo 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 |
| ConfiguraciónTramo 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 importe 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/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 las cabeceras. 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/#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/#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/#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/#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/#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/#m=~google%2Fgemini-pro-latest), [`gemini-3.1-pro-preview`](https://ailoot.ai/models/es/#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/#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`

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/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/)

## 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)

## 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.