Gemini 3 Flash Preview es un modelo de razonamiento de Google para comprensión multimodal, programación y tareas de agentes. Acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, y devuelve texto. Por tanto, una solicitud puede reunir instrucciones escritas, archivos de origen, observaciones visuales e historial de conversación en torno a un mismo problema. El resultado puede ser una explicación, una propuesta de código, datos extraídos o un plan fundamentado en esos materiales, en lugar de una imagen generada o una respuesta hablada.
La ficha exacta del modelo indica un límite de entrada de 1,048,576 tokens y un límite de salida de 65,536 tokens. Planifica por separado el material de origen y el resultado: un fragmento largo de un repositorio, una colección de documentos o una grabación solo caben si su representación procesada y las instrucciones se ajustan al presupuesto de entrada, y la respuesta sigue necesitando su propia longitud asignada. Etiqueta las fuentes relacionadas e identifica qué material es de referencia obligada. Para unas instrucciones largas, la guía para desarrolladores recomienda colocar la pregunta concreta después de los datos y vincularla expresamente con la información anterior.
El razonamiento es dinámico, con high como valor predeterminado documentado para este modelo. Los niveles admitidos son minimal, low, medium y high. Son asignaciones relativas de razonamiento, no cantidades garantizadas de tokens. Minimal puede implicar cierto razonamiento ante un problema de programación difícil. Elige el nivel según la tarea: una transformación breve y un problema de depuración con varias condiciones necesitan un tratamiento diferente. Utiliza instrucciones directas y claras en lugar de imponer elaborados rituales de razonamiento; solicita el recurso final y las comprobaciones que lo hagan utilizable.
La ficha del fabricante enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones, ejecución de código, uso del ordenador, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y almacenamiento en caché. Las herramientas integradas pueden combinarse con llamadas a funciones personalizadas en el flujo documentado de Gemini 3. Una aplicación define las funciones, comprueba sus argumentos, ejecuta las acciones aceptadas y devuelve sus resultados. Para un asistente de programación, una herramienta de lectura de archivos o de ejecución controlada de pruebas puede aportar pruebas concretas para el siguiente paso. En el informe final debe mantenerse la distinción entre una acción propuesta y un resultado observado de una herramienta.
Para programar, proporciona los archivos pertinentes, el lenguaje, el comportamiento esperado y una entrada que demuestre el problema. Delimita el alcance del cambio e indica la interfaz o el comportamiento que debe conservarse. Solicita una implementación revisada y los casos que deben comprobarse. Para una tarea de análisis documental, define la pregunta, los campos necesarios y las referencias de origen. Si se utiliza una salida estructurada, proporciona un esquema con significados claros para los campos y reglas para los valores ausentes. Valida tanto su sintaxis como que cada valor se derive del material original.
Para el análisis multimodal, identifica qué es importante en cada fuente. Una captura de pantalla puede respaldar una explicación de una interfaz, un PDF puede aportar una tabla o un gráfico, y una grabación puede aportar lo que se dice o los sucesos visibles. La guía para desarrolladores trata los controles de resolución de medios porque el nivel de detalle cambia la representación procesada y el consumo de tokens. El flujo de ejecución de código del fabricante puede recortar o ampliar imágenes proporcionadas, realizar cálculos con datos visuales y añadir anotaciones antes de que el modelo prepare su respuesta. Leer texto pequeño puede requerir un ajuste distinto del necesario para una descripción general de una escena. Mantén disponibles la página, la imagen o el fragmento pertinentes para que las observaciones puedan comprobarse, en lugar de considerar un resumen fluido como prueba de que todos los detalles se han leído correctamente.
El estado de la conversación y de las herramientas debe conservarse en la interfaz elegida. Gemini 3 utiliza firmas de razonamiento para mantener el contexto de razonamiento entre llamadas; la guía para desarrolladores distingue entre el historial con estado gestionado y el historial sin estado gestionado manualmente. Conserva el contexto necesario al continuar una tarea con herramientas o revisar un resultado. Google también recomienda mantener su temperatura predeterminada de 1.0 en lugar de importar una configuración de temperatura baja que pueda provocar bucles o un comportamiento degradado en tareas complejas. Estas son prácticas de integración del fabricante, no nuevas afirmaciones sobre el transporte de una aplicación concreta.
El modelo de texto no anuncia generación de imágenes o audio ni Live API. La guía también distingue la comprensión visual de la segmentación de imágenes a nivel de píxel, que no es una capacidad compatible con Gemini 3 Flash. Utiliza un resultado final apropiado para la tarea real: observaciones vinculadas a fuentes, un registro estructurado, un cambio de código o una decisión con sus supuestos expresos. Comprueba la aritmética, verifica el código en el entorno previsto y revisa la información devuelta por las herramientas. Cuando los hechos recientes sean importantes, utiliza las fuentes de fundamentación configuradas o los datos actuales proporcionados, en lugar de suponer que el conocimiento del modelo es una base de datos en tiempo real.
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Etiqueta las fuentes relacionadas e identifica qué material es de referencia obligada. Para unas instrucciones largas, la guía para desarrolladores recomienda colocar la pregunta concreta después de los datos y vincularla expresamente con la información anterior.\n\nEl razonamiento es dinámico, con high como valor predeterminado documentado para este modelo. Los niveles admitidos son minimal, low, medium y high. Son asignaciones relativas de razonamiento, no cantidades garantizadas de tokens. Minimal puede implicar cierto razonamiento ante un problema de programación difícil. Elige el nivel según la tarea: una transformación breve y un problema de depuración con varias condiciones necesitan un tratamiento diferente. Utiliza instrucciones directas y claras en lugar de imponer elaborados rituales de razonamiento; solicita el recurso final y las comprobaciones que lo hagan utilizable.\n\nLa ficha del fabricante enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones, ejecución de código, uso del ordenador, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y almacenamiento en caché. Las herramientas integradas pueden combinarse con llamadas a funciones personalizadas en el flujo documentado de Gemini 3. Una aplicación define las funciones, comprueba sus argumentos, ejecuta las acciones aceptadas y devuelve sus resultados. Para un asistente de programación, una herramienta de lectura de archivos o de ejecución controlada de pruebas puede aportar pruebas concretas para el siguiente paso. En el informe final debe mantenerse la distinción entre una acción propuesta y un resultado observado de una herramienta.\n\nPara programar, proporciona los archivos pertinentes, el lenguaje, el comportamiento esperado y una entrada que demuestre el problema. Delimita el alcance del cambio e indica la interfaz o el comportamiento que debe conservarse. Solicita una implementación revisada y los casos que deben comprobarse. Para una tarea de análisis documental, define la pregunta, los campos necesarios y las referencias de origen. Si se utiliza una salida estructurada, proporciona un esquema con significados claros para los campos y reglas para los valores ausentes. Valida tanto su sintaxis como que cada valor se derive del material original.\n\nPara el análisis multimodal, identifica qué es importante en cada fuente. Una captura de pantalla puede respaldar una explicación de una interfaz, un PDF puede aportar una tabla o un gráfico, y una grabación puede aportar lo que se dice o los sucesos visibles. La guía para desarrolladores trata los controles de resolución de medios porque el nivel de detalle cambia la representación procesada y el consumo de tokens. El flujo de ejecución de código del fabricante puede recortar o ampliar imágenes proporcionadas, realizar cálculos con datos visuales y añadir anotaciones antes de que el modelo prepare su respuesta. Leer texto pequeño puede requerir un ajuste distinto del necesario para una descripción general de una escena. Mantén disponibles la página, la imagen o el fragmento pertinentes para que las observaciones puedan comprobarse, en lugar de considerar un resumen fluido como prueba de que todos los detalles se han leído correctamente.\n\nEl estado de la conversación y de las herramientas debe conservarse en la interfaz elegida. Gemini 3 utiliza firmas de razonamiento para mantener el contexto de razonamiento entre llamadas; la guía para desarrolladores distingue entre el historial con estado gestionado y el historial sin estado gestionado manualmente. Conserva el contexto necesario al continuar una tarea con herramientas o revisar un resultado. Google también recomienda mantener su temperatura predeterminada de 1.0 en lugar de importar una configuración de temperatura baja que pueda provocar bucles o un comportamiento degradado en tareas complejas. Estas son prácticas de integración del fabricante, no nuevas afirmaciones sobre el transporte de una aplicación concreta.\n\nEl modelo de texto no anuncia generación de imágenes o audio ni Live API. La guía también distingue la comprensión visual de la segmentación de imágenes a nivel de píxel, que no es una capacidad compatible con Gemini 3 Flash. Utiliza un resultado final apropiado para la tarea real: observaciones vinculadas a fuentes, un registro estructurado, un cambio de código o una decisión con sus supuestos expresos. Comprueba la aritmética, verifica el código en el entorno previsto y revisa la información devuelta por las herramientas. Cuando los hechos recientes sean importantes, utiliza las fuentes de fundamentación configuradas o los datos actuales proporcionados, en lugar de suponer que el conocimiento del modelo es una base de datos en tiempo real.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
Keep a sorting helper immutable\n\nFix this JavaScript helper so it returns users sorted by name without changing the input array: function sortedUsers(users) { return users.sort((a,b) => a.name.localeCompare(b.name)); }. Preserve each user object. Return the revised function and tests for alphabetical order, an empty array and the unchanged original array.A revised function and three small test examples covering sorting and non-mutation.Check that the returned array is a different array and the original sequence is unchanged after the call.gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview combina comprensión multimodal y razonamiento con salida textual. Admite el análisis de código, documentos e imágenes, resultados estructurados y flujos de trabajo con herramientas, con cuatro niveles de razonamiento documentados para elegir la profundidad del análisis.
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 Flash Preview es un modelo de razonamiento de Google para comprensión multimodal, programación y tareas de agentes. Acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, y devuelve texto. Por tanto, una solicitud puede reunir instrucciones escritas, archivos de origen, observaciones visuales e historial de conversación en torno a un mismo problema. El resultado puede ser una explicación, una propuesta de código, datos extraídos o un plan fundamentado en esos materiales, en lugar de una imagen generada o una respuesta hablada.
La ficha exacta del modelo indica un límite de entrada de 1,048,576 tokens y un límite de salida de 65,536 tokens. Planifica por separado el material de origen y el resultado: un fragmento largo de un repositorio, una colección de documentos o una grabación solo caben si su representación procesada y las instrucciones se ajustan al presupuesto de entrada, y la respuesta sigue necesitando su propia longitud asignada. Etiqueta las fuentes relacionadas e identifica qué material es de referencia obligada. Para unas instrucciones largas, la guía para desarrolladores recomienda colocar la pregunta concreta después de los datos y vincularla expresamente con la información anterior.
El razonamiento es dinámico, con high como valor predeterminado documentado para este modelo. Los niveles admitidos son minimal, low, medium y high. Son asignaciones relativas de razonamiento, no cantidades garantizadas de tokens. Minimal puede implicar cierto razonamiento ante un problema de programación difícil. Elige el nivel según la tarea: una transformación breve y un problema de depuración con varias condiciones necesitan un tratamiento diferente. Utiliza instrucciones directas y claras en lugar de imponer elaborados rituales de razonamiento; solicita el recurso final y las comprobaciones que lo hagan utilizable.
La ficha del fabricante enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones, ejecución de código, uso del ordenador, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y almacenamiento en caché. Las herramientas integradas pueden combinarse con llamadas a funciones personalizadas en el flujo documentado de Gemini 3. Una aplicación define las funciones, comprueba sus argumentos, ejecuta las acciones aceptadas y devuelve sus resultados. Para un asistente de programación, una herramienta de lectura de archivos o de ejecución controlada de pruebas puede aportar pruebas concretas para el siguiente paso. En el informe final debe mantenerse la distinción entre una acción propuesta y un resultado observado de una herramienta.
Para programar, proporciona los archivos pertinentes, el lenguaje, el comportamiento esperado y una entrada que demuestre el problema. Delimita el alcance del cambio e indica la interfaz o el comportamiento que debe conservarse. Solicita una implementación revisada y los casos que deben comprobarse. Para una tarea de análisis documental, define la pregunta, los campos necesarios y las referencias de origen. Si se utiliza una salida estructurada, proporciona un esquema con significados claros para los campos y reglas para los valores ausentes. Valida tanto su sintaxis como que cada valor se derive del material original.
Para el análisis multimodal, identifica qué es importante en cada fuente. Una captura de pantalla puede respaldar una explicación de una interfaz, un PDF puede aportar una tabla o un gráfico, y una grabación puede aportar lo que se dice o los sucesos visibles. La guía para desarrolladores trata los controles de resolución de medios porque el nivel de detalle cambia la representación procesada y el consumo de tokens. El flujo de ejecución de código del fabricante puede recortar o ampliar imágenes proporcionadas, realizar cálculos con datos visuales y añadir anotaciones antes de que el modelo prepare su respuesta. Leer texto pequeño puede requerir un ajuste distinto del necesario para una descripción general de una escena. Mantén disponibles la página, la imagen o el fragmento pertinentes para que las observaciones puedan comprobarse, en lugar de considerar un resumen fluido como prueba de que todos los detalles se han leído correctamente.
El estado de la conversación y de las herramientas debe conservarse en la interfaz elegida. Gemini 3 utiliza firmas de razonamiento para mantener el contexto de razonamiento entre llamadas; la guía para desarrolladores distingue entre el historial con estado gestionado y el historial sin estado gestionado manualmente. Conserva el contexto necesario al continuar una tarea con herramientas o revisar un resultado. Google también recomienda mantener su temperatura predeterminada de 1.0 en lugar de importar una configuración de temperatura baja que pueda provocar bucles o un comportamiento degradado en tareas complejas. Estas son prácticas de integración del fabricante, no nuevas afirmaciones sobre el transporte de una aplicación concreta.
El modelo de texto no anuncia generación de imágenes o audio ni Live API. La guía también distingue la comprensión visual de la segmentación de imágenes a nivel de píxel, que no es una capacidad compatible con Gemini 3 Flash. Utiliza un resultado final apropiado para la tarea real: observaciones vinculadas a fuentes, un registro estructurado, un cambio de código o una decisión con sus supuestos expresos. Comprueba la aritmética, verifica el código en el entorno previsto y revisa la información devuelta por las herramientas. Cuando los hechos recientes sean importantes, utiliza las fuentes de fundamentación configuradas o los datos actuales proporcionados, en lugar de suponer que el conocimiento del modelo es una base de datos en tiempo real.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-3-flash-preview | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetrocontrol_scope | ContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false. |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Alias de método: /chat/completions
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envía el ID exacto del modelo junto con messages.
La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.
Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
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 $0.001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3-flash-preview","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-3-flash-preview", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview combina comprensión multimodal y razonamiento con salida textual. Admite el análisis de código, documentos e imágenes, resultados estructurados y flujos de trabajo con herramientas, con cuatro niveles de razonamiento documentados para elegir la profundidad del análisis.
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 Flash Preview es un modelo de razonamiento de Google para comprensión multimodal, programación y tareas de agentes. Acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, y devuelve texto. Por tanto, una solicitud puede reunir instrucciones escritas, archivos de origen, observaciones visuales e historial de conversación en torno a un mismo problema. El resultado puede ser una explicación, una propuesta de código, datos extraídos o un plan fundamentado en esos materiales, en lugar de una imagen generada o una respuesta hablada.
La ficha exacta del modelo indica un límite de entrada de 1,048,576 tokens y un límite de salida de 65,536 tokens. Planifica por separado el material de origen y el resultado: un fragmento largo de un repositorio, una colección de documentos o una grabación solo caben si su representación procesada y las instrucciones se ajustan al presupuesto de entrada, y la respuesta sigue necesitando su propia longitud asignada. Etiqueta las fuentes relacionadas e identifica qué material es de referencia obligada. Para unas instrucciones largas, la guía para desarrolladores recomienda colocar la pregunta concreta después de los datos y vincularla expresamente con la información anterior.
El razonamiento es dinámico, con high como valor predeterminado documentado para este modelo. Los niveles admitidos son minimal, low, medium y high. Son asignaciones relativas de razonamiento, no cantidades garantizadas de tokens. Minimal puede implicar cierto razonamiento ante un problema de programación difícil. Elige el nivel según la tarea: una transformación breve y un problema de depuración con varias condiciones necesitan un tratamiento diferente. Utiliza instrucciones directas y claras en lugar de imponer elaborados rituales de razonamiento; solicita el recurso final y las comprobaciones que lo hagan utilizable.
La ficha del fabricante enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones, ejecución de código, uso del ordenador, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y almacenamiento en caché. Las herramientas integradas pueden combinarse con llamadas a funciones personalizadas en el flujo documentado de Gemini 3. Una aplicación define las funciones, comprueba sus argumentos, ejecuta las acciones aceptadas y devuelve sus resultados. Para un asistente de programación, una herramienta de lectura de archivos o de ejecución controlada de pruebas puede aportar pruebas concretas para el siguiente paso. En el informe final debe mantenerse la distinción entre una acción propuesta y un resultado observado de una herramienta.
Para programar, proporciona los archivos pertinentes, el lenguaje, el comportamiento esperado y una entrada que demuestre el problema. Delimita el alcance del cambio e indica la interfaz o el comportamiento que debe conservarse. Solicita una implementación revisada y los casos que deben comprobarse. Para una tarea de análisis documental, define la pregunta, los campos necesarios y las referencias de origen. Si se utiliza una salida estructurada, proporciona un esquema con significados claros para los campos y reglas para los valores ausentes. Valida tanto su sintaxis como que cada valor se derive del material original.
Para el análisis multimodal, identifica qué es importante en cada fuente. Una captura de pantalla puede respaldar una explicación de una interfaz, un PDF puede aportar una tabla o un gráfico, y una grabación puede aportar lo que se dice o los sucesos visibles. La guía para desarrolladores trata los controles de resolución de medios porque el nivel de detalle cambia la representación procesada y el consumo de tokens. El flujo de ejecución de código del fabricante puede recortar o ampliar imágenes proporcionadas, realizar cálculos con datos visuales y añadir anotaciones antes de que el modelo prepare su respuesta. Leer texto pequeño puede requerir un ajuste distinto del necesario para una descripción general de una escena. Mantén disponibles la página, la imagen o el fragmento pertinentes para que las observaciones puedan comprobarse, en lugar de considerar un resumen fluido como prueba de que todos los detalles se han leído correctamente.
El estado de la conversación y de las herramientas debe conservarse en la interfaz elegida. Gemini 3 utiliza firmas de razonamiento para mantener el contexto de razonamiento entre llamadas; la guía para desarrolladores distingue entre el historial con estado gestionado y el historial sin estado gestionado manualmente. Conserva el contexto necesario al continuar una tarea con herramientas o revisar un resultado. Google también recomienda mantener su temperatura predeterminada de 1.0 en lugar de importar una configuración de temperatura baja que pueda provocar bucles o un comportamiento degradado en tareas complejas. Estas son prácticas de integración del fabricante, no nuevas afirmaciones sobre el transporte de una aplicación concreta.
El modelo de texto no anuncia generación de imágenes o audio ni Live API. La guía también distingue la comprensión visual de la segmentación de imágenes a nivel de píxel, que no es una capacidad compatible con Gemini 3 Flash. Utiliza un resultado final apropiado para la tarea real: observaciones vinculadas a fuentes, un registro estructurado, un cambio de código o una decisión con sus supuestos expresos. Comprueba la aritmética, verifica el código en el entorno previsto y revisa la información devuelta por las herramientas. Cuando los hechos recientes sean importantes, utiliza las fuentes de fundamentación configuradas o los datos actuales proporcionados, en lugar de suponer que el conocimiento del modelo es una base de datos en tiempo real.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites gemini-3-flash-preview | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
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 $0.001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "gemini-3-flash-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3-flash-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3-flash-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
google/gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview combina comprensión multimodal y razonamiento con salida textual. Admite el análisis de código, documentos e imágenes, resultados estructurados y flujos de trabajo con herramientas, con cuatro niveles de razonamiento documentados para elegir la profundidad del análisis.
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 Flash Preview es un modelo de razonamiento de Google para comprensión multimodal, programación y tareas de agentes. Acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, y devuelve texto. Por tanto, una solicitud puede reunir instrucciones escritas, archivos de origen, observaciones visuales e historial de conversación en torno a un mismo problema. El resultado puede ser una explicación, una propuesta de código, datos extraídos o un plan fundamentado en esos materiales, en lugar de una imagen generada o una respuesta hablada.
La ficha exacta del modelo indica un límite de entrada de 1,048,576 tokens y un límite de salida de 65,536 tokens. Planifica por separado el material de origen y el resultado: un fragmento largo de un repositorio, una colección de documentos o una grabación solo caben si su representación procesada y las instrucciones se ajustan al presupuesto de entrada, y la respuesta sigue necesitando su propia longitud asignada. Etiqueta las fuentes relacionadas e identifica qué material es de referencia obligada. Para unas instrucciones largas, la guía para desarrolladores recomienda colocar la pregunta concreta después de los datos y vincularla expresamente con la información anterior.
El razonamiento es dinámico, con high como valor predeterminado documentado para este modelo. Los niveles admitidos son minimal, low, medium y high. Son asignaciones relativas de razonamiento, no cantidades garantizadas de tokens. Minimal puede implicar cierto razonamiento ante un problema de programación difícil. Elige el nivel según la tarea: una transformación breve y un problema de depuración con varias condiciones necesitan un tratamiento diferente. Utiliza instrucciones directas y claras en lugar de imponer elaborados rituales de razonamiento; solicita el recurso final y las comprobaciones que lo hagan utilizable.
La ficha del fabricante enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones, ejecución de código, uso del ordenador, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y almacenamiento en caché. Las herramientas integradas pueden combinarse con llamadas a funciones personalizadas en el flujo documentado de Gemini 3. Una aplicación define las funciones, comprueba sus argumentos, ejecuta las acciones aceptadas y devuelve sus resultados. Para un asistente de programación, una herramienta de lectura de archivos o de ejecución controlada de pruebas puede aportar pruebas concretas para el siguiente paso. En el informe final debe mantenerse la distinción entre una acción propuesta y un resultado observado de una herramienta.
Para programar, proporciona los archivos pertinentes, el lenguaje, el comportamiento esperado y una entrada que demuestre el problema. Delimita el alcance del cambio e indica la interfaz o el comportamiento que debe conservarse. Solicita una implementación revisada y los casos que deben comprobarse. Para una tarea de análisis documental, define la pregunta, los campos necesarios y las referencias de origen. Si se utiliza una salida estructurada, proporciona un esquema con significados claros para los campos y reglas para los valores ausentes. Valida tanto su sintaxis como que cada valor se derive del material original.
Para el análisis multimodal, identifica qué es importante en cada fuente. Una captura de pantalla puede respaldar una explicación de una interfaz, un PDF puede aportar una tabla o un gráfico, y una grabación puede aportar lo que se dice o los sucesos visibles. La guía para desarrolladores trata los controles de resolución de medios porque el nivel de detalle cambia la representación procesada y el consumo de tokens. El flujo de ejecución de código del fabricante puede recortar o ampliar imágenes proporcionadas, realizar cálculos con datos visuales y añadir anotaciones antes de que el modelo prepare su respuesta. Leer texto pequeño puede requerir un ajuste distinto del necesario para una descripción general de una escena. Mantén disponibles la página, la imagen o el fragmento pertinentes para que las observaciones puedan comprobarse, en lugar de considerar un resumen fluido como prueba de que todos los detalles se han leído correctamente.
El estado de la conversación y de las herramientas debe conservarse en la interfaz elegida. Gemini 3 utiliza firmas de razonamiento para mantener el contexto de razonamiento entre llamadas; la guía para desarrolladores distingue entre el historial con estado gestionado y el historial sin estado gestionado manualmente. Conserva el contexto necesario al continuar una tarea con herramientas o revisar un resultado. Google también recomienda mantener su temperatura predeterminada de 1.0 en lugar de importar una configuración de temperatura baja que pueda provocar bucles o un comportamiento degradado en tareas complejas. Estas son prácticas de integración del fabricante, no nuevas afirmaciones sobre el transporte de una aplicación concreta.
El modelo de texto no anuncia generación de imágenes o audio ni Live API. La guía también distingue la comprensión visual de la segmentación de imágenes a nivel de píxel, que no es una capacidad compatible con Gemini 3 Flash. Utiliza un resultado final apropiado para la tarea real: observaciones vinculadas a fuentes, un registro estructurado, un cambio de código o una decisión con sus supuestos expresos. Comprueba la aritmética, verifica el código en el entorno previsto y revisa la información devuelta por las herramientas. Cuando los hechos recientes sean importantes, utiliza las fuentes de fundamentación configuradas o los datos actuales proporcionados, en lugar de suponer que el conocimiento del modelo es una base de datos en tiempo real.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-3-flash-preview | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envía el ID exacto del modelo junto con messages.
La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.
Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
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 $0.001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3-flash-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3-flash-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3-flash-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
google/gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview combina comprensión multimodal y razonamiento con salida textual. Admite el análisis de código, documentos e imágenes, resultados estructurados y flujos de trabajo con herramientas, con cuatro niveles de razonamiento documentados para elegir la profundidad del análisis.
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 Flash Preview es un modelo de razonamiento de Google para comprensión multimodal, programación y tareas de agentes. Acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, y devuelve texto. Por tanto, una solicitud puede reunir instrucciones escritas, archivos de origen, observaciones visuales e historial de conversación en torno a un mismo problema. El resultado puede ser una explicación, una propuesta de código, datos extraídos o un plan fundamentado en esos materiales, en lugar de una imagen generada o una respuesta hablada.
La ficha exacta del modelo indica un límite de entrada de 1,048,576 tokens y un límite de salida de 65,536 tokens. Planifica por separado el material de origen y el resultado: un fragmento largo de un repositorio, una colección de documentos o una grabación solo caben si su representación procesada y las instrucciones se ajustan al presupuesto de entrada, y la respuesta sigue necesitando su propia longitud asignada. Etiqueta las fuentes relacionadas e identifica qué material es de referencia obligada. Para unas instrucciones largas, la guía para desarrolladores recomienda colocar la pregunta concreta después de los datos y vincularla expresamente con la información anterior.
El razonamiento es dinámico, con high como valor predeterminado documentado para este modelo. Los niveles admitidos son minimal, low, medium y high. Son asignaciones relativas de razonamiento, no cantidades garantizadas de tokens. Minimal puede implicar cierto razonamiento ante un problema de programación difícil. Elige el nivel según la tarea: una transformación breve y un problema de depuración con varias condiciones necesitan un tratamiento diferente. Utiliza instrucciones directas y claras en lugar de imponer elaborados rituales de razonamiento; solicita el recurso final y las comprobaciones que lo hagan utilizable.
La ficha del fabricante enumera salidas estructuradas, llamadas a funciones, ejecución de código, uso del ordenador, búsqueda de archivos, fundamentación mediante búsquedas, fundamentación con Google Maps, contexto de URL y almacenamiento en caché. Las herramientas integradas pueden combinarse con llamadas a funciones personalizadas en el flujo documentado de Gemini 3. Una aplicación define las funciones, comprueba sus argumentos, ejecuta las acciones aceptadas y devuelve sus resultados. Para un asistente de programación, una herramienta de lectura de archivos o de ejecución controlada de pruebas puede aportar pruebas concretas para el siguiente paso. En el informe final debe mantenerse la distinción entre una acción propuesta y un resultado observado de una herramienta.
Para programar, proporciona los archivos pertinentes, el lenguaje, el comportamiento esperado y una entrada que demuestre el problema. Delimita el alcance del cambio e indica la interfaz o el comportamiento que debe conservarse. Solicita una implementación revisada y los casos que deben comprobarse. Para una tarea de análisis documental, define la pregunta, los campos necesarios y las referencias de origen. Si se utiliza una salida estructurada, proporciona un esquema con significados claros para los campos y reglas para los valores ausentes. Valida tanto su sintaxis como que cada valor se derive del material original.
Para el análisis multimodal, identifica qué es importante en cada fuente. Una captura de pantalla puede respaldar una explicación de una interfaz, un PDF puede aportar una tabla o un gráfico, y una grabación puede aportar lo que se dice o los sucesos visibles. La guía para desarrolladores trata los controles de resolución de medios porque el nivel de detalle cambia la representación procesada y el consumo de tokens. El flujo de ejecución de código del fabricante puede recortar o ampliar imágenes proporcionadas, realizar cálculos con datos visuales y añadir anotaciones antes de que el modelo prepare su respuesta. Leer texto pequeño puede requerir un ajuste distinto del necesario para una descripción general de una escena. Mantén disponibles la página, la imagen o el fragmento pertinentes para que las observaciones puedan comprobarse, en lugar de considerar un resumen fluido como prueba de que todos los detalles se han leído correctamente.
El estado de la conversación y de las herramientas debe conservarse en la interfaz elegida. Gemini 3 utiliza firmas de razonamiento para mantener el contexto de razonamiento entre llamadas; la guía para desarrolladores distingue entre el historial con estado gestionado y el historial sin estado gestionado manualmente. Conserva el contexto necesario al continuar una tarea con herramientas o revisar un resultado. Google también recomienda mantener su temperatura predeterminada de 1.0 en lugar de importar una configuración de temperatura baja que pueda provocar bucles o un comportamiento degradado en tareas complejas. Estas son prácticas de integración del fabricante, no nuevas afirmaciones sobre el transporte de una aplicación concreta.
El modelo de texto no anuncia generación de imágenes o audio ni Live API. La guía también distingue la comprensión visual de la segmentación de imágenes a nivel de píxel, que no es una capacidad compatible con Gemini 3 Flash. Utiliza un resultado final apropiado para la tarea real: observaciones vinculadas a fuentes, un registro estructurado, un cambio de código o una decisión con sus supuestos expresos. Comprueba la aritmética, verifica el código en el entorno previsto y revisa la información devuelta por las herramientas. Cuando los hechos recientes sean importantes, utiliza las fuentes de fundamentación configuradas o los datos actuales proporcionados, en lugar de suponer que el conocimiento del modelo es una base de datos en tiempo real.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-3-flash-preview | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
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 $0.001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.006 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché $0.0001 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "google/gemini-3-flash-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-flash-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3-flash-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
Ejemplo técnico en inglés
Keep a sorting helper immutable\n\nFix this JavaScript helper so it returns users sorted by name without changing the input array: function sortedUsers(users) { return users.sort((a,b) => a.name.localeCompare(b.name)); }. Preserve each user object. Return the revised function and tests for alphabetical order, an empty array and the unchanged original array.A revised function and three small test examples covering sorting and non-mutation.Check that the returned array is a different array and the original sequence is unchanged after the call.