Google: Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.5 Flash combine la compréhension multimodale avec le raisonnement pour la programmation et les tâches d’agents à plusieurs étapes. Il accepte le texte, les images, la vidéo, l’audio et le PDF et produit du texte, avec des sorties structurées, des outils et une limite d’entrée de 1 048 576 tokens dans son profil documenté.
- Ailoot Ultra · Chat OpenAI
POST /v1/chat/completionsgemini-3.5-flash-thinking - Ailoot Ultra · Messages Anthropic
POST /v1/messagesgemini-3.5-flash-thinking
À propos du modèle
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Gemini 3.5 Flash est le profil de modèle Flash multimodal de Google pour les travaux soutenus de programmation et d’agents. Ses entrées documentées sont le texte, les images, la vidéo, l’audio et le PDF, avec une sortie textuelle. Les tâches ciblées comprennent la programmation itérative, l’exploration de solutions alternatives et de longues séquences d’instructions et d’utilisation d’outils. L’édition 3.5 fournit des réglages de réflexion, des entrées multimodales et des processus d’outils documentés.
Une tâche de programmation peut combiner une exigence écrite, les fichiers sources pertinents et une capture d’écran du résultat souhaité. Fournissez le comportement observé, le comportement attendu et les contraintes qui doivent rester intactes. Voici un exemple d’instructions : « Compare la capture d’écran avec le texte du composant, identifie l’écart dans le processus du formulaire et propose une correction ciblée. Explique quels détails sources justifient le changement. » Pour un document, fournissez les pages pertinentes et demandez une comparaison avec des exigences explicites, avec des références sources pour chaque constat.
L’édition documente les niveaux de réflexion minimal (minimal), faible (low), moyen (medium) et élevé (high). Le niveau moyen est la valeur par défaut, remplaçant le niveau élevé, la valeur par défaut de Gemini 3 Flash Preview. Le niveau minimal convient aux réponses simples et aux décisions d’outils directes sans garantir que le raisonnement soit complètement désactivé ; le niveau faible vise les tâches nécessitant moins d’étapes ; le niveau élevé fournit un raisonnement plus approfondi pour les mathématiques difficiles, la programmation et les problèmes d’agents. Google recommande d’utiliser thinking_level pour contrôler l’effort et de conserver les réglages d’échantillonnage par défaut plutôt que de tenter de forcer le raisonnement en modifiant temperature, top-p ou top-k.
Un comportement caractéristique est la préservation du contexte de raisonnement sur une tâche à plusieurs tours. Le flux Interactions de Google transmet ce contexte automatiquement ; son flux GenerateContent exige l’historique complet et non modifié de la conversation, y compris les signatures de réflexion. Cela soutient un travail continu de débogage ou de refactorisation dans lequel le raisonnement antérieur éclaire l’étape suivante. Préservez la structure réelle de la conversation plutôt que de transformer chaque suivi en prompt sans rapport et gardez le livrable final demandé clair à mesure que le travail progresse.
L’ensemble d’outils documenté comprend Google Search, l’ancrage Google Maps, la recherche dans les fichiers, l’exécution de code, le contexte d’URL et les appels de fonctions standard, l’utilisation combinée d’outils et Computer Use étant indiqués comme des capacités en préversion. Les sorties structurées peuvent fournir un enregistrement de données défini. Donnez aux fonctions un objectif clair et une définition de paramètres : le modèle choisit une fonction, tandis que l’application connectée réalise son opération et renvoie le résultat. Google exige que les résultats de fonctions correspondent aux appels précédents par identité, nom et nombre ; les résultats multimodaux doivent figurer dans la réponse de fonction.
Le tableau API exact du modèle indique un maximum de 1 048 576 tokens d’entrée et de 65 536 tokens de sortie. L’historique de conversation et les médias fournis contribuent au budget d’entrée. La mise en cache et le traitement par lots sont documentés pour ce profil, avec des options supplémentaires de traitement Flex et Priority dans le tableau de Google. Ces limites et capacités décrivent l’édition du fabricant ; elles n’exigent pas qu’une réponse remplisse toute la fenêtre de sortie et ne rendent pas chaque outil nécessaire à une tâche.
Ce profil génère du texte plutôt que des images ou de l’audio et n’utilise pas Live API. Son guide développeur exclut également la segmentation d’images. Pour une question visuelle, demandez une description, une extraction ou une interprétation des éléments fournis ; pour un enregistrement parlé, demandez un résultat textuel. Lorsque la réponse dépend d’informations plus récentes, le flux d’ancrage par recherche documenté peut ajouter des sources au-delà des connaissances d’entraînement. Précisez si des informations externes sont nécessaires et quelles preuves la réponse finale doit conserver.
Pour une tâche longue utile, définissez le résultat final et le critère d’achèvement avant la première étape. Une analyse de demandes d’assistance peut demander un tableau des problèmes observés, des passages justificatifs et une réponse proposée ; une tâche de programmation peut exiger la modification ciblée et le résultat de validation pertinent. Joignez le contexte source qui compte, définissez les actions d’outils autorisées et demandez une réponse finale explicite distinguant le travail accompli des questions nécessitant encore des informations. Le processus soutenu du modèle aboutit ainsi à un livrable concret de texte, de code ou de données structurées.
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions gemini-3.5-flash-thinking
gemini-3.5-flash-thinkingPremiers pas
Gemini 3.5 Flash combine la compréhension multimodale avec le raisonnement pour la programmation et les tâches d’agents à plusieurs étapes. Il accepte le texte, les images, la vidéo, l’audio et le PDF et produit du texte, avec des sorties structurées, des outils et une limite d’entrée de 1 048 576 tokens dans son profil documenté.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
- Entrée
text- Sortie
text- Format de sortie
- json ou SSE
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3.5-flash-thinking | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF8
messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrecontrol_scope | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Alias de méthode : /chat/completions
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
Tarifs
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
- Mode rapide
- Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
- Mode Flex
- Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
- Effort de raisonnement maximal
- Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
- Tarification du cache explicite
- Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.003 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.018 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Chat OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3.5-flash-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash-thinking", 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"))
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Chat OpenAI
json ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
Erreurs et étapes suivantes
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-thinking
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages gemini-3.5-flash-thinking
gemini-3.5-flash-thinkingPremiers pas
Gemini 3.5 Flash combine la compréhension multimodale avec le raisonnement pour la programmation et les tâches d’agents à plusieurs étapes. Il accepte le texte, les images, la vidéo, l’audio et le PDF et produit du texte, avec des sorties structurées, des outils et une limite d’entrée de 1 048 576 tokens dans son profil documenté.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- json · sse
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
- Entrée
text- Sortie
json,sse- Format de sortie
- JSON ou SSE
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3.5-flash-thinking | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Tarifs
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
- Mode rapide
- Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
- Mode Flex
- Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
- Effort de raisonnement maximal
- Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
- Tarification du cache explicite
- Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.003 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.018 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Messages Anthropic
{
"model": "gemini-3.5-flash-thinking",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.5-flash-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.5-flash-thinking', '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))
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Messages Anthropic
JSON ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
Erreurs et étapes suivantes
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-thinking
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
FAQ · Google: Gemini 3.5 Flash
- Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?
POST /v1/chat/completions·gemini-3.5-flash-thinking:text→textPOST /v1/messages·gemini-3.5-flash-thinking:text→json,sse- Quels champs la requête utilise-t-elle ?
POST /v1/chat/completions·gemini-3.5-flash-thinking:model,messages,streamPOST /v1/messages·gemini-3.5-flash-thinking:model,messages,max_tokens,stream- Quelles limites s’appliquent ?
POST /v1/chat/completions·gemini-3.5-flash-thinking:messages.min_items:1