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Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

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Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools est une variante distincte orientée vers les agents qui privilégie les outils définis par l’application aux côtés des commandes de terminal. Utilisez-la lorsque des actions comme la lecture de fichiers ou la recherche de code doivent guider une tâche à plusieurs étapes, l’application exécutant les outils et renvoyant chaque résultat.

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 3.1 Pro Preview Custom Tools est la variante spécialisée de Google pour les processus d’agents mêlant commandes de terminal et outils personnalisés. Son comportement distinctif est la priorité accordée aux outils définis par l’application, le fabricant donnant view_file et search_code comme exemples. C’est une variante nommée séparée de Gemini 3.1 Pro Preview, pas un autre libellé pour toutes les requêtes Pro. Une tâche utile s’appuie sur le bon outil pour obtenir des preuves avant de préparer le résultat textuel final.

La gamme Pro Preview accepte le texte, les images, la vidéo, l’audio et le PDF et renvoie du texte. Le fabricant indique une limite d’entrée de 1 048 576 tokens et une limite de sortie de 65 536 tokens pour cette gamme. Une investigation de dépôt peut combiner les fichiers sources, les exigences écrites et une capture d’écran de l’interface ; un processus documentaire peut combiner des pages et des questions. Identifiez les sources et définissez le livrable final afin que le grand budget d’entrée soutienne une tâche précise plutôt qu’un dépôt d’archives sans objectif.

Pour un agent logiciel, définissez l’objectif, les outils disponibles et le périmètre du changement demandé. Un outil de recherche personnalisé peut renvoyer les emplacements de fichiers correspondants, tandis qu’un outil de lecture fournit leur contenu pertinent exact. Précisez les arguments acceptés et les champs renvoyés. L’application exécute un appel accepté et transmet le résultat au modèle, qui peut choisir l’étape suivante selon ce qui s’est réellement passé. Un chemin renvoyé est la preuve d’un résultat de recherche, pas la preuve que le fichier a été modifié ou qu’un test a été exécuté.

La variante Custom Tools vise les cas où ces actions spécialisées doivent être prioritaires par rapport au recours à une commande bash générique. Par exemple, un agent peut d’abord chercher l’implémentation d’un comportement nommé, lire les fichiers associés, les comparer à l’exigence de l’utilisateur, puis proposer un changement délimité. Définissez les interfaces et les comportements qui doivent rester intacts et demandez une liste finale des changements proposés avec les informations sources utilisées. Si un exécuteur de tests contrôlé est disponible, renvoyez son résultat réel avant de demander une conclusion sur le changement.

La documentation 3.1 Pro du fabricant comprend la réflexion, les sorties structurées et les appels de fonctions, ainsi que l’exécution de code, l’ancrage par recherche, l’ancrage Google Maps, le contexte d’URL et la mise en cache. La recherche dans les fichiers est explicitement limitée à Google AI Studio. La disponibilité des outils dépend donc de l’interface du fabricant et de la configuration applicative choisies. La préférence particulière de la variante pour les outils personnalisés ne fournit pas elle-même ces outils et n’exécute pas d’opération externe. Conservez un enregistrement du nom de fonction, des arguments validés et du résultat pour chaque action applicative accomplie.

Le guide Gemini 3 décrit les niveaux de réflexion faible (low), moyen (medium) et élevé (high) pour 3.1 Pro, avec le niveau élevé par défaut. Ce sont des allocations relatives d’analyse plutôt que des garanties strictes de tokens. Choisissez le niveau selon la tâche et donnez des instructions directes plutôt que des rituels de prompt élaborés. Si une sortie structurée est requise, définissez les champs, les types et les règles de valeurs manquantes. Pour un rapport d’implémentation, l’enregistrement final peut identifier les fichiers examinés, le comportement requis, la modification proposée et les questions restantes. Vérifiez que chaque entrée découle des résultats réels d’outils ou de sources.

Les agents à plusieurs tours doivent conserver la conversation et le contexte de raisonnement requis. Le guide du fabricant explique les signatures de réflexion et distingue l’historique avec état géré de l’historique sans état géré manuellement. Utilisez le traitement documenté dans l’interface choisie, notamment lorsque vous poursuivez après un résultat d’outil. Pour des éléments sources longs, placez la question précise après le contexte et reliez-y la réponse demandée. Le guide recommande aussi sa valeur par défaut de température de 1.0 plutôt que de transférer un réglage de température basse susceptible de provoquer des boucles sur des tâches complexes.

Le fabricant avertit que la qualité peut fluctuer dans les usages qui ne bénéficient pas d’outils personnalisés. C’est une limite de sélection pertinente : utilisez ce profil pour un agent centré sur les outils plutôt que de supposer une amélioration générale pour chaque prompt isolé. La sortie textuelle peut être un plan, une proposition de code, une explication ou un résultat structuré ; les entrées image ou audio ne transforment pas cette variante en générateur de médias. Inspectez le code proposé, vérifiez les calculs et distinguez les opérations confirmées des suggestions. Conservez l’identité exacte du modèle Custom Tools avec la tâche, les définitions d’outils et les preuves renvoyées afin qu’une poursuite ultérieure dispose d’une base concrète.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Interpret custom-tool evidence

Use this supplied tool transcript. search_code returned settings.py:12 and view_file returned: 'RETRY_LIMIT = 3'. No edit or test result is present. Requirement: increase the retry limit to five. Return the examined file, the exact proposed edit and the remaining check. Distinguish the retrieved value from actions that have not occurred.

Résultat attendu

A file-linked proposed edit and an explicitly unexecuted validation step.

Vérifier le résultat

The answer must not claim that settings.py was changed or a test passed.
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

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

Premiers pas

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools est une variante distincte orientée vers les agents qui privilégie les outils définis par l’application aux côtés des commandes de terminal. Utilisez-la lorsque des actions comme la lecture de fichiers ou la recherche de code doivent guider une tâche à plusieurs étapes, l’application exécutant les outils et renvoyant chaque résultat.

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
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
google/gemini-3.1-pro-preview-customtools
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Exemples : system, user, assistant, tool, function
Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle.
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_callsTypetool_call[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé
Par défaut—
Champmessages[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].reasoning_contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise
Par défaut—
Champmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_completion_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Champstream_options.include_usageTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstopTypestring|string[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypefunction_tool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
function
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].function.nameTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: outil de fonction fourni
Par défaut—
Champtools[].function.descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].function.parametersTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champresponse_formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning_effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampreasoningTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Champ de compatibilité
Par défaut—
ChampfunctionsTypefunction[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champfunction_callTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmodalitiesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
text
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContrattableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramètrecontrol_scopeContratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

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
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Effort de raisonnement · élevé
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé
Effort de raisonnement · faible
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible
Effort de raisonnement · moyen
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est moyen
Tarification du cache explicite
Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Sortie de raisonnement
Le raisonnement utilise le tarif du sous-ensemble répertorié au sein de la sortie cumulée ; ne comptabilisez pas ces jetons deux fois. Lorsque la sortie comprend des jetons de raisonnement

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.024 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
Sortie · Jetons de raisonnement en sortie $0.024 / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse200 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.024 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 2 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de200 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.008 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.036 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 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

curlPython SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-pro-preview-customtools',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-pro-preview-customtools',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

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

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

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

Premiers pas

Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools est une variante distincte orientée vers les agents qui privilégie les outils définis par l’application aux côtés des commandes de terminal. Utilisez-la lorsque des actions comme la lecture de fichiers ou la recherche de code doivent guider une tâche à plusieurs étapes, l’application exécutant les outils et renvoyant chaque résultat.

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
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
google/gemini-3.1-pro-preview-customtools
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez 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
Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Effort de raisonnement · élevé
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est élevé
Effort de raisonnement · faible
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est faible
Effort de raisonnement · moyen
Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est moyen
Tarification du cache explicite
Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Sortie de raisonnement
Le raisonnement utilise le tarif du sous-ensemble répertorié au sein de la sortie cumulée ; ne comptabilisez pas ces jetons deux fois. Lorsque la sortie comprend des jetons de raisonnement

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.024 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
Sortie · Jetons de raisonnement en sortie $0.024 / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse200 000Coût
Entrée · Tokens en entrée $0.004 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.024 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 2 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de200 000Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.008 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.036 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 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

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",
  "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': 'google/gemini-3.1-pro-preview-customtools', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview-customtools', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

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
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

FAQ · Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-3.1-pro-preview-customtools: text → text

POST /v1/messages · google/gemini-3.1-pro-preview-customtools: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-3.1-pro-preview-customtools: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · google/gemini-3.1-pro-preview-customtools: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-3.1-pro-preview-customtools: messages.min_items: 1

Plus de détails

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