Gemini 3 Flash Preview est un modèle de raisonnement de Google destiné à la compréhension multimodale, à la programmation et aux tâches agentiques. Il accepte du texte, des images, de la vidéo, de l’audio et des PDF et renvoie du texte. Une requête peut donc réunir des instructions écrites, des fichiers sources, des observations visuelles et l’historique de la conversation autour d’un même problème. Le résultat peut être une explication, une proposition de code, des données extraites ou un plan fondé sur ces éléments, plutôt qu’une image générée ou une réponse parlée.
La fiche de ce modèle précis indique une limite d’entrée de 1 048 576 tokens et une limite de sortie de 65 536 tokens. Prévoyez séparément les sources et le résultat : un long extrait de dépôt, un ensemble de documents ou un enregistrement ne peut tenir que si sa représentation après traitement et les instructions respectent le budget d’entrée, et la réponse a toujours besoin d’une longueur qui lui est réservée. Attribuez des libellés aux sources associées et précisez quel contenu fait autorité. Pour un long prompt, le guide du développeur recommande de placer la question précise après les données et de la relier explicitement aux informations qui précèdent.
La réflexion est dynamique, avec high comme valeur par défaut documentée pour ce modèle. Les niveaux pris en charge sont minimal, low, medium et high. Ils correspondent à des budgets relatifs de raisonnement, et non à des nombres de tokens garantis. Le niveau minimal peut encore impliquer du raisonnement sur un problème de programmation difficile. Choisissez le niveau en fonction de la tâche : une courte transformation et un problème de débogage à plusieurs conditions nécessitent des traitements différents. Utilisez des instructions directes et claires au lieu d’imposer des rituels de raisonnement élaborés dans le prompt ; demandez le livrable final et les vérifications qui le rendent utilisable.
La fiche du fournisseur répertorie les sorties structurées, les appels de fonctions, l’exécution de code, l’utilisation de l’ordinateur, la recherche dans les fichiers, l’ancrage par recherche, l’ancrage Google Maps, le contexte URL et la mise en cache. Les outils intégrés peuvent être combinés avec des appels de fonctions personnalisées dans le processus Gemini 3 documenté. Une application définit les fonctions, vérifie leurs arguments, exécute les actions acceptées et renvoie leurs résultats. Pour un assistant de programmation, un outil de lecture de fichiers ou d’exécution contrôlée des tests peut fournir des éléments concrets pour l’étape suivante. Une action proposée et un résultat d’outil observé doivent rester distincts dans le rapport final.
Pour la programmation, fournissez les fichiers pertinents, le langage, le comportement attendu et une entrée qui illustre le problème. Définissez le périmètre de la modification et nommez l’interface ou le comportement à préserver. Demandez une implémentation révisée et les cas à vérifier. Pour une tâche d’analyse documentaire, définissez la question, les champs requis et les références des sources. Si vous utilisez une sortie structurée, fournissez un schéma précisant clairement le sens des champs et les règles applicables aux valeurs manquantes. Validez à la fois sa syntaxe et le fait que chaque valeur découle du contenu d’origine.
Pour l’analyse multimodale, précisez ce qui compte dans chaque source. Une capture d’écran peut étayer l’explication d’une interface, un PDF peut fournir un tableau ou un graphique, et un enregistrement peut apporter des événements parlés ou visibles. Le guide du développeur aborde les réglages de résolution des médias, car le niveau de détail modifie la représentation après traitement et la consommation de tokens. Le processus d’exécution de code du fournisseur peut recadrer les images fournies ou zoomer dessus, effectuer des calculs à partir des données visuelles et ajouter des annotations avant que le modèle prépare sa réponse. La lecture de petits caractères peut nécessiter un réglage différent de celui d’une description générale de scène. Gardez la page, l’image ou l’extrait pertinent disponible pour pouvoir vérifier les observations, plutôt que de considérer un résumé fluide comme la preuve que chaque détail a été lu correctement.
L’état de la conversation et des outils doit être conservé dans l’interface choisie. Gemini 3 utilise des signatures de réflexion pour transmettre le contexte de raisonnement d’un appel à l’autre ; le guide du développeur distingue l’historique avec état géré de l’historique sans état géré manuellement. Préservez le contexte requis lorsque vous poursuivez une tâche faisant appel à des outils ou révisez un résultat. Google recommande également de conserver sa température par défaut de 1.0 plutôt que de reprendre une recette à basse température susceptible de provoquer des boucles ou de dégrader le comportement sur les tâches complexes. Il s’agit de pratiques d’intégration du fournisseur, et non de nouvelles affirmations concernant le transport d’une application particulière.
Le modèle de texte n’annonce pas de génération d’images ou d’audio, ni de prise en charge de Live API. Le guide distingue également la compréhension visuelle de la segmentation d’images au niveau des pixels, qui n’est pas une capacité prise en charge par Gemini 3 Flash. Choisissez un résultat final adapté à la tâche réelle : des observations liées aux sources, une fiche structurée, une modification de code ou une décision dont les hypothèses sont explicites. Vérifiez les calculs, testez le code dans l’environnement prévu et examinez les informations renvoyées par les outils. Lorsque des faits récents comptent, utilisez les sources d’ancrage configurées ou les données actuelles fournies, plutôt que de supposer que les connaissances du modèle constituent une base de données en temps réel.
", "aboutText": "Gemini 3 Flash Preview est un modèle de raisonnement de Google destiné à la compréhension multimodale, à la programmation et aux tâches agentiques. Il accepte du texte, des images, de la vidéo, de l’audio et des PDF et renvoie du texte. Une requête peut donc réunir des instructions écrites, des fichiers sources, des observations visuelles et l’historique de la conversation autour d’un même problème. Le résultat peut être une explication, une proposition de code, des données extraites ou un plan fondé sur ces éléments, plutôt qu’une image générée ou une réponse parlée.\n\nLa fiche de ce modèle précis indique une limite d’entrée de 1 048 576 tokens et une limite de sortie de 65 536 tokens. Prévoyez séparément les sources et le résultat : un long extrait de dépôt, un ensemble de documents ou un enregistrement ne peut tenir que si sa représentation après traitement et les instructions respectent le budget d’entrée, et la réponse a toujours besoin d’une longueur qui lui est réservée. Attribuez des libellés aux sources associées et précisez quel contenu fait autorité. Pour un long prompt, le guide du développeur recommande de placer la question précise après les données et de la relier explicitement aux informations qui précèdent.\n\nLa réflexion est dynamique, avec high comme valeur par défaut documentée pour ce modèle. Les niveaux pris en charge sont minimal, low, medium et high. Ils correspondent à des budgets relatifs de raisonnement, et non à des nombres de tokens garantis. Le niveau minimal peut encore impliquer du raisonnement sur un problème de programmation difficile. Choisissez le niveau en fonction de la tâche : une courte transformation et un problème de débogage à plusieurs conditions nécessitent des traitements différents. Utilisez des instructions directes et claires au lieu d’imposer des rituels de raisonnement élaborés dans le prompt ; demandez le livrable final et les vérifications qui le rendent utilisable.\n\nLa fiche du fournisseur répertorie les sorties structurées, les appels de fonctions, l’exécution de code, l’utilisation de l’ordinateur, la recherche dans les fichiers, l’ancrage par recherche, l’ancrage Google Maps, le contexte URL et la mise en cache. Les outils intégrés peuvent être combinés avec des appels de fonctions personnalisées dans le processus Gemini 3 documenté. Une application définit les fonctions, vérifie leurs arguments, exécute les actions acceptées et renvoie leurs résultats. Pour un assistant de programmation, un outil de lecture de fichiers ou d’exécution contrôlée des tests peut fournir des éléments concrets pour l’étape suivante. Une action proposée et un résultat d’outil observé doivent rester distincts dans le rapport final.\n\nPour la programmation, fournissez les fichiers pertinents, le langage, le comportement attendu et une entrée qui illustre le problème. Définissez le périmètre de la modification et nommez l’interface ou le comportement à préserver. Demandez une implémentation révisée et les cas à vérifier. Pour une tâche d’analyse documentaire, définissez la question, les champs requis et les références des sources. Si vous utilisez une sortie structurée, fournissez un schéma précisant clairement le sens des champs et les règles applicables aux valeurs manquantes. Validez à la fois sa syntaxe et le fait que chaque valeur découle du contenu d’origine.\n\nPour l’analyse multimodale, précisez ce qui compte dans chaque source. Une capture d’écran peut étayer l’explication d’une interface, un PDF peut fournir un tableau ou un graphique, et un enregistrement peut apporter des événements parlés ou visibles. Le guide du développeur aborde les réglages de résolution des médias, car le niveau de détail modifie la représentation après traitement et la consommation de tokens. Le processus d’exécution de code du fournisseur peut recadrer les images fournies ou zoomer dessus, effectuer des calculs à partir des données visuelles et ajouter des annotations avant que le modèle prépare sa réponse. La lecture de petits caractères peut nécessiter un réglage différent de celui d’une description générale de scène. Gardez la page, l’image ou l’extrait pertinent disponible pour pouvoir vérifier les observations, plutôt que de considérer un résumé fluide comme la preuve que chaque détail a été lu correctement.\n\nL’état de la conversation et des outils doit être conservé dans l’interface choisie. Gemini 3 utilise des signatures de réflexion pour transmettre le contexte de raisonnement d’un appel à l’autre ; le guide du développeur distingue l’historique avec état géré de l’historique sans état géré manuellement. Préservez le contexte requis lorsque vous poursuivez une tâche faisant appel à des outils ou révisez un résultat. Google recommande également de conserver sa température par défaut de 1.0 plutôt que de reprendre une recette à basse température susceptible de provoquer des boucles ou de dégrader le comportement sur les tâches complexes. Il s’agit de pratiques d’intégration du fournisseur, et non de nouvelles affirmations concernant le transport d’une application particulière.\n\nLe modèle de texte n’annonce pas de génération d’images ou d’audio, ni de prise en charge de Live API. Le guide distingue également la compréhension visuelle de la segmentation d’images au niveau des pixels, qui n’est pas une capacité prise en charge par Gemini 3 Flash. Choisissez un résultat final adapté à la tâche réelle : des observations liées aux sources, une fiche structurée, une modification de code ou une décision dont les hypothèses sont explicites. Vérifiez les calculs, testez le code dans l’environnement prévu et examinez les informations renvoyées par les outils. Lorsque des faits récents comptent, utilisez les sources d’ancrage configurées ou les données actuelles fournies, plutôt que de supposer que les connaissances du modèle constituent une base de données en temps réel.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
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 associe compréhension multimodale et raisonnement pour produire du texte. Il prend en charge l’analyse de code, de documents et de contenus visuels, les résultats structurés et les processus faisant appel à des outils, avec quatre niveaux de réflexion documentés pour choisir la profondeur de l’analyse.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Gemini 3 Flash Preview est un modèle de raisonnement de Google destiné à la compréhension multimodale, à la programmation et aux tâches agentiques. Il accepte du texte, des images, de la vidéo, de l’audio et des PDF et renvoie du texte. Une requête peut donc réunir des instructions écrites, des fichiers sources, des observations visuelles et l’historique de la conversation autour d’un même problème. Le résultat peut être une explication, une proposition de code, des données extraites ou un plan fondé sur ces éléments, plutôt qu’une image générée ou une réponse parlée.
La fiche de ce modèle précis indique une limite d’entrée de 1 048 576 tokens et une limite de sortie de 65 536 tokens. Prévoyez séparément les sources et le résultat : un long extrait de dépôt, un ensemble de documents ou un enregistrement ne peut tenir que si sa représentation après traitement et les instructions respectent le budget d’entrée, et la réponse a toujours besoin d’une longueur qui lui est réservée. Attribuez des libellés aux sources associées et précisez quel contenu fait autorité. Pour un long prompt, le guide du développeur recommande de placer la question précise après les données et de la relier explicitement aux informations qui précèdent.
La réflexion est dynamique, avec high comme valeur par défaut documentée pour ce modèle. Les niveaux pris en charge sont minimal, low, medium et high. Ils correspondent à des budgets relatifs de raisonnement, et non à des nombres de tokens garantis. Le niveau minimal peut encore impliquer du raisonnement sur un problème de programmation difficile. Choisissez le niveau en fonction de la tâche : une courte transformation et un problème de débogage à plusieurs conditions nécessitent des traitements différents. Utilisez des instructions directes et claires au lieu d’imposer des rituels de raisonnement élaborés dans le prompt ; demandez le livrable final et les vérifications qui le rendent utilisable.
La fiche du fournisseur répertorie les sorties structurées, les appels de fonctions, l’exécution de code, l’utilisation de l’ordinateur, la recherche dans les fichiers, l’ancrage par recherche, l’ancrage Google Maps, le contexte URL et la mise en cache. Les outils intégrés peuvent être combinés avec des appels de fonctions personnalisées dans le processus Gemini 3 documenté. Une application définit les fonctions, vérifie leurs arguments, exécute les actions acceptées et renvoie leurs résultats. Pour un assistant de programmation, un outil de lecture de fichiers ou d’exécution contrôlée des tests peut fournir des éléments concrets pour l’étape suivante. Une action proposée et un résultat d’outil observé doivent rester distincts dans le rapport final.
Pour la programmation, fournissez les fichiers pertinents, le langage, le comportement attendu et une entrée qui illustre le problème. Définissez le périmètre de la modification et nommez l’interface ou le comportement à préserver. Demandez une implémentation révisée et les cas à vérifier. Pour une tâche d’analyse documentaire, définissez la question, les champs requis et les références des sources. Si vous utilisez une sortie structurée, fournissez un schéma précisant clairement le sens des champs et les règles applicables aux valeurs manquantes. Validez à la fois sa syntaxe et le fait que chaque valeur découle du contenu d’origine.
Pour l’analyse multimodale, précisez ce qui compte dans chaque source. Une capture d’écran peut étayer l’explication d’une interface, un PDF peut fournir un tableau ou un graphique, et un enregistrement peut apporter des événements parlés ou visibles. Le guide du développeur aborde les réglages de résolution des médias, car le niveau de détail modifie la représentation après traitement et la consommation de tokens. Le processus d’exécution de code du fournisseur peut recadrer les images fournies ou zoomer dessus, effectuer des calculs à partir des données visuelles et ajouter des annotations avant que le modèle prépare sa réponse. La lecture de petits caractères peut nécessiter un réglage différent de celui d’une description générale de scène. Gardez la page, l’image ou l’extrait pertinent disponible pour pouvoir vérifier les observations, plutôt que de considérer un résumé fluide comme la preuve que chaque détail a été lu correctement.
L’état de la conversation et des outils doit être conservé dans l’interface choisie. Gemini 3 utilise des signatures de réflexion pour transmettre le contexte de raisonnement d’un appel à l’autre ; le guide du développeur distingue l’historique avec état géré de l’historique sans état géré manuellement. Préservez le contexte requis lorsque vous poursuivez une tâche faisant appel à des outils ou révisez un résultat. Google recommande également de conserver sa température par défaut de 1.0 plutôt que de reprendre une recette à basse température susceptible de provoquer des boucles ou de dégrader le comportement sur les tâches complexes. Il s’agit de pratiques d’intégration du fournisseur, et non de nouvelles affirmations concernant le transport d’une application particulière.
Le modèle de texte n’annonce pas de génération d’images ou d’audio, ni de prise en charge de Live API. Le guide distingue également la compréhension visuelle de la segmentation d’images au niveau des pixels, qui n’est pas une capacité prise en charge par Gemini 3 Flash. Choisissez un résultat final adapté à la tâche réelle : des observations liées aux sources, une fiche structurée, une modification de code ou une décision dont les hypothèses sont explicites. Vérifiez les calculs, testez le code dans l’environnement prévu et examinez les informations renvoyées par les outils. Lorsque des faits récents comptent, utilisez les sources d’ancrage configurées ou les données actuelles fournies, plutôt que de supposer que les connaissances du modèle constituent une base de données en temps réel.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3-flash-preview | 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 |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| 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.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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 ou SSE
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.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| 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 |
| 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. |
Ailoot Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview associe compréhension multimodale et raisonnement pour produire du texte. Il prend en charge l’analyse de code, de documents et de contenus visuels, les résultats structurés et les processus faisant appel à des outils, avec quatre niveaux de réflexion documentés pour choisir la profondeur de l’analyse.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Gemini 3 Flash Preview est un modèle de raisonnement de Google destiné à la compréhension multimodale, à la programmation et aux tâches agentiques. Il accepte du texte, des images, de la vidéo, de l’audio et des PDF et renvoie du texte. Une requête peut donc réunir des instructions écrites, des fichiers sources, des observations visuelles et l’historique de la conversation autour d’un même problème. Le résultat peut être une explication, une proposition de code, des données extraites ou un plan fondé sur ces éléments, plutôt qu’une image générée ou une réponse parlée.
La fiche de ce modèle précis indique une limite d’entrée de 1 048 576 tokens et une limite de sortie de 65 536 tokens. Prévoyez séparément les sources et le résultat : un long extrait de dépôt, un ensemble de documents ou un enregistrement ne peut tenir que si sa représentation après traitement et les instructions respectent le budget d’entrée, et la réponse a toujours besoin d’une longueur qui lui est réservée. Attribuez des libellés aux sources associées et précisez quel contenu fait autorité. Pour un long prompt, le guide du développeur recommande de placer la question précise après les données et de la relier explicitement aux informations qui précèdent.
La réflexion est dynamique, avec high comme valeur par défaut documentée pour ce modèle. Les niveaux pris en charge sont minimal, low, medium et high. Ils correspondent à des budgets relatifs de raisonnement, et non à des nombres de tokens garantis. Le niveau minimal peut encore impliquer du raisonnement sur un problème de programmation difficile. Choisissez le niveau en fonction de la tâche : une courte transformation et un problème de débogage à plusieurs conditions nécessitent des traitements différents. Utilisez des instructions directes et claires au lieu d’imposer des rituels de raisonnement élaborés dans le prompt ; demandez le livrable final et les vérifications qui le rendent utilisable.
La fiche du fournisseur répertorie les sorties structurées, les appels de fonctions, l’exécution de code, l’utilisation de l’ordinateur, la recherche dans les fichiers, l’ancrage par recherche, l’ancrage Google Maps, le contexte URL et la mise en cache. Les outils intégrés peuvent être combinés avec des appels de fonctions personnalisées dans le processus Gemini 3 documenté. Une application définit les fonctions, vérifie leurs arguments, exécute les actions acceptées et renvoie leurs résultats. Pour un assistant de programmation, un outil de lecture de fichiers ou d’exécution contrôlée des tests peut fournir des éléments concrets pour l’étape suivante. Une action proposée et un résultat d’outil observé doivent rester distincts dans le rapport final.
Pour la programmation, fournissez les fichiers pertinents, le langage, le comportement attendu et une entrée qui illustre le problème. Définissez le périmètre de la modification et nommez l’interface ou le comportement à préserver. Demandez une implémentation révisée et les cas à vérifier. Pour une tâche d’analyse documentaire, définissez la question, les champs requis et les références des sources. Si vous utilisez une sortie structurée, fournissez un schéma précisant clairement le sens des champs et les règles applicables aux valeurs manquantes. Validez à la fois sa syntaxe et le fait que chaque valeur découle du contenu d’origine.
Pour l’analyse multimodale, précisez ce qui compte dans chaque source. Une capture d’écran peut étayer l’explication d’une interface, un PDF peut fournir un tableau ou un graphique, et un enregistrement peut apporter des événements parlés ou visibles. Le guide du développeur aborde les réglages de résolution des médias, car le niveau de détail modifie la représentation après traitement et la consommation de tokens. Le processus d’exécution de code du fournisseur peut recadrer les images fournies ou zoomer dessus, effectuer des calculs à partir des données visuelles et ajouter des annotations avant que le modèle prépare sa réponse. La lecture de petits caractères peut nécessiter un réglage différent de celui d’une description générale de scène. Gardez la page, l’image ou l’extrait pertinent disponible pour pouvoir vérifier les observations, plutôt que de considérer un résumé fluide comme la preuve que chaque détail a été lu correctement.
L’état de la conversation et des outils doit être conservé dans l’interface choisie. Gemini 3 utilise des signatures de réflexion pour transmettre le contexte de raisonnement d’un appel à l’autre ; le guide du développeur distingue l’historique avec état géré de l’historique sans état géré manuellement. Préservez le contexte requis lorsque vous poursuivez une tâche faisant appel à des outils ou révisez un résultat. Google recommande également de conserver sa température par défaut de 1.0 plutôt que de reprendre une recette à basse température susceptible de provoquer des boucles ou de dégrader le comportement sur les tâches complexes. Il s’agit de pratiques d’intégration du fournisseur, et non de nouvelles affirmations concernant le transport d’une application particulière.
Le modèle de texte n’annonce pas de génération d’images ou d’audio, ni de prise en charge de Live API. Le guide distingue également la compréhension visuelle de la segmentation d’images au niveau des pixels, qui n’est pas une capacité prise en charge par Gemini 3 Flash. Choisissez un résultat final adapté à la tâche réelle : des observations liées aux sources, une fiche structurée, une modification de code ou une décision dont les hypothèses sont explicites. Vérifiez les calculs, testez le code dans l’environnement prévu et examinez les informations renvoyées par les outils. Lorsque des faits récents comptent, utilisez les sources d’ancrage configurées ou les données actuelles fournies, plutôt que de supposer que les connaissances du modèle constituent une base de données en temps réel.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3-flash-preview | 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 |
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
| 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
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "gemini-3-flash-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 ou SSE
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.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
google/gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview associe compréhension multimodale et raisonnement pour produire du texte. Il prend en charge l’analyse de code, de documents et de contenus visuels, les résultats structurés et les processus faisant appel à des outils, avec quatre niveaux de réflexion documentés pour choisir la profondeur de l’analyse.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Gemini 3 Flash Preview est un modèle de raisonnement de Google destiné à la compréhension multimodale, à la programmation et aux tâches agentiques. Il accepte du texte, des images, de la vidéo, de l’audio et des PDF et renvoie du texte. Une requête peut donc réunir des instructions écrites, des fichiers sources, des observations visuelles et l’historique de la conversation autour d’un même problème. Le résultat peut être une explication, une proposition de code, des données extraites ou un plan fondé sur ces éléments, plutôt qu’une image générée ou une réponse parlée.
La fiche de ce modèle précis indique une limite d’entrée de 1 048 576 tokens et une limite de sortie de 65 536 tokens. Prévoyez séparément les sources et le résultat : un long extrait de dépôt, un ensemble de documents ou un enregistrement ne peut tenir que si sa représentation après traitement et les instructions respectent le budget d’entrée, et la réponse a toujours besoin d’une longueur qui lui est réservée. Attribuez des libellés aux sources associées et précisez quel contenu fait autorité. Pour un long prompt, le guide du développeur recommande de placer la question précise après les données et de la relier explicitement aux informations qui précèdent.
La réflexion est dynamique, avec high comme valeur par défaut documentée pour ce modèle. Les niveaux pris en charge sont minimal, low, medium et high. Ils correspondent à des budgets relatifs de raisonnement, et non à des nombres de tokens garantis. Le niveau minimal peut encore impliquer du raisonnement sur un problème de programmation difficile. Choisissez le niveau en fonction de la tâche : une courte transformation et un problème de débogage à plusieurs conditions nécessitent des traitements différents. Utilisez des instructions directes et claires au lieu d’imposer des rituels de raisonnement élaborés dans le prompt ; demandez le livrable final et les vérifications qui le rendent utilisable.
La fiche du fournisseur répertorie les sorties structurées, les appels de fonctions, l’exécution de code, l’utilisation de l’ordinateur, la recherche dans les fichiers, l’ancrage par recherche, l’ancrage Google Maps, le contexte URL et la mise en cache. Les outils intégrés peuvent être combinés avec des appels de fonctions personnalisées dans le processus Gemini 3 documenté. Une application définit les fonctions, vérifie leurs arguments, exécute les actions acceptées et renvoie leurs résultats. Pour un assistant de programmation, un outil de lecture de fichiers ou d’exécution contrôlée des tests peut fournir des éléments concrets pour l’étape suivante. Une action proposée et un résultat d’outil observé doivent rester distincts dans le rapport final.
Pour la programmation, fournissez les fichiers pertinents, le langage, le comportement attendu et une entrée qui illustre le problème. Définissez le périmètre de la modification et nommez l’interface ou le comportement à préserver. Demandez une implémentation révisée et les cas à vérifier. Pour une tâche d’analyse documentaire, définissez la question, les champs requis et les références des sources. Si vous utilisez une sortie structurée, fournissez un schéma précisant clairement le sens des champs et les règles applicables aux valeurs manquantes. Validez à la fois sa syntaxe et le fait que chaque valeur découle du contenu d’origine.
Pour l’analyse multimodale, précisez ce qui compte dans chaque source. Une capture d’écran peut étayer l’explication d’une interface, un PDF peut fournir un tableau ou un graphique, et un enregistrement peut apporter des événements parlés ou visibles. Le guide du développeur aborde les réglages de résolution des médias, car le niveau de détail modifie la représentation après traitement et la consommation de tokens. Le processus d’exécution de code du fournisseur peut recadrer les images fournies ou zoomer dessus, effectuer des calculs à partir des données visuelles et ajouter des annotations avant que le modèle prépare sa réponse. La lecture de petits caractères peut nécessiter un réglage différent de celui d’une description générale de scène. Gardez la page, l’image ou l’extrait pertinent disponible pour pouvoir vérifier les observations, plutôt que de considérer un résumé fluide comme la preuve que chaque détail a été lu correctement.
L’état de la conversation et des outils doit être conservé dans l’interface choisie. Gemini 3 utilise des signatures de réflexion pour transmettre le contexte de raisonnement d’un appel à l’autre ; le guide du développeur distingue l’historique avec état géré de l’historique sans état géré manuellement. Préservez le contexte requis lorsque vous poursuivez une tâche faisant appel à des outils ou révisez un résultat. Google recommande également de conserver sa température par défaut de 1.0 plutôt que de reprendre une recette à basse température susceptible de provoquer des boucles ou de dégrader le comportement sur les tâches complexes. Il s’agit de pratiques d’intégration du fournisseur, et non de nouvelles affirmations concernant le transport d’une application particulière.
Le modèle de texte n’annonce pas de génération d’images ou d’audio, ni de prise en charge de Live API. Le guide distingue également la compréhension visuelle de la segmentation d’images au niveau des pixels, qui n’est pas une capacité prise en charge par Gemini 3 Flash. Choisissez un résultat final adapté à la tâche réelle : des observations liées aux sources, une fiche structurée, une modification de code ou une décision dont les hypothèses sont explicites. Vérifiez les calculs, testez le code dans l’environnement prévu et examinez les informations renvoyées par les outils. Lorsque des faits récents comptent, utilisez les sources d’ancrage configurées ou les données actuelles fournies, plutôt que de supposer que les connaissances du modèle constituent une base de données en temps réel.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3-flash-preview | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs 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[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| 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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
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.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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 ou SSE
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.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| 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 |
| 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. |
Ailoot Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
google/gemini-3-flash-previewGemini 3 Flash Preview associe compréhension multimodale et raisonnement pour produire du texte. Il prend en charge l’analyse de code, de documents et de contenus visuels, les résultats structurés et les processus faisant appel à des outils, avec quatre niveaux de réflexion documentés pour choisir la profondeur de l’analyse.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Gemini 3 Flash Preview est un modèle de raisonnement de Google destiné à la compréhension multimodale, à la programmation et aux tâches agentiques. Il accepte du texte, des images, de la vidéo, de l’audio et des PDF et renvoie du texte. Une requête peut donc réunir des instructions écrites, des fichiers sources, des observations visuelles et l’historique de la conversation autour d’un même problème. Le résultat peut être une explication, une proposition de code, des données extraites ou un plan fondé sur ces éléments, plutôt qu’une image générée ou une réponse parlée.
La fiche de ce modèle précis indique une limite d’entrée de 1 048 576 tokens et une limite de sortie de 65 536 tokens. Prévoyez séparément les sources et le résultat : un long extrait de dépôt, un ensemble de documents ou un enregistrement ne peut tenir que si sa représentation après traitement et les instructions respectent le budget d’entrée, et la réponse a toujours besoin d’une longueur qui lui est réservée. Attribuez des libellés aux sources associées et précisez quel contenu fait autorité. Pour un long prompt, le guide du développeur recommande de placer la question précise après les données et de la relier explicitement aux informations qui précèdent.
La réflexion est dynamique, avec high comme valeur par défaut documentée pour ce modèle. Les niveaux pris en charge sont minimal, low, medium et high. Ils correspondent à des budgets relatifs de raisonnement, et non à des nombres de tokens garantis. Le niveau minimal peut encore impliquer du raisonnement sur un problème de programmation difficile. Choisissez le niveau en fonction de la tâche : une courte transformation et un problème de débogage à plusieurs conditions nécessitent des traitements différents. Utilisez des instructions directes et claires au lieu d’imposer des rituels de raisonnement élaborés dans le prompt ; demandez le livrable final et les vérifications qui le rendent utilisable.
La fiche du fournisseur répertorie les sorties structurées, les appels de fonctions, l’exécution de code, l’utilisation de l’ordinateur, la recherche dans les fichiers, l’ancrage par recherche, l’ancrage Google Maps, le contexte URL et la mise en cache. Les outils intégrés peuvent être combinés avec des appels de fonctions personnalisées dans le processus Gemini 3 documenté. Une application définit les fonctions, vérifie leurs arguments, exécute les actions acceptées et renvoie leurs résultats. Pour un assistant de programmation, un outil de lecture de fichiers ou d’exécution contrôlée des tests peut fournir des éléments concrets pour l’étape suivante. Une action proposée et un résultat d’outil observé doivent rester distincts dans le rapport final.
Pour la programmation, fournissez les fichiers pertinents, le langage, le comportement attendu et une entrée qui illustre le problème. Définissez le périmètre de la modification et nommez l’interface ou le comportement à préserver. Demandez une implémentation révisée et les cas à vérifier. Pour une tâche d’analyse documentaire, définissez la question, les champs requis et les références des sources. Si vous utilisez une sortie structurée, fournissez un schéma précisant clairement le sens des champs et les règles applicables aux valeurs manquantes. Validez à la fois sa syntaxe et le fait que chaque valeur découle du contenu d’origine.
Pour l’analyse multimodale, précisez ce qui compte dans chaque source. Une capture d’écran peut étayer l’explication d’une interface, un PDF peut fournir un tableau ou un graphique, et un enregistrement peut apporter des événements parlés ou visibles. Le guide du développeur aborde les réglages de résolution des médias, car le niveau de détail modifie la représentation après traitement et la consommation de tokens. Le processus d’exécution de code du fournisseur peut recadrer les images fournies ou zoomer dessus, effectuer des calculs à partir des données visuelles et ajouter des annotations avant que le modèle prépare sa réponse. La lecture de petits caractères peut nécessiter un réglage différent de celui d’une description générale de scène. Gardez la page, l’image ou l’extrait pertinent disponible pour pouvoir vérifier les observations, plutôt que de considérer un résumé fluide comme la preuve que chaque détail a été lu correctement.
L’état de la conversation et des outils doit être conservé dans l’interface choisie. Gemini 3 utilise des signatures de réflexion pour transmettre le contexte de raisonnement d’un appel à l’autre ; le guide du développeur distingue l’historique avec état géré de l’historique sans état géré manuellement. Préservez le contexte requis lorsque vous poursuivez une tâche faisant appel à des outils ou révisez un résultat. Google recommande également de conserver sa température par défaut de 1.0 plutôt que de reprendre une recette à basse température susceptible de provoquer des boucles ou de dégrader le comportement sur les tâches complexes. Il s’agit de pratiques d’intégration du fournisseur, et non de nouvelles affirmations concernant le transport d’une application particulière.
Le modèle de texte n’annonce pas de génération d’images ou d’audio, ni de prise en charge de Live API. Le guide distingue également la compréhension visuelle de la segmentation d’images au niveau des pixels, qui n’est pas une capacité prise en charge par Gemini 3 Flash. Choisissez un résultat final adapté à la tâche réelle : des observations liées aux sources, une fiche structurée, une modification de code ou une décision dont les hypothèses sont explicites. Vérifiez les calculs, testez le code dans l’environnement prévu et examinez les informations renvoyées par les outils. Lorsque des faits récents comptent, utilisez les sources d’ancrage configurées ou les données actuelles fournies, plutôt que de supposer que les connaissances du modèle constituent une base de données en temps réel.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3-flash-preview | 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 |
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
| 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
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.006 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0001 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "google/gemini-3-flash-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 ou SSE
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.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| 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. |
Ailoot Ultra gemini-3-flash-preview, google/gemini-3-flash-preview
/chat/completions
Exemple technique en anglais
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.