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Google: Gemini 3.1 Pro Preview

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Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle de raisonnement multimodal de Google pour les tâches complexes de logiciels, d’algorithmes et de connaissances. Il accepte texte, images, audio, vidéo et PDF et renvoie texte ou code, avec outils et sortie structurée. Les niveaux low, medium et high orientent l’effort; high est le réglage documenté par défaut.

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 est le modèle textuel de Google axé sur le raisonnement pour les tâches complexes qui nécessitent du génie logiciel, du développement algorithmique ou une synthèse de données probantes multimodales. Il s’appuie sur Gemini 3 Pro, en mettant l’accent sur l’utilisation précise des outils, un raisonnement plus efficace et une exécution fiable à plusieurs étapes. Le texte, les images, l’audio, la vidéo et les PDF peuvent contribuer à une réponse écrite, à un livrable de code ou à un résultat structuré.

Pour une tâche de programmation exigeante, fournissez l’objectif, les éléments pertinents du dépôt, le comportement observé et les contraintes à conserver. Des dépôts de code entiers peuvent fournir du contexte à la tâche. Pour vérifier un contrat de code, demandez au modèle de comparer la gestion d’un contrat de données partagé dans deux modules, d’identifier l’écart et de proposer une correction ciblée avec des références au code à l’appui. La sortie utile distingue l’analyse, la révision proposée et les données probantes de toute validation effectuée par l’application connectée.

Les éléments de lancement montrent des explications visuelles basées sur du code et des projets interactifs, notamment une sortie SVG animée à partir d’une consigne textuelle. Ce sont des livrables de code plutôt que de la génération d’images matricielles. Une consigne claire peut définir ce qui doit être expliqué, le comportement du visuel et les données qu’il doit représenter. Vérifiez le code et le rendu obtenus à partir de ces exigences. Pour une tâche de synthèse de données, fournissez les sources réelles et demandez une vue unique qui préserve les relations et les nuances qu’elles contiennent.

Les niveaux de réflexion documentés sont faible, moyen et élevé, le niveau élevé étant la valeur par défaut de 3.1 Pro Preview. La réflexion ne peut pas être complètement désactivée dans ce profil Pro. Choisissez un effort moindre pour une réponse délimitée et davantage de raisonnement pour le travail difficile à plusieurs étapes, tout en laissant une capacité de sortie suffisante pour le livrable final. Une petite limite de sortie peut interrompre le raisonnement avant qu’une réponse finale utilisable n’apparaisse. Le guide de réflexion distingue un résumé du raisonnement du processus interne complet et explique pourquoi le contexte de signatures de pensée de la conversation compte.

Le tableau Preview exact indique les appels de fonctions, l’exécution de code, l’ancrage par recherche, l’ancrage avec Maps, le contexte URL et les sorties structurées. Il limite File Search à AI Studio. Fournissez la finalité des fonctions et les définitions de paramètres, puis continuez à partir du résultat réellement renvoyé. Le profil distinct Custom Tools Preview est optimisé pour prioriser les outils personnalisés et bash; il s’agit d’un point de terminaison nommé distinct du producteur, et cette spécialisation ne doit donc pas être traitée discrètement comme une propriété de chaque requête 3.1 Pro. Sélectionnez un schéma de résultat structuré lorsqu’une tâche nécessite des enregistrements définis plutôt que de la prose libre.

Pour une analyse multimodale, identifiez la page, le visuel, l’intervalle d’enregistrement ou l’événement vidéo pertinent. Pour une analyse documentaire, comparez un diagramme à sa spécification écrite et renvoyez chaque écart avec le passage à l’appui. Une source parlée peut fournir une transcription ou une interprétation textuelle. Préservez les références aux sources pour les conclusions à vérifier et distinguez ce qui est visible ou énoncé de ce qui est inféré. La sortie de ce profil reste du texte, y compris du code; la génération native d’images ou de parole ne fait pas partie de son tableau exact de capacités.

La fiche native 3.1 Pro précise un contexte allant jusqu’à 1M et une sortie textuelle de 64K, et le tableau API Preview exact donne 1 048 576 jetons d’entrée et 65 536 jetons de sortie. Incluez les instructions, l’historique de conversation et les médias dans le budget d’entrée. La mise en cache et le traitement par lots sont documentés, les options Flex et Priority étant aussi indiquées pour le profil du producteur. Pour plusieurs éléments indépendants, définissez la sortie requise et conservez chaque identifiant de source plutôt que de combiner des données probantes sans rapport dans une réponse impossible à retracer.

L’édition nommée Preview reste distincte du profil Custom Tools de Pro et des versions Flash ou Pro ultérieures. Ses forces concernent le raisonnement complexe, la programmation et la synthèse de données probantes; le livrable final doit tout de même être vérifié à partir de la source et des résultats d’outils réels. Conservez les ambiguïtés non résolues lorsque l’information fournie n’appuie pas une conclusion certaine. Un livrable utile est la réponse, le code ou l’enregistrement étayé par les sources que la tâche demande, avec assez de données probantes pour en évaluer les limites pratiques.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Review a cross-module date contract

Review this contract mismatch. Producer emits {due_date: "2026-11-03"}; consumer reads record.dueDate and displays "No date" when missing. Existing stored records use due_date. Propose the smallest compatible correction and tests for both present and absent dates. Preserve the producer field and do not add a second stored field.

Résultat attendu

A short mismatch analysis, a focused consumer patch and tests covering the stored field and missing-value behavior.

Vérifier le résultat

Check that the patch reads due_date without changing persisted records or treating an absent date as a valid one.
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-3.1-pro-preview

gemini-3.1-pro-preview

Google /gemini-3.1-pro-preview

Pour commencer

Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle de raisonnement multimodal de Google pour les tâches complexes de logiciels, d’algorithmes et de connaissances. Il accepte texte, images, audio, vidéo et PDF et renvoie texte ou code, avec outils et sortie structurée. Les niveaux low, medium et high orientent l’effort; high est le réglage documenté par défaut.

Entrées acceptées
Texte · Images
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrée
text, image
Sortie
text
Contexte
1 048 576 tokens
Sortie maximale
65 536 tokens
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
gemini-3.1-pro-preview
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_block[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampsystemTypestring|content_block[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limites
Minimum: 1
La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champstop_sequencesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypetool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Outil fourni
Par défaut—
Champtools[].descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].input_schemaTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champthinking.typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champthinking.budget_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champoutput_config.effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmetadataTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champcache_controlTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content ou bloc type=text

Texte + image

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} ou source type=url

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrematerial_typesContrattext, image
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratnull
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
Paramètretext_file_materialContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte

Cycle de vie : exact retained published method

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

Tarifs

Tarifs des méthodes Ailoot

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Entrée
0,002 USD / 1K
Sortie
0,012 USD / 1K
Lecture du cache
0,0002 USD / 1K

Prix selon la longueur de la requête · Anthropic Messages

Taille de la requête, en tokensEntréeSortieLecture du cacheÉcriture dans le cacheCache 5 minCache 1 h
Taille de la requête, en tokens(0; 200 000]Entrée0,002 USDSortie0,012 USDLecture du cache0,0002 USDÉcriture dans le cacheTarif de base : —Cache 5 minTarif de base : —Cache 1 hTarif de base : —
Taille de la requête, en tokens(200 000; ∞)Entrée0,004 USDSortie0,018 USDLecture du cache0,0004 USDÉcriture dans le cacheTarif de base : —Cache 5 minTarif de base : —Cache 1 hTarif de base : —

Tarifs en USD par 1K jetons. Si aucun tarif n’est défini, le tarif de base de cette méthode est hérité ; «—» signifie qu’aucun tarif de base n’est défini.

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 →

Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

Prix par configuration

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

ConfigurationBarème tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
Sortie · Jetons de raisonnement en sortie $0.024 / 1K jetons
ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse200 000Coût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationOpenAI Chat · Palier 2 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de200 000Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.036 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
Sortie · Jetons de raisonnement en sortie $0.024 / 1K jetons
ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse200 000Coût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationAnthropic Messages · Palier 2 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de200 000Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.036 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Exemples de requêtes

Ailoot · Anthropic Messages

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-preview", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-preview", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "gemini-3.1-pro-preview",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

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

with client.messages.stream(model='gemini-3.1-pro-preview',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent gemini-3.1-pro-preview

gemini-3.1-pro-preview

Google /gemini-3.1-pro-preview

Pour commencer

Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle de raisonnement multimodal de Google pour les tâches complexes de logiciels, d’algorithmes et de connaissances. Il accepte texte, images, audio, vidéo et PDF et renvoie texte ou code, avec outils et sortie structurée. Les niveaux low, medium et high orientent l’effort; high est le réglage documenté par défaut.

Entrées acceptées
Texte · Images
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent
Entrée
text, image
Sortie
text
Contexte
1 048 576 tokens
Sortie maximale
65 536 tokens
Format de sortie
json ou diffusion en continu prise en charge
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
Champpath.modelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
gemini-3.1-pro-preview
Par défaut—
ChampcontentsTypecontent[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champcontents[].roleTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
user, model
Par défaut—
Champcontents[].partsTypepart[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampsystemInstructionTypecontentExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
ChampgenerationConfig.maxOutputTokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampgenerationConfig.temperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampgenerationConfig.topPTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampgenerationConfig.topKTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampgenerationConfig.stopSequencesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughtsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudgetTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].functionDeclarationsTypefunction_declaration[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolConfig.functionCallingConfig.modeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampsafetySettingsTypeobject[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampsessionIdTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

contents[].parts[].text

Texte + image

parts[].inlineData={mimeType,data}

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrematerial_typesContrattext, image
ParamètrerequiredContratcontents
Paramètreoptional_controlsContratnull
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
Paramètretext_file_materialContratContenu UTF-8 réel inséré comme texte ; les ID de fichier/URLs nécessitent une prise en charge distincte et exacte

Cycle de vie : exact retained published method

Les structures des méthodes et les ID sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission des requêtes.

Tarifs

Tarifs des méthodes Ailoot

Ailoot Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
Entrée
0,002 USD / 1K
Sortie
0,012 USD / 1K
Lecture du cache
0,0002 USD / 1K

Prix selon la longueur de la requête · Gemini generateContent

Taille de la requête, en tokensEntréeSortieLecture du cacheÉcriture dans le cacheCache 5 minCache 1 h
Taille de la requête, en tokens(0; 200 000]Entrée0,002 USDSortie0,012 USDLecture du cache0,0002 USDÉcriture dans le cacheTarif de base : —Cache 5 minTarif de base : —Cache 1 hTarif de base : —
Taille de la requête, en tokens(200 000; ∞)Entrée0,004 USDSortie0,018 USDLecture du cache0,0004 USDÉcriture dans le cacheTarif de base : —Cache 5 minTarif de base : —Cache 1 hTarif de base : —

Tarifs en USD par 1K jetons. Si aucun tarif n’est défini, le tarif de base de cette méthode est hérité ; «—» signifie qu’aucun tarif de base n’est défini.

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 →

Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

Barèmes de référence du modèle

Prix par configuration

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

ConfigurationBarème tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
Sortie · Jetons de raisonnement en sortie $0.024 / 1K jetons
ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse200 000Coût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationOpenAI Chat · Palier 2 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de200 000Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.036 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
Sortie · Jetons de raisonnement en sortie $0.024 / 1K jetons
ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse200 000Coût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationAnthropic Messages · Palier 2 selon la longueur de la requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de200 000Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.036 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

Exemples de requêtes

Ailoot · Gemini generateContent

Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from google import genai
from google.genai import types
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
    api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-pro-preview", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(resp.to_json_dict())
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-pro-preview", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path

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

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

count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
    for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro-preview',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):
        payload=chunk.to_json_dict()
        log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
        save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))
        count+=1

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot · Gemini generateContent

json ou diffusion en continu prise en charge

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les candidats et toutes les parties, y compris les appels de fonctions, les signatures de raisonnement et les données d’utilisation ; assemblez les fragments du flux dans l’ordre.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampresponseIdTypestring
ChampmodelVersionTypestring
Champcandidates[].content.parts[]Typetext|inlineData|functionCall|other part
Champcandidates[].finishReasonTypestring
ChampusageMetadataTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gemini-3.1-pro-preview

gemini-3.1-pro-preview

Google /gemini-3.1-pro-preview
ID du modèle
  • gemini-3.1-pro-preview
  • google/gemini-3.1-pro-preview

Pour commencer

Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle de raisonnement multimodal de Google pour les tâches complexes de logiciels, d’algorithmes et de connaissances. Il accepte texte, images, audio, vidéo et PDF et renvoie texte ou code, avec outils et sortie structurée. Les niveaux low, medium et high orientent l’effort; high est le réglage documenté par défaut.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
gemini-3.1-pro-preview
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Conversation textuelle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
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 comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrecontrol_scopeContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false.
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Alias de méthode : /chat/completions

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’ID 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/objet 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 Lorsque la mise en cache explicite est demandée
Sortie de raisonnement
Le raisonnement utilise le tarif du sous-ensemble indiqué au sein de la sortie agrégée; ne comptez 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 tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
Sortie · Jetons de raisonnement en sortie $0.024 / 1K jetons
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse200 000Coût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationPalier 2 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de200 000Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.036 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

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 · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3.1-pro-preview","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

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

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

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

gemini-3.1-pro-preview

Google /gemini-3.1-pro-preview
ID du modèle
  • gemini-3.1-pro-preview
  • google/gemini-3.1-pro-preview

Pour commencer

Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle de raisonnement multimodal de Google pour les tâches complexes de logiciels, d’algorithmes et de connaissances. Il accepte texte, images, audio, vidéo et PDF et renvoie texte ou code, avec outils et sortie structurée. Les niveaux low, medium et high orientent l’effort; high est le réglage documenté par défaut.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrée
text
Sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
gemini-3.1-pro-preview
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 Lorsque la mise en cache explicite est demandée
Sortie de raisonnement
Le raisonnement utilise le tarif du sous-ensemble indiqué au sein de la sortie agrégée; ne comptez 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 tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
Sortie · Jetons de raisonnement en sortie $0.024 / 1K jetons
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse200 000Coût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationPalier 2 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de200 000Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.036 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

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 · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "gemini-3.1-pro-preview",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.1-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

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

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

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

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-3.1-pro-preview

google/gemini-3.1-pro-preview

Google /google/gemini-3.1-pro-preview
ID du modèle
  • gemini-3.1-pro-preview
  • google/gemini-3.1-pro-preview

Pour commencer

Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle de raisonnement multimodal de Google pour les tâches complexes de logiciels, d’algorithmes et de connaissances. Il accepte texte, images, audio, vidéo et PDF et renvoie texte ou code, avec outils et sortie structurée. Les niveaux low, medium et high orientent l’effort; high est le réglage documenté par défaut.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · OpenAI Chat 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
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’ID 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: Fonction fournie comme outil
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 refusé sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré
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 comme texte littéral ; aucun ID 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’ID 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/objet 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 Lorsque la mise en cache explicite est demandée
Sortie de raisonnement
Le raisonnement utilise le tarif du sous-ensemble indiqué au sein de la sortie agrégée; ne comptez 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 tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
Sortie · Jetons de raisonnement en sortie $0.024 / 1K jetons
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse200 000Coût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationPalier 2 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de200 000Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.036 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

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 · OpenAI Chat

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", "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',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',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 · OpenAI Chat

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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

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

google/gemini-3.1-pro-preview

Google /google/gemini-3.1-pro-preview
ID du modèle
  • gemini-3.1-pro-preview
  • google/gemini-3.1-pro-preview

Pour commencer

Gemini 3.1 Pro Preview est le modèle de raisonnement multimodal de Google pour les tâches complexes de logiciels, d’algorithmes et de connaissances. Il accepte texte, images, audio, vidéo et PDF et renvoie texte ou code, avec outils et sortie structurée. Les niveaux low, medium et high orientent l’effort; high est le réglage documenté par défaut.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Anthropic Messages 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
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 Lorsque la mise en cache explicite est demandée
Sortie de raisonnement
Le raisonnement utilise le tarif du sous-ensemble indiqué au sein de la sortie agrégée; ne comptez 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 tarifaireJetons de contexte, plus deJetons de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseJetons de contexte, plus de—Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
Sortie · Jetons de raisonnement en sortie $0.024 / 1K jetons
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de0Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse200 000Coût
Entrée · Jetons en entrée $0.004 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
ConfigurationPalier 2 de longueur de requêteBarème tarifaire—Jetons de contexte, plus de200 000Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie $0.036 / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache $0.0008 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache $0.00075 / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons

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 · Anthropic Messages

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "google/gemini-3.1-pro-preview",
  "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', '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', '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 · Anthropic Messages

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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

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

POST /v1/messages · gemini-3.1-pro-preview: text, image → text

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-3.1-pro-preview: text, image → text

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

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

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

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

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/messages · gemini-3.1-pro-preview: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-3.1-pro-preview: contents, systemInstruction, sessionId

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

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

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

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

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/messages · gemini-3.1-pro-preview: ctx: 1048576; max_out: 65536; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-3.1-pro-preview: ctx: 1048576; max_out: 65536; contents.min_items: 1

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

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

Plus de détails

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