Source: https://ailoot.ai/models/fr-ca/gemini-3-8-flash-low/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ca/gemini-3-8-flash-low/ Language: fr-ca # Gemini 3.8 Flash Low [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ca/gemini-3-8-flash-low/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ca/gemini-3-8-flash-low/facts.json) ## [Gemini 3.8 Flash Low](https://ailoot.ai/models/fr-ca/gemini-3-8-flash-low/) Un modèle multimodal de Google pour les longs travaux d’ingénierie logicielle, les agents autonomes et les tâches complexes liées aux connaissances. - [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.8-flash-low`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/gemini-3-8-flash-low/#method-0) - [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.8-flash-low`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/gemini-3-8-flash-low/#method-1) 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 3.8 Flash est conçu pour les longs travaux d’ingénierie logicielle, les processus d’agent et les tâches complexes liées aux connaissances. Google le décrit comme une évolution de Gemini 3.7 Flash, centrée sur les processus où la solution ne se limite pas à une réponse : le modèle revient sur les contenus, utilise des outils et poursuit la séquence d’étapes. #### Les contenus pouvant être analysés Google indique des entrées de type **texte, images, vidéo, audio et PDF**. Dans le catalogue actuel d’Ailoot API, les méthodes textuelles annoncent du **texte et des images** en entrée et du texte en sortie. La vidéo, l’audio et les PDF ne font pas partie de ces entrées. La limite est de **1 048 576 jetons** en entrée et de **65 536 jetons** en sortie. Il produit un résultat textuel, comprenant notamment du code et des données structurées. La création d’images et d’audio ne fait pas partie des capacités de cette version précise. #### Le raisonnement et les outils Les niveaux de Thinking **`low`, `medium` et `high`** sont pris en charge. Dans le mode du modèle de base décrit par Google, le niveau standard est `medium`. Ces valeurs décrivent le modèle de base de Google ; le mode et la disponibilité de son pilotage via Ailoot API dépendent de la méthode et de la variante du modèle choisies. Le niveau `minimal` n’est pas pris en charge et provoque une erreur. L’effort réglable aide à choisir un mode adapté à la difficulté de l’étape ; avec un effort élevé, le modèle consomme toutefois parfois davantage de jetons pour accomplir la tâche. Les fonctions comprennent les appels de fonctions, l’exécution de code, les réponses structurées et la mise en cache du contexte. La recherche dans des fichiers, l’ancrage dans la recherche, Google Maps et la lecture du contenu des adresses web sont disponibles. Le traitement par lots est pris en charge. Le pilotage d’une interface informatique a un statut préliminaire ; il ne transforme pas chaque mode d’appel du modèle en un pilotage complet de l’ordinateur. #### Les usages et les limites Le fabricant met en avant l’ingénierie logicielle, les tâches d’agents et les processus complexes de traitement de l’information. Le contexte long permet de fournir des contenus volumineux, et les fonctions d’outils d’organiser plusieurs étapes liées entre elles. Ces caractéristiques décrivent les capacités du modèle ; les options précises et les données d’entrée dépendent de la méthode d’appel prise en charge. Cette version a été publiée avec un statut stable en septembre 2026. La limite annoncée des connaissances est mars 2026, mais dans certains domaines, les informations peuvent rester au niveau de janvier 2025. Des faits inventés, des latences et des expirations de délai sont possibles. Un raisonnement plus volumineux n’exclut pas les erreurs, et un effort faible ne constitue pas une promesse de délai de réponse précis. Cas pratique ### Cas pratique Exemple technique en anglais ``` Review an export recovery sequence Review this export design: write the final filename first, stream rows into it, then mark the job complete. A crash halfway leaves a file consumers treat as complete. Propose a bounded redesign using a temporary filename and an explicit publication step. Return the sequence, the consumer rule and two interruption cases to test. ``` #### Résultat attendu ``` A recovery-aware sequence, a final-file consumption rule and two failure-case tests. ``` #### Vérifier le résultat ``` An interrupted write must never expose a partial file under the final filename. ``` **Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.8-flash-low` [`gemini-3.8-flash-low`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=gemini-3.8-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.8-flash-low&fmt=messages) Google /`gemini-3.8-flash-low` ### Pour commencer Un modèle multimodal de Google pour les longs travaux d’ingénierie logicielle, les agents autonomes et les tâches complexes liées aux connaissances. 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 | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3.8-flash-low | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`system` | Type`string\|content_block[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: Plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | | Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stop_sequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools` | Type`tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Outil fourni | Par défaut— | | Champ`tools[].description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tools[].input_schema` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tool_choice` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`thinking.type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`thinking.budget_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`output_config.effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`metadata` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`cache_control` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs 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 | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`material_types` | Contrattext, image | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens | | Paramètre`optional_controls` | Contratnull | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`text_file_material` | ContratContenu 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 Entrée 0,00075 USD */ 1K* Sortie 0,00375 USD */ 1K* Lecture du cache 0,000075 USD */ 1K* 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 →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot · Anthropic Messages Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python ```bash 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-3.8-flash-low", "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: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${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-3.8-flash-low", "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 ``` ```python 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-3.8-flash-low", 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")) ``` ```js 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-3.8-flash-low", 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); ``` ```python 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-3.8-flash-low',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 | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`id` | Typestring | | Champ`model` | Typestring | | Champ`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Champ`stop_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot** [`gemini-3.8-flash-low`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=gemini-3.8-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.8-flash-low&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`gemini-3.8-flash-low`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=gemini-3.8-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.8-flash-low&fmt=messages) **Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.8-flash-low` [`gemini-3.8-flash-low`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=gemini-3.8-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.8-flash-low&fmt=gemini) Google /`gemini-3.8-flash-low` ### Pour commencer Un modèle multimodal de Google pour les longs travaux d’ingénierie logicielle, les agents autonomes et les tâches complexes liées aux connaissances. 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` Format de sortie json ou diffusion en continu prise en charge | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`path.model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3.8-flash-low | Par défaut— | | Champ`contents` | Type`content[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`contents[].role` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites user, model | Par défaut— | | Champ`contents[].parts` | Type`part[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`systemInstruction` | Type`content` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`generationConfig.maxOutputTokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`generationConfig.temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`generationConfig.topP` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`generationConfig.topK` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`generationConfig.stopSequences` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].functionDeclarations` | Type`function_declaration[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`toolConfig.functionCallingConfig.mode` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`safetySettings` | Type`object[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`sessionId` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par 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 | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`material_types` | Contrattext, image | | Paramètre`required` | Contratcontents | | Paramètre`optional_controls` | Contratnull | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`text_file_material` | ContratContenu 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 Entrée 0,00075 USD */ 1K* Sortie 0,00375 USD */ 1K* Lecture du cache 0,000075 USD */ 1K* 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 →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot · Gemini generateContent Exemple de texteEntrée, imagePython SDKNode.js SDKStreaming Python ```bash 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-3.8-flash-low: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 ``` ```bash 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-3.8-flash-low: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 ``` ```python 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-3.8-flash-low", 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()) ``` ```js 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-3.8-flash-low", 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); ``` ```python 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-3.8-flash-low',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 | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`responseId` | Typestring | | Champ`modelVersion` | Typestring | | Champ`candidates[].content.parts[]` | Typetext\|inlineData\|functionCall\|other part | | Champ`candidates[].finishReason` | Typestring | | Champ`usageMetadata` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot** [`gemini-3.8-flash-low`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=gemini-3.8-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.8-flash-low&fmt=gemini) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`gemini-3.8-flash-low`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=gemini-3.8-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.8-flash-low&fmt=gemini) FAQ · Gemini 3.8 Flash Low Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/messages` · `gemini-3.8-flash-low`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.8-flash-low`: `text`, `image` → `text` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/messages` · `gemini-3.8-flash-low`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.8-flash-low`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/messages` · `gemini-3.8-flash-low`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.8-flash-low`: `contents.min_items`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ca/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-ca) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.