Source: https://ailoot.ai/models/fr-ch/gemini-3-5-flash-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ch/gemini-3-5-flash-thinking/ Language: fr-ch # Google: Gemini 3.5 Flash [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ch/gemini-3-5-flash-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ch/gemini-3-5-flash-thinking/facts.json) ## [Google: Gemini 3.5 Flash](https://ailoot.ai/models/fr-ch/gemini-3-5-flash-thinking/) Gemini 3.5 Flash combine la compréhension multimodale avec le raisonnement pour la programmation et les tâches d’agents à plusieurs étapes. Il accepte le texte, les images, la vidéo, l’audio et le PDF et produit du texte, avec des sorties structurées, des outils et une limite d’entrée de 1 048 576 tokens dans son profil documenté. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/gemini-3-5-flash-thinking/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/gemini-3-5-flash-thinking/#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 3.5 Flash est le profil de modèle Flash multimodal de Google pour les travaux soutenus de programmation et d’agents. Ses entrées documentées sont le texte, les images, la vidéo, l’audio et le PDF, avec une sortie textuelle. Les tâches ciblées comprennent la programmation itérative, l’exploration de solutions alternatives et de longues séquences d’instructions et d’utilisation d’outils. L’édition 3.5 fournit des réglages de réflexion, des entrées multimodales et des processus d’outils documentés. Une tâche de programmation peut combiner une exigence écrite, les fichiers sources pertinents et une capture d’écran du résultat souhaité. Fournissez le comportement observé, le comportement attendu et les contraintes qui doivent rester intactes. Voici un exemple d’instructions : « Compare la capture d’écran avec le texte du composant, identifie l’écart dans le processus du formulaire et propose une correction ciblée. Explique quels détails sources justifient le changement. » Pour un document, fournissez les pages pertinentes et demandez une comparaison avec des exigences explicites, avec des références sources pour chaque constat. L’édition documente les niveaux de réflexion minimal, faible (low), moyen (medium) et élevé (high). Le niveau moyen est la valeur par défaut, remplaçant le niveau élevé, qui est la valeur par défaut de Gemini 3 Flash Preview. Le niveau minimal convient aux réponses simples et aux décisions d’outils directes sans garantir que le raisonnement soit complètement désactivé ; le niveau faible vise les tâches nécessitant moins d’étapes ; le niveau élevé fournit un raisonnement plus approfondi pour les mathématiques difficiles, la programmation et les problèmes d’agents. Google recommande d’utiliser thinking\_level pour contrôler l’effort et de conserver les réglages d’échantillonnage par défaut plutôt que de tenter de forcer le raisonnement en modifiant temperature, top-p ou top-k. Un comportement caractéristique est la préservation du contexte de raisonnement sur une tâche à plusieurs tours. Le flux Interactions de Google transmet ce contexte automatiquement ; son flux GenerateContent exige l’historique complet et non modifié de la conversation, y compris les signatures de réflexion. Cela soutient un travail continu de débogage ou de refactorisation dans lequel le raisonnement antérieur éclaire l’étape suivante. Préservez la structure réelle de la conversation plutôt que de transformer chaque demande de suivi en requête sans rapport et gardez le livrable final demandé clair à mesure que le travail progresse. L’ensemble d’outils documenté comprend Google Search, l’ancrage avec Google Maps, la recherche dans les fichiers, l’exécution de code, le contexte fourni par une URL et les appels de fonctions standard, l’utilisation combinée d’outils et Computer Use étant indiqués comme des capacités en préversion. Les sorties structurées peuvent fournir un enregistrement de données défini. Donnez aux fonctions un objectif clair et une définition de paramètres : le modèle choisit une fonction, tandis que l’application connectée réalise son opération et renvoie le résultat. Google exige que les résultats de fonctions correspondent aux appels précédents par identité, nom et nombre ; les résultats multimodaux doivent figurer dans la réponse de fonction. Le tableau API exact du modèle indique un maximum de 1 048 576 tokens d’entrée et de 65 536 tokens de sortie. L’historique de conversation et les médias fournis contribuent au budget d’entrée. La mise en cache et le traitement par lots sont documentés pour ce profil, avec des options supplémentaires de traitement Flex et Priority dans le tableau de Google. Ces limites et capacités décrivent l’édition du fabricant ; elles n’exigent pas qu’une réponse remplisse toute la fenêtre de sortie et ne rendent pas chaque outil nécessaire à une tâche. Ce profil génère du texte plutôt que des images ou de l’audio et n’utilise pas l’API Live. Son guide développeur exclut également la segmentation d’images. Pour une question visuelle, demandez une description, une extraction ou une interprétation des éléments fournis ; pour un enregistrement parlé, demandez un résultat textuel. Lorsque la réponse dépend d’informations plus récentes, le flux d’ancrage par recherche documenté peut ajouter des sources au-delà des connaissances d’entraînement. Précisez si des informations externes sont nécessaires et quelles preuves la réponse finale doit conserver. Pour une tâche longue utile, définissez le résultat final et le critère d’achèvement avant la première étape. Une analyse de support peut demander un tableau des problèmes observés, des passages justificatifs et une réponse proposée ; une tâche de programmation peut exiger la modification ciblée et le résultat de validation pertinent. Joignez le contexte source qui compte, définissez les actions d’outils autorisées et demandez une réponse finale explicite distinguant le travail accompli des questions nécessitant encore des informations. Le processus soutenu du modèle aboutit ainsi à un livrable concret de texte, de code ou de données structurées. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.5-flash-thinking` [`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=chat) Google /`gemini-3.5-flash-thinking` ### Premiers pas Gemini 3.5 Flash combine la compréhension multimodale avec le raisonnement pour la programmation et les tâches d’agents à plusieurs étapes. Il accepte le texte, les images, la vidéo, l’audio et le PDF et produit du texte, avec des sorties structurées, des outils et une limite d’entrée de 1 048 576 tokens dans son profil documenté. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrée `text` Sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3.5-flash-thinking | 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 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`messages` | Contrattableau de messages avec une structure role/content | | Paramètre`file_material` | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream | | Paramètre`control_scope` | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. | | Paramètre`output_modalities` | Contrattext | | Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse | | Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull | Alias de méthode : `/chat/completions` Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages. La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie. Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Tarification du cache explicite Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration | Configuration | Barème tarifaire | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.003** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.018** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"gemini-3.5-flash-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · 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, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`choices[].index` | Typeinteger | | Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode `/chat/completions` #### ID d’appel associés [`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.5-flash-thinking` [`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=messages) Google /`gemini-3.5-flash-thinking` ### Premiers pas Gemini 3.5 Flash combine la compréhension multimodale avec le raisonnement pour la programmation et les tâches d’agents à plusieurs étapes. Il accepte le texte, les images, la vidéo, l’audio et le PDF et produit du texte, avec des sorties structurées, des outils et une limite d’entrée de 1 048 576 tokens dans son profil documenté. Entrées acceptées Texte Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrée `text` Sortie `json`, `sse` Format de sortie JSON ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3.5-flash-thinking | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF-8 `chaîne messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`text_file_material` | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. | Cycle de vie : `synchronous_or_streamed` ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Tarification du cache explicite Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration | Configuration | Barème tarifaire | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.003** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.018** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "gemini-3.5-flash-thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'gemini-3.5-flash-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'gemini-3.5-flash-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · 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 identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode `/chat/completions` #### ID d’appel associés [`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=messages) FAQ · Google: Gemini 3.5 Flash Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.5-flash-thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-3.5-flash-thinking`: `text` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.5-flash-thinking`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gemini-3.5-flash-thinking`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.5-flash-thinking`: `messages.min_items`: `1` 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-ch/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ch/) ## 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-ch) ## 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.