Google: Gemini 3.5 Flash Lite
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Ailoot · Messages Anthropic
POST /v1/messagesgemini-3.5-flash-lite - Ailoot · Gemini generateContent
POST /v1beta/models/{model}:generateContentgemini-3.5-flash-lite - Ailoot Ultra · Chat OpenAI
POST /v1/chat/completionsgemini-3.5-flash-lite - Ailoot Ultra · Messages Anthropic
POST /v1/messagesgemini-3.5-flash-lite - Ailoot · Messages Anthropic
POST /v1/messagesgemini-flash-lite - Ailoot · Gemini generateContent
POST /v1beta/models/{model}:generateContentgemini-flash-lite - Ailoot · Messages Anthropic
POST /v1/messagesgemini-flash-lite-latest - Ailoot · Gemini generateContent
POST /v1beta/models/{model}:generateContentgemini-flash-lite-latest - Ailoot Ultra · Chat OpenAI
POST /v1/chat/completionsgoogle/gemini-3.5-flash-lite - Ailoot Ultra · Messages Anthropic
POST /v1/messagesgoogle/gemini-3.5-flash-lite
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-Lite est le profil textuel multimodal de Google orienté vers l’exécution, pour les traitements de données répétés et les tâches ciblées de sous-agents. Il s’appuie sur Gemini 3.1 Flash-Lite en améliorant la compréhension documentaire, la fiabilité des outils et le suivi des instructions sur plusieurs tours. Il accepte le texte, les images, l’audio, la vidéo et le PDF et renvoie du texte. Un résultat utile peut être un enregistrement extrait, une classification, une traduction courte ou une analyse délimitée assistée par outils au sein d’une tâche plus large.
Pour l’analyse documentaire, définissez les champs importants et les preuves que chaque champ doit conserver. Fournissez les pages pertinentes et précisez comment représenter les informations absentes ou ambiguës. Pour l’extraction d’un message de support, extrayez un code produit, le problème mentionné et une phrase justificative en conservant l’identifiant du message dans la réponse. Un document comportant plusieurs candidats pour un champ ne doit pas les réduire silencieusement à une valeur devinée. Du JSON structuré peut rendre le résultat exploitable pour un traitement ultérieur lorsque son schéma correspond à la tâche réelle.
Les niveaux de réflexion documentés sont minimal, low, medium et high, avec minimal par défaut. Le fabricant le recommande pour l’extraction à grand volume, le routage et la classification, tandis que medium ou high conviennent au travail autonome de sous-agents impliquant des appels d’outils, l’exécution de code ou plusieurs étapes de raisonnement. Le guide recommande expressément d’augmenter l’effort pour ces tâches plus longues afin d’éviter l’arrêt prématuré de l’utilisation des outils. L’extraction d’un champ et une comparaison documentaire avec des exceptions bénéficient donc de choix d’effort différents. Minimal est un réglage pris en charge par cette édition plutôt qu’un réglage général à transférer à tous les modèles Flash.
Des instructions ciblées de sous-agent doivent contenir une tâche, ses éléments sources, les outils autorisés et la forme finale requise. Par exemple, le sous-agent peut examiner un tableau selon une règle définie et renvoyer les lignes concernées avec leurs valeurs pertinentes. Le fabricant souligne aussi le traitement de données tabulaires et les travaux JavaScript frontend assistés par une exécution de code légère. L’application environnante reste responsable de l’exécution d’une fonction demandée et du renvoi de son résultat réel. Distinguez un résultat terminé d’une suggestion non exécutée ou d’une question non résolue concernant les données d’entrée.
La page exacte 3.5 Flash-Lite indique les appels de fonctions, l’exécution de code, la recherche dans les fichiers, l’ancrage par recherche, l’ancrage Maps et URL context, avec Computer Use indiqué en preview. Les sorties structurées et la réflexion sont prises en charge. Pour un persona ou une tâche à plusieurs tours, conservez les instructions réelles et les observations d’outils afin que les réponses ultérieures suivent la même mission. Le guide développeur souligne une persistance de persona plus forte que dans 3.1 Flash-Lite. Utilisez un rôle concis et un contrat de sortie plutôt que de redéfinir l’objectif à chaque suivi.
Le guide rend également obsolètes les anciens réglages d’échantillonnage et les tours finaux model préremplis pour cette édition. Contrôlez une réponse délimitée avec des instructions explicites ou un schéma plutôt que de tenter de commencer la réponse dans un tour synthétique de rôle model. Préservez le contexte de signatures de réflexion Gemini 3 lorsque l’interface l’exige et associez les résultats de fonctions à leurs appels. Ces règles de préparation permettent de poursuivre la conversation en conservant les preuves nécessaires pour accomplir la même tâche.
La fiche native indique un contexte allant jusqu’à 1M et une sortie textuelle de 64K ; la page API exacte spécifie 1 048 576 tokens d’entrée et 65 536 tokens de sortie. Les instructions, les enregistrements, l’historique et les médias contribuent tous à la préparation de l’entrée. Les options de caching et de traitement par lots, Flex et Priority sont indiquées pour le profil du fabricant. Pour les requêtes répétées, utilisez des identifiants stables et un format de réponse compact et cohérent afin que chaque extraction puisse être comparée à sa source. Les entrées audio, image ou vidéo produisent dans ce profil une interprétation textuelle ou un transcript plutôt que de la parole ou des illustrations générées.
Les limites possibles comprennent les hallucinations et des retards ou délais d’attente dépassés occasionnels. Sa limite de connaissances est mars 2026, certains domaines étant limités à janvier 2025. Une extraction dépendant d’une source doit renvoyer ce que les éléments fournis étayent ; les questions sur des faits actuels exigent des preuves actuelles. Par rapport à 3.1 Flash-Lite, ce profil ajoute les capacités documentées d’exécution et d’utilisation d’ordinateur, tandis que 3.6 Flash met l’accent sur une programmation plus complexe et le travail spatial. Vérifiez les champs extraits, les résultats d’outils et les instructions conservées avant d’intégrer la réponse à un processus plus large.
Cas pratique
Cas pratique
Exemple technique en anglais
Extract a support message record
Extract fields from message S-91: "The pump P-28 stopped after ten minutes. I bought two, but only one has this issue. Please arrange a replacement." Return message ID, product code, issue, purchased quantity and affected quantity in a small table. Include the exact supporting phrase for each extracted value.Résultat attendu
A field/value/evidence table retaining S-91 and separating purchased from affected quantity.Vérifier le résultat
Check that two purchased pumps do not become two defective pumps.Ailoot · Messages Anthropic POST /v1/messages gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.5-flash-litegemini-3.5-flash-litegemini-flash-litegemini-flash-lite-latest
Premiers pas
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Entrées acceptées
- Texte · Images
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot · Messages Anthropic POST /v1/messages
- Types d’entrée
text,image- Types de 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 |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3.5-flash-lite | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_block[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champsystem | Typestring|content_block[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop_sequences | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typetool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil fourni | Par défaut— |
Champtools[].description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].input_schema | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champthinking.type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champthinking.budget_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champoutput_config.effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmetadata | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champcache_control | Typeobject | 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 |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext, image |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètretext_file_material | Contratcontenu UTF-8 réel inséré sous forme de texte ; les identifiants de fichiers et les URLs nécessitent une prise en charge exacte distincte |
Cycle de vie : exact retained published method
Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
Tarifs
Tarifs des méthodes Ailoot
POST /v1/messages- Entrée
- 0,0003 USD / 1K
- Sortie
- 0,0025 USD / 1K
- Lecture du cache
- ≈0,00003 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 →
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.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Exemples de requêtes
Ailoot · Messages Anthropic
set -eu
: "${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-3.5-flash-lite", "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-3.5-flash-lite", "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-3.5-flash-lite",
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-3.5-flash-lite",
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-3.5-flash-lite',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 · Messages Anthropic
json ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | 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 gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.5-flash-litegemini-3.5-flash-litegemini-flash-litegemini-flash-lite-latest
Premiers pas
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Entrées acceptées
- Texte · Images
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent
- Types d’entrée
text,image- Types de sortie
text- Format de sortie
- json ou streaming pris en charge
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champpath.model | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3.5-flash-lite | Par défaut— |
Champcontents | Typecontent[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champcontents[].role | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites user, model | Par défaut— |
Champcontents[].parts | Typepart[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
ChampsystemInstruction | Typecontent | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.maxOutputTokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.temperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.topP | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.topK | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.stopSequences | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].functionDeclarations | Typefunction_declaration[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChamptoolConfig.functionCallingConfig.mode | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampsafetySettings | Typeobject[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampsessionId | Typestring | 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 |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext, image |
Paramètrerequired | Contratcontents |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètretext_file_material | Contratcontenu UTF-8 réel inséré sous forme de texte ; les identifiants de fichiers et les URLs nécessitent une prise en charge exacte distincte |
Cycle de vie : exact retained published method
Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
Tarifs
Tarifs des méthodes Ailoot
POST /v1beta/models/{model}:generateContent- Entrée
- 0,0003 USD / 1K
- Sortie
- 0,0025 USD / 1K
- Lecture du cache
- ≈0,00003 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 →
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.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Exemples de requêtes
Ailoot · Gemini generateContent
set -eu
: "${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-3.5-flash-lite: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-3.5-flash-lite: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-3.5-flash-lite", 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-3.5-flash-lite", 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-3.5-flash-lite',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 streaming pris 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 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 |
|---|---|
ChampresponseId | Typestring |
ChampmodelVersion | Typestring |
Champcandidates[].content.parts[] | Typetext|inlineData|functionCall|other part |
Champcandidates[].finishReason | Typestring |
ChampusageMetadata | 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 gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.5-flash-litegemini-3.5-flash-litegoogle/gemini-3.5-flash-lite
Premiers pas
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
- Types d’entrée
text- Types de sortie
text- Format de sortie
- json ou SSE
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3.5-flash-lite | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF8
messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrecontrol_scope | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Alias de méthode : /chat/completions
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
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
- Effort de raisonnement · minimal
- Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est minimal
- Tarification du cache explicite
- Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Chat OpenAI
set -eu
: "${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-lite","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-3.5-flash-lite", 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 · Chat OpenAI
json ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
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 gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.5-flash-litegemini-3.5-flash-litegoogle/gemini-3.5-flash-lite
Premiers pas
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- json · sse
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
- Types d’entrée
text- Types de sortie
json,sse- Format de sortie
- JSON ou SSE
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-3.5-flash-lite | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
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
- Effort de raisonnement · minimal
- Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est minimal
- Tarification du cache explicite
- Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Messages Anthropic
{
"model": "gemini-3.5-flash-lite",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-3.5-flash-lite', '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-3.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Messages Anthropic
JSON ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | 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 gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ailoot · Messages Anthropic POST /v1/messages gemini-flash-lite
gemini-flash-litegemini-3.5-flash-litegemini-flash-litegemini-flash-lite-latest
Premiers pas
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Entrées acceptées
- Texte · Images
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot · Messages Anthropic POST /v1/messages
- Types d’entrée
text,image- Types de 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 |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-flash-lite | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_block[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champsystem | Typestring|content_block[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop_sequences | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typetool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil fourni | Par défaut— |
Champtools[].description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].input_schema | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champthinking.type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champthinking.budget_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champoutput_config.effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmetadata | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champcache_control | Typeobject | 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 |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext, image |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètretext_file_material | Contratcontenu UTF-8 réel inséré sous forme de texte ; les identifiants de fichiers et les URLs nécessitent une prise en charge exacte distincte |
Cycle de vie : exact retained published method
Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
Tarifs
Tarifs des méthodes Ailoot
POST /v1/messages- Entrée
- 0,0003 USD / 1K
- Sortie
- 0,0025 USD / 1K
- Lecture du cache
- ≈0,00003 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 →
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.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Exemples de requêtes
Ailoot · Messages Anthropic
set -eu
: "${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-flash-lite", "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-flash-lite", "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-flash-lite",
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-flash-lite",
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-flash-lite',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 · Messages Anthropic
json ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | 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 gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent gemini-flash-lite
gemini-flash-litegemini-3.5-flash-litegemini-flash-litegemini-flash-lite-latest
Premiers pas
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Entrées acceptées
- Texte · Images
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent
- Types d’entrée
text,image- Types de sortie
text- Format de sortie
- json ou streaming pris en charge
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champpath.model | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-flash-lite | Par défaut— |
Champcontents | Typecontent[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champcontents[].role | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites user, model | Par défaut— |
Champcontents[].parts | Typepart[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
ChampsystemInstruction | Typecontent | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.maxOutputTokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.temperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.topP | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.topK | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.stopSequences | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].functionDeclarations | Typefunction_declaration[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChamptoolConfig.functionCallingConfig.mode | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampsafetySettings | Typeobject[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampsessionId | Typestring | 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 |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext, image |
Paramètrerequired | Contratcontents |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètretext_file_material | Contratcontenu UTF-8 réel inséré sous forme de texte ; les identifiants de fichiers et les URLs nécessitent une prise en charge exacte distincte |
Cycle de vie : exact retained published method
Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
Tarifs
Tarifs des méthodes Ailoot
POST /v1beta/models/{model}:generateContent- Entrée
- 0,0003 USD / 1K
- Sortie
- 0,0025 USD / 1K
- Lecture du cache
- ≈0,00003 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 →
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.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Exemples de requêtes
Ailoot · Gemini generateContent
set -eu
: "${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-flash-lite: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-flash-lite: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-flash-lite", 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-flash-lite", 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-flash-lite',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 streaming pris 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 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 |
|---|---|
ChampresponseId | Typestring |
ChampmodelVersion | Typestring |
Champcandidates[].content.parts[] | Typetext|inlineData|functionCall|other part |
Champcandidates[].finishReason | Typestring |
ChampusageMetadata | 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 gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ailoot · Messages Anthropic POST /v1/messages gemini-flash-lite-latest
gemini-flash-lite-latestgemini-3.5-flash-litegemini-flash-litegemini-flash-lite-latest
Premiers pas
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Entrées acceptées
- Texte · Images
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot · Messages Anthropic POST /v1/messages
- Types d’entrée
text,image- Types de 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 |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-flash-lite-latest | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_block[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champsystem | Typestring|content_block[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Minimum: 1 La limite s’applique à: plafond exact du modèle ou de la fiche sélectionnés | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop_sequences | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typetool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil fourni | Par défaut— |
Champtools[].description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].input_schema | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champthinking.type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champthinking.budget_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champoutput_config.effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmetadata | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champcache_control | Typeobject | 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 |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext, image |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètretext_file_material | Contratcontenu UTF-8 réel inséré sous forme de texte ; les identifiants de fichiers et les URLs nécessitent une prise en charge exacte distincte |
Cycle de vie : exact retained published method
Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
Tarifs
Tarifs des méthodes Ailoot
POST /v1/messages- Entrée
- 0,0003 USD / 1K
- Sortie
- 0,0025 USD / 1K
- Lecture du cache
- ≈0,00003 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 →
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.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Exemples de requêtes
Ailoot · Messages Anthropic
set -eu
: "${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-flash-lite-latest", "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-flash-lite-latest", "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-flash-lite-latest",
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-flash-lite-latest",
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-flash-lite-latest',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 · Messages Anthropic
json ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | 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 gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent gemini-flash-lite-latest
gemini-flash-lite-latestgemini-3.5-flash-litegemini-flash-litegemini-flash-lite-latest
Premiers pas
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Entrées acceptées
- Texte · Images
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent
- Types d’entrée
text,image- Types de sortie
text- Format de sortie
- json ou streaming pris en charge
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champpath.model | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites gemini-flash-lite-latest | Par défaut— |
Champcontents | Typecontent[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champcontents[].role | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites user, model | Par défaut— |
Champcontents[].parts | Typepart[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
ChampsystemInstruction | Typecontent | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.maxOutputTokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.temperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.topP | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.topK | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.stopSequences | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].functionDeclarations | Typefunction_declaration[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChamptoolConfig.functionCallingConfig.mode | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampsafetySettings | Typeobject[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
ChampsessionId | Typestring | 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 |
|---|---|
Paramètrematerial_types | Contrattext, image |
Paramètrerequired | Contratcontents |
Paramètreoptional_controls | Contratnull |
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètretext_file_material | Contratcontenu UTF-8 réel inséré sous forme de texte ; les identifiants de fichiers et les URLs nécessitent une prise en charge exacte distincte |
Cycle de vie : exact retained published method
Les structures des méthodes et les identifiants sont exacts ; la capacité du fournisseur est distincte de l’admission.
Tarifs
Tarifs des méthodes Ailoot
POST /v1beta/models/{model}:generateContent- Entrée
- 0,0003 USD / 1K
- Sortie
- 0,0025 USD / 1K
- Lecture du cache
- ≈0,00003 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 →
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.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationOpenAI Chat · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationOpenAI Chat · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Tarifs de base par token | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationAnthropic Messages · Palier 1 selon la longueur de la requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Exemples de requêtes
Ailoot · Gemini generateContent
set -eu
: "${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-flash-lite-latest: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-flash-lite-latest: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-flash-lite-latest", 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-flash-lite-latest", 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-flash-lite-latest',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 streaming pris 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 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 |
|---|---|
ChampresponseId | Typestring |
ChampmodelVersion | Typestring |
Champcandidates[].content.parts[] | Typetext|inlineData|functionCall|other part |
Champcandidates[].finishReason | Typestring |
ChampusageMetadata | 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 gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions google/gemini-3.5-flash-lite
google/gemini-3.5-flash-litegemini-3.5-flash-litegoogle/gemini-3.5-flash-lite
Premiers pas
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
- Types d’entrée
text- Types de sortie
text- Format de sortie
- json ou SSE
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3.5-flash-lite | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF8
messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
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
- Effort de raisonnement · minimal
- Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est minimal
- Tarification du cache explicite
- Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Chat OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemini-3.5-flash-lite", "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-3.5-flash-lite',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-3.5-flash-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Chat OpenAI
json ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
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 gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages google/gemini-3.5-flash-lite
google/gemini-3.5-flash-litegemini-3.5-flash-litegoogle/gemini-3.5-flash-lite
Premiers pas
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle multimodal de Google pour les tâches ciblées de sous-agents, l’analyse de documents et l’extraction répétée de données. Son niveau de raisonnement minimal par défaut convient aux enregistrements de portée limitée ; les niveaux medium ou high sont documentés pour les tâches à plusieurs étapes utilisant des outils. Il renvoie du texte ou des résultats structurés à partir de texte, d’images, d’audio, de vidéo et de PDF.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- json · sse
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
- Types d’entrée
text- Types de sortie
json,sse- Format de sortie
- JSON ou SSE
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3.5-flash-lite | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
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
- Effort de raisonnement · minimal
- Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement est minimal
- Tarification du cache explicite
- Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.005 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.00006 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache $0.0001666666666666666 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Messages Anthropic
{
"model": "google/gemini-3.5-flash-lite",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-3.5-flash-lite', '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-3.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Messages Anthropic
JSON ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | 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 gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
FAQ · Google: Gemini 3.5 Flash Lite
- Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?
POST /v1/messages·gemini-3.5-flash-lite:text,image→textPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.5-flash-lite:text,image→textPOST /v1/chat/completions·gemini-3.5-flash-lite:text→textPOST /v1/messages·gemini-3.5-flash-lite:text→json,ssePOST /v1/messages·gemini-flash-lite:text,image→textPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-flash-lite:text,image→textPOST /v1/messages·gemini-flash-lite-latest:text,image→textPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-flash-lite-latest:text,image→textPOST /v1/chat/completions·google/gemini-3.5-flash-lite:text→textPOST /v1/messages·google/gemini-3.5-flash-lite:text→json,sse- Quels champs la requête utilise-t-elle ?
POST /v1/messages·gemini-3.5-flash-lite:model,messages,system,max_tokens,stream,metadataPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.5-flash-lite:contents,systemInstruction,sessionIdPOST /v1/chat/completions·gemini-3.5-flash-lite:model,messages,streamPOST /v1/messages·gemini-3.5-flash-lite:model,messages,max_tokens,streamPOST /v1/messages·gemini-flash-lite:model,messages,system,max_tokens,stream,metadataPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-flash-lite:contents,systemInstruction,sessionIdPOST /v1/messages·gemini-flash-lite-latest:model,messages,system,max_tokens,stream,metadataPOST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-flash-lite-latest:contents,systemInstruction,sessionIdPOST /v1/chat/completions·google/gemini-3.5-flash-lite:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·google/gemini-3.5-flash-lite:model,messages,max_tokens,stream- Quelles limites s’appliquent ?
POST /v1/messages·gemini-3.5-flash-lite:ctx:1048576;max_out:65536;messages.min_items:1;max_tokens.minimum:1POST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-3.5-flash-lite:contents.min_items:1POST /v1/chat/completions·gemini-3.5-flash-lite:messages.min_items:1POST /v1/messages·gemini-flash-lite:ctx:1048576;max_out:65536;messages.min_items:1;max_tokens.minimum:1POST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-flash-lite:contents.min_items:1POST /v1/messages·gemini-flash-lite-latest:ctx:1048576;max_out:65536;messages.min_items:1;max_tokens.minimum:1POST /v1beta/models/{model}:generateContent·gemini-flash-lite-latest:contents.min_items:1POST /v1/chat/completions·google/gemini-3.5-flash-lite:messages.min_items:1