Source: https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/ Language: fr # Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/facts.json) ## [Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/) Gemini 3 Flash Preview associe compréhension multimodale et raisonnement pour produire du texte. Il prend en charge l’analyse de code, de documents et de contenus visuels, les résultats structurés et les workflows faisant appel à des outils, avec quatre niveaux de réflexion documentés pour choisir la profondeur de l’analyse. - [**Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `google/gemini-3-flash-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/#method-0) 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 Flash Preview est un modèle de raisonnement de Google destiné à la compréhension multimodale, à la programmation et aux tâches d’agents. Il accepte du texte, des images, de la vidéo, de l’audio et des PDF, et renvoie du texte. Une requête peut donc réunir des instructions écrites, des fichiers sources, des observations visuelles et l’historique de conversation autour d’un même problème. Le résultat peut être une explication, une proposition de code, des données extraites ou un plan fondé sur ces éléments, plutôt qu’une image générée ou une réponse vocale. La fiche de ce modèle précis indique une limite d’entrée de 1,048,576 tokens et une limite de sortie de 65,536 tokens. Prévoyez séparément les sources et le résultat : un long extrait de dépôt, un ensemble de documents ou un enregistrement ne peut tenir que si sa représentation après traitement et les instructions respectent le budget d’entrée, et la réponse doit encore disposer de sa propre longueur allouée. Attribuez des libellés aux sources associées et précisez quel contenu fait autorité. Pour un long prompt, le guide destiné aux développeurs recommande de placer la question précise après les données et de la relier explicitement aux informations qui précèdent. La réflexion est dynamique ; le niveau high est la valeur par défaut documentée pour ce modèle. Les niveaux pris en charge sont minimal, low, medium et high. Il s’agit de marges de raisonnement relatives, et non de nombres de tokens garantis. Le niveau minimal peut tout de même comporter une part de raisonnement sur un problème de programmation difficile. Choisissez un niveau adapté à la tâche : une transformation courte et un problème de débogage à plusieurs conditions nécessitent des traitements différents. Utilisez des instructions directes et claires au lieu d’imposer des rituels de raisonnement élaborés dans le prompt ; demandez le livrable final et les vérifications qui le rendent exploitable. La fiche du fabricant mentionne les sorties structurées, l’appel de fonctions, l’exécution de code, l’utilisation de l’ordinateur, la recherche de fichiers, l’ancrage dans la recherche, l’ancrage dans Google Maps, le contexte d’URL et la mise en cache. Les outils intégrés peuvent être associés à des appels de fonctions personnalisées dans le déroulement Gemini 3 documenté. Une application définit les fonctions, vérifie leurs arguments, exécute les actions acceptées et renvoie leurs résultats. Pour un assistant de programmation, un outil de lecture de fichiers ou un lanceur de tests contrôlé peut fournir des éléments concrets pour l’étape suivante. Une action proposée et un résultat d’outil observé doivent rester distincts dans le rapport final. Pour la programmation, fournissez les fichiers concernés, le langage, le comportement attendu et une entrée qui illustre le problème. Délimitez la modification et nommez l’interface ou le comportement à conserver. Demandez une implémentation révisée et les cas à vérifier. Pour une tâche d’analyse documentaire, définissez la question, les champs requis et les références aux sources. Si vous utilisez une sortie structurée, fournissez un schéma précisant la signification des champs et les règles applicables aux valeurs manquantes. Validez à la fois sa syntaxe et le fait que chaque valeur découle du contenu d’origine. Pour l’analyse multimodale, précisez ce qui compte dans chaque source. Une capture d’écran peut étayer l’explication d’une interface, un PDF peut fournir un tableau ou un graphique, et un enregistrement peut apporter des événements parlés ou visibles. Le guide destiné aux développeurs présente des réglages de résolution des médias, car le niveau de détail modifie la représentation après traitement et l’utilisation des tokens. Le workflow d’exécution de code du fabricant permet de recadrer les images fournies ou de zoomer dessus, d’effectuer des calculs à partir de données visuelles et d’ajouter des annotations avant que le modèle prépare sa réponse. La lecture de petits caractères peut nécessiter un réglage différent de celui utilisé pour une description générale de scène. Gardez la page, l’image ou l’extrait pertinent disponible afin de pouvoir vérifier les observations, plutôt que de considérer un résumé fluide comme la preuve que chaque détail a été lu correctement. L’état de la conversation et des outils doit être conservé dans l’interface choisie. Gemini 3 utilise des signatures de réflexion pour transmettre le contexte de raisonnement entre les appels ; le guide destiné aux développeurs distingue l’historique avec état géré de l’historique sans état géré manuellement. Préservez le contexte requis lorsque vous poursuivez une tâche avec des outils ou révisez un résultat. Google recommande également de conserver sa température par défaut de 1.0 plutôt que d’importer une configuration à basse température susceptible de provoquer des boucles ou une dégradation du comportement sur les tâches complexes. Ce sont des pratiques d’intégration du fabricant, et non de nouvelles affirmations sur le transport d’une application particulière. Le modèle textuel n’annonce ni génération d’images ou d’audio ni prise en charge de la Live API. Le guide distingue également la compréhension visuelle de la segmentation d’images au niveau des pixels, qui ne fait pas partie des capacités prises en charge par Gemini 3 Flash. Utilisez un résultat final adapté à la tâche réelle : des observations reliées aux sources, un enregistrement structuré, une modification de code ou une décision accompagnée de ses hypothèses. Vérifiez les opérations arithmétiques, contrôlez le code dans l’environnement prévu et examinez les informations renvoyées par les outils. Lorsque des faits récents sont nécessaires, utilisez les sources d’ancrage configurées ou les données actuelles fournies, au lieu de supposer que les connaissances du modèle constituent une base de données en temps réel. **Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` `google/gemini-3-flash-preview:batch` [`google/gemini-3-flash-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&fmt=batches) Google /`google/gemini-3-flash-preview:batch` ### Premiers pas Gemini 3 Flash Preview associe compréhension multimodale et raisonnement pour produire du texte. Il prend en charge l’analyse de code, de documents et de contenus visuels, les résultats structurés et les workflows faisant appel à des outils, avec quatre niveaux de réflexion documentés pour choisir la profondeur de l’analyse. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Traitement par lots** `POST /v1/batches` Types d’entrée `text` Types de sortie `text` Format de sortie JSON results\[\].response.body intégré | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`endpoint` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites /v1/chat/completions | Par défaut— | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-3-flash-preview:batch | Par défaut— | | Champ`requests` | Type`batch_item[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`requests[].custom_id` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`requests[].body.messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`completion_window` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 24h | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`requests[].body.model` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites google/gemini-3-flash-preview:batch, google/gemini-3-flash-preview | Par défaut— | | Champ`provider.only` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites google-vertex/global | Par défaut— | | Champ`provider.allow_fallbacks` | Type`boolean\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites false, null | Par défaut— | Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratendpoint, model, requests | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`representation` | Contratrequests\[\] intégré ; chaque élément comporte custom\_id et body | | Paramètre`request_endpoint_profile` | Contrat/v1/chat/completions | | Paramètre`file_material` | ContratL’appelant peut charger localement le contenu JSONL UTF-8 effectif dans requests\[\]. Aucun paramètre purpose de téléversement, input\_file\_id ni référence à un fichier n’est utilisé. Si les données du client sont absentes ou vides, la préparation s’arrête avant le POST. | | Paramètre`serialization_order` | Contratendpoint, model, provider (si fourni), completion\_window (si fourni), requests en dernier | | Paramètre`optional_controls` | Contratprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Paramètre`schema_scope` | ContratCorps de requêtes Chat Completions textuelles dans l’enveloppe Batch intégrée documentée. | Cycle de vie : `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id effectivement renvoyé lors de la création d’origine ; même utilisateur, même clé et même groupe ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) Tarification du cache explicite Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration 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 **$0.0005** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.003** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 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 **$0.0005** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.003** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Traitement par lots curl · jeu de données de référence conservéPython HTTP · données JSONL réelles du clientPython · enregistrer chaque résultat finalisé ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json from pathlib import Path body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-3-flash-preview:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}') Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8") PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json ``` ```python import json, os from pathlib import Path from urllib.request import Request, urlopen def prepare_requests(customer_path): path = Path(customer_path) if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing") items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()] if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests") ids = set() for item in items: if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body") cid = item["custom_id"] if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique") ids.add(cid) if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages") supplied_model = item["body"].get("model") if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-3-flash-preview:batch', 'google/gemini-3-flash-preview']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3-flash-preview:batch", "requests":items} if __name__ == "__main__": material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "") if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file") body = prepare_requests(material) key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "") if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY") request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST") with urlopen(request) as response: raw = response.read() Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw) print(raw.decode("utf-8")) ``` ```python import json from pathlib import Path raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes() response = json.loads(raw) if response.get("status") != "completed": raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting") results = response.get("results") if not isinstance(results, list) or not results: raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing") Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8") # Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error. ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Traitement par lots JSON results\[\].response.body intégré - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### Vérifier l’état de la tâche curl · état de l’opération d’origine ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID' import json from pathlib import Path from urllib.parse import quote response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8")) operation = response.get("id") if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit") print(quote(operation, safe="")) PY_ID )" curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json ``` ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez l’intégralité du JSON de statut d’origine, chaque résultat/custom\_id et le corps complet de la réponse ou de l’erreur. Enregistrez les results\[\] terminés au format JSONL sans filtrage. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez l’identifiant de l’opération d’origine. La réponse 503 result\_pending\_check contient X-Should-Retry:false ; ne soumettez jamais à nouveau un lot d’origine dont l’issue est inconnue. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`results[].custom_id` | Typestring | | Champ`results[].response.body.choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`results[].error` | Typeobject\|null | | Champ`usage` | Typeobject\|null | | Champ`id` | Typestring | | Champ`model` | Typestring | | Champ`endpoint` | Typestring | | Champ`status` | Typestring | | Champ`request_counts` | Typeobject | | Champ`results[].id` | Typestring | | Champ`results[].response.status_code` | Typeinteger | | Champ`results[].response.request_id` | Typestring | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionEnveloppe intégrée documentée invalide, clés dupliquées, identité d’élément incorrecte ou conflit avec les capacités configurées du modèle. | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant toute nouvelle soumission. | | Réponse401 · `authentication_error` | ConditionClé API invalide. | Étape suivanteUtilisez la clé Ailoot autorisée. | | Réponse403 · `permission_error` | ConditionGroupe de traitement par lots indisponible. | Étape suivanteVérifiez les droits d’accès de la clé/du groupe. | | Réponse422 · `invalid_request_error` | ConditionLe traitement par lots est facturé sur le solde ; la création via un abonnement est refusée. | Étape suivanteUtilisez le groupe autorisé dont la facturation est prélevée sur le solde. | | Réponse422 · `price_unavailable` | ConditionImpossible d’établir un devis pour les données d’entrée du traitement par lots. | Étape suivanteConservez la réponse ; utilisez les données d’entrée documentées pour cette famille. | | Réponse402 · `billing_error` | ConditionRéserve pour le traitement par lots indisponible. | Étape suivanteRéglez les conditions d’admission avant une nouvelle requête. | | Réponse503 · `price_unavailable` | ConditionPrix de la méthode Batch/tarifs natifs indisponibles. | Étape suivanteConservez la réponse ; ne substituez pas d’autres prix. | | Réponse503 · `api_error` | ConditionRoute exacte du fournisseur indisponible. | Étape suivanteConservez la réponse pour réparer la route. | | Réponse503 · `result_pending_check` | ConditionLe résultat d’origine nécessite une vérification ; X-Should-Retry:false. | Étape suivanteConservez l’operation\_id/id d’origine et consultez son statut ; ne répétez jamais le POST d’origine. | | Réponse404 · `not_found` | ConditionOpération de suivi du traitement par lots absente ou appartenant à une autre identité. | Étape suivanteUtilisez l’id exact d’origine avec le même utilisateur, la même clé et le même groupe. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`google/gemini-3-flash-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&fmt=batches) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`google/gemini-3-flash-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&fmt=batches) FAQ · Google: Gemini 3 Flash Preview (batch) Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3-flash-preview:batch`: `text` → `text` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3-flash-preview:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/batches` · `google/gemini-3-flash-preview:batch`: `requests.min_items`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.