Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 הוא מהדורת התצוגה המקדימה מספטמבר של מודל ההסקה ההיברידי של Google. סוגי הקלט המתועדים שלו הם טקסט, תמונות, וידאו ואודיו; הפלט הוא טקסט. המודל יכול לשלב את השאלה עם חומר חזותי או מדובר, ולאחר מכן להפיק הסבר, מסמך, קוד או תשובה מובנית. מהדורה מתוארכת מסוימת זו נבדלת מ־Gemini 2.5 Flash היציב ומכינוי latest משתנה. מטרתה היא הבנה רב־מודאלית ועבודה בסיוע כלים שתוצאתה כתובה.
Google מתארת שני שיפורים מסוימים במהדורה זו: שימוש טוב יותר של סוכנים בכלים והפקת תשובות חסכונית יותר כאשר החשיבה מופעלת. הראשון נוגע למשימות הדורשות כמה פעולות מחוברות, כגון השגת מידע, השוואתו לבקשה ובחירת הצעד הבא. השני נוגע להפקת תשובות מועילות באמצעות פחות טוקנים שנוצרים, תוך שמירה על איכות. עבור עוזר פיתוח, ספקו את ההתנהגות שנצפתה, את הקוד הרלוונטי ואת הקריטריון לשינוי מוצלח. עבור עוזר מחקר, הגדירו את השאלה, את החומר לבדיקה ואת הראיות הנדרשות למסקנה.
חשיבה ותשובה ישירה הן חלק מהתכנון ההיברידי. במשימת חשיבה אפשר לנתח תלויות, תנאים מתמטיים או תוכנית מרובת שלבים לפני הכנת התשובה הסופית. לחילוץ מידע פשוט או להסבר קצר אפשר להגדיר יעד תשובה פשוט יותר. ציינו אילו אילוצים הם חובה, מה מותר למודל להניח ומה התוצר הסופי חייב להכיל. כרטיס המשפחה של היצרן מציין שהעמידה בתקציבי חשיבה עשויה להיות לא עקבית, ולכן תקציב שהתבקש אינו הוכחה לתקרת הסקה קשיחה. תיאור זה אינו מייחס למהדורת ספטמבר רמות חשיבה או ברירות מחדל של מודל חדש יותר.
טבלת המודל המדויקת מספטמבר מציינת עד 1,048,576 טוקני קלט ו־65,536 טוקני פלט. פרופיל הקלט הגדול שלו יכול להכיל הוראות, דוגמאות, טקסט עזר והקשר מולטימדיה במשימה אחת. כדי להשוות דרישות לפתרון מוצע, סמנו את שני המקורות וספקו מערך קריטריונים משותף. כדי לדון בצילום מסך, זהו את המצב או הרכיב הרלוונטיים; במשימת אודיו או וידאו, ציינו את השאלה או האירוע במקום לבקש תיאור ללא מיקוד. התוצאה נשארת טקסט: יצירת תמונות מובנית, יצירת קול ושיחה קולית בזמן אמת שייכות לפרופילי מודל אחרים.
Google מתעדת קריאה לפונקציות, הרצת קוד, עיגון תשובות בחיפוש, הקשר URL וחיפוש בקבצים עבור תצוגה מקדימה מסוימת זו. קריאה לפונקציות בוחרת פונקציה שהוגדרה ומכינה ארגומנטים; היישום המחובר מבצע את הפעולה ומחזיר את תוצאתה. הרצת קוד משתמשת בקוד Python שנוצר לחישובים או לעיבוד טקסט. עיגון בחיפוש מספק חומר מהאינטרנט לתשובה המבוססת על מקורות, ואילו הקשר URL עובד עם תוכן של דפים נגישים שצוינו. חיפוש בקבצים מספק יכולת נוספת לאחזור מקורות. תנו לסוכן מטרה ברורה לכל כלי וציינו איזה מידע צפוי בכל שלב, כדי שתהליך העבודה יוכל להמשיך מהתוצאה שהוחזרה בפועל.
תמיכה בפלט מובנה מאפשרת להשתמש בתוצר הסופי כמערך שדות מוגדרים. בהשוואה, בקשו קריטריון, קטע מקור תואם, הבדל שנצפה ושאלה שעדיין דורשת הבהרה. במשימת קוד, הפרידו בין השינוי המוצע לבין ההסבר שלו והבדיקות שעוד נדרשות. פרופיל המודל המדויק של Google מציין גם תמיכה בשמירת הקשר במטמון ובעיבוד באצוות. אפשר לשמור על עקביות של חומר מקור חוזר במשימות קשורות; עצם השימוש במטמון אינו מוכיח שבקשה מסוימת השתמשה בטוקנים שנשמרו בו. שמות יכולות אלה אינם מרמזים על שילובי סכמות חדשים יותר, על ספי מטמון או על מצבי כלים הפועלים בו־זמנית.
כרטיס המודל המשפחתי מתאר טרנספורמר דליל מסוג mixture-of-experts, עם הבנה מובנית של טקסט, חומר חזותי ואודיו. האימון משלב טקסט מהאינטרנט, קוד, תמונות, אודיו ווידאו; האימון המשלים כולל הוראות ותשובות רב־מודאליות בזוגות, העדפות אנושיות ונתוני שימוש בכלים. הכנת הנתונים כוללת הסרת כפילויות וסינון בטיחות ואיכות. דף המודל המתוארך המדויק מציין את ינואר 2025 כמועד עדכון הידע האחרון שלו. בשאלות הדורשות מידע חדש יותר, יש לציין חומר מקור או שלב אחזור מתאים במקום להתייחס לידע מהאימון כאל הזנה חיה של מידע.
מגבלות מהותיות כוללות המצאה אפשרית של עובדות וקשיים בהבנה סיבתית, בהסקה לוגית מורכבת ובהסקה נוגדת־מציאות. כרטיס המשפחה מציין גם שלעיתים לתשובות עלול להיות טון מטיף שלא לצורך. כדי לקבל תוצאה מועילה, דרשו מהמודל להבחין בין עובדות מהמקור, הנחות ופעולות מוצעות, ואז בדקו את החלקים הקובעים את ההחלטה. תוצר שלם של סוכן עשוי להכיל את הממצאים, צעד הבא מנומק, מידע שהתקבל מכלים וכל שאלה שלא נפתרה. הדגש של מהדורת ספטמבר על שימוש בכלים מסייע בהגדרת תהליך עבודה זה, ואילו הקלט המוכן וקריטריוני ההשלמה המפורשים שומרים על זיקתו למשימת המשתמש.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 הוא מהדורת התצוגה המקדימה מספטמבר של מודל ההסקה ההיברידי של Google. סוגי הקלט המתועדים שלו הם טקסט, תמונות, וידאו ואודיו; הפלט הוא טקסט. המודל יכול לשלב את השאלה עם חומר חזותי או מדובר, ולאחר מכן להפיק הסבר, מסמך, קוד או תשובה מובנית. מהדורה מתוארכת מסוימת זו נבדלת מ־Gemini 2.5 Flash היציב ומכינוי latest משתנה. מטרתה היא הבנה רב־מודאלית ועבודה בסיוע כלים שתוצאתה כתובה.\n\nGoogle מתארת שני שיפורים מסוימים במהדורה זו: שימוש טוב יותר של סוכנים בכלים והפקת תשובות חסכונית יותר כאשר החשיבה מופעלת. הראשון נוגע למשימות הדורשות כמה פעולות מחוברות, כגון השגת מידע, השוואתו לבקשה ובחירת הצעד הבא. השני נוגע להפקת תשובות מועילות באמצעות פחות טוקנים שנוצרים, תוך שמירה על איכות. עבור עוזר פיתוח, ספקו את ההתנהגות שנצפתה, את הקוד הרלוונטי ואת הקריטריון לשינוי מוצלח. עבור עוזר מחקר, הגדירו את השאלה, את החומר לבדיקה ואת הראיות הנדרשות למסקנה.\n\nחשיבה ותשובה ישירה הן חלק מהתכנון ההיברידי. במשימת חשיבה אפשר לנתח תלויות, תנאים מתמטיים או תוכנית מרובת שלבים לפני הכנת התשובה הסופית. לחילוץ מידע פשוט או להסבר קצר אפשר להגדיר יעד תשובה פשוט יותר. ציינו אילו אילוצים הם חובה, מה מותר למודל להניח ומה התוצר הסופי חייב להכיל. כרטיס המשפחה של היצרן מציין שהעמידה בתקציבי חשיבה עשויה להיות לא עקבית, ולכן תקציב שהתבקש אינו הוכחה לתקרת הסקה קשיחה. תיאור זה אינו מייחס למהדורת ספטמבר רמות חשיבה או ברירות מחדל של מודל חדש יותר.\n\nטבלת המודל המדויקת מספטמבר מציינת עד 1,048,576 טוקני קלט ו־65,536 טוקני פלט. פרופיל הקלט הגדול שלו יכול להכיל הוראות, דוגמאות, טקסט עזר והקשר מולטימדיה במשימה אחת. כדי להשוות דרישות לפתרון מוצע, סמנו את שני המקורות וספקו מערך קריטריונים משותף. כדי לדון בצילום מסך, זהו את המצב או הרכיב הרלוונטיים; במשימת אודיו או וידאו, ציינו את השאלה או האירוע במקום לבקש תיאור ללא מיקוד. התוצאה נשארת טקסט: יצירת תמונות מובנית, יצירת קול ושיחה קולית בזמן אמת שייכות לפרופילי מודל אחרים.\n\nGoogle מתעדת קריאה לפונקציות, הרצת קוד, עיגון תשובות בחיפוש, הקשר URL וחיפוש בקבצים עבור תצוגה מקדימה מסוימת זו. קריאה לפונקציות בוחרת פונקציה שהוגדרה ומכינה ארגומנטים; היישום המחובר מבצע את הפעולה ומחזיר את תוצאתה. הרצת קוד משתמשת בקוד Python שנוצר לחישובים או לעיבוד טקסט. עיגון בחיפוש מספק חומר מהאינטרנט לתשובה המבוססת על מקורות, ואילו הקשר URL עובד עם תוכן של דפים נגישים שצוינו. חיפוש בקבצים מספק יכולת נוספת לאחזור מקורות. תנו לסוכן מטרה ברורה לכל כלי וציינו איזה מידע צפוי בכל שלב, כדי שתהליך העבודה יוכל להמשיך מהתוצאה שהוחזרה בפועל.\n\nתמיכה בפלט מובנה מאפשרת להשתמש בתוצר הסופי כמערך שדות מוגדרים. בהשוואה, בקשו קריטריון, קטע מקור תואם, הבדל שנצפה ושאלה שעדיין דורשת הבהרה. במשימת קוד, הפרידו בין השינוי המוצע לבין ההסבר שלו והבדיקות שעוד נדרשות. פרופיל המודל המדויק של Google מציין גם תמיכה בשמירת הקשר במטמון ובעיבוד באצוות. אפשר לשמור על עקביות של חומר מקור חוזר במשימות קשורות; עצם השימוש במטמון אינו מוכיח שבקשה מסוימת השתמשה בטוקנים שנשמרו בו. שמות יכולות אלה אינם מרמזים על שילובי סכמות חדשים יותר, על ספי מטמון או על מצבי כלים הפועלים בו־זמנית.\n\nכרטיס המודל המשפחתי מתאר טרנספורמר דליל מסוג mixture-of-experts, עם הבנה מובנית של טקסט, חומר חזותי ואודיו. האימון משלב טקסט מהאינטרנט, קוד, תמונות, אודיו ווידאו; האימון המשלים כולל הוראות ותשובות רב־מודאליות בזוגות, העדפות אנושיות ונתוני שימוש בכלים. הכנת הנתונים כוללת הסרת כפילויות וסינון בטיחות ואיכות. דף המודל המתוארך המדויק מציין את ינואר 2025 כמועד עדכון הידע האחרון שלו. בשאלות הדורשות מידע חדש יותר, יש לציין חומר מקור או שלב אחזור מתאים במקום להתייחס לידע מהאימון כאל הזנה חיה של מידע.\n\nמגבלות מהותיות כוללות המצאה אפשרית של עובדות וקשיים בהבנה סיבתית, בהסקה לוגית מורכבת ובהסקה נוגדת־מציאות. כרטיס המשפחה מציין גם שלעיתים לתשובות עלול להיות טון מטיף שלא לצורך. כדי לקבל תוצאה מועילה, דרשו מהמודל להבחין בין עובדות מהמקור, הנחות ופעולות מוצעות, ואז בדקו את החלקים הקובעים את ההחלטה. תוצר שלם של סוכן עשוי להכיל את הממצאים, צעד הבא מנומק, מידע שהתקבל מכלים וכל שאלה שלא נפתרה. הדגש של מהדורת ספטמבר על שימוש בכלים מסייע בהגדרת תהליך עבודה זה, ואילו הקלט המוכן וקריטריוני ההשלמה המפורשים שומרים על זיקתו למשימת המשתמש.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Review a proposed retention design\n\nAssess this design against the requirement. Requirement R: delete inactive guest records after 30 days; paid accounts are excluded. Design D: a nightly job deletes every account whose last_login is older than 30 days. List mismatches with R/D references, propose a corrected selection rule in plain English, and give boundary cases to test.A concise requirements review, a corrected guest-only rule and tests for day 30, day 31 and an inactive paid account.The proposal excludes paid accounts and explicitly resolves what after 30 days means at the boundary.gemini-2.5-flash-preview-09-2025Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 הוא מהדורת ספטמבר של Google לניתוח רב־מודאלי ולעבודה מרובת שלבים עם כלים. הוא משלב הבנת טקסט, תמונות, וידאו ואודיו עם חשיבה, תשובות מובנות ומגבלת קלט של 1,048,576 טוקנים, וכולל שיפורים ממוקדים בשימוש של סוכנים בכלים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 הוא מהדורת התצוגה המקדימה מספטמבר של מודל ההסקה ההיברידי של Google. סוגי הקלט המתועדים שלו הם טקסט, תמונות, וידאו ואודיו; הפלט הוא טקסט. המודל יכול לשלב את השאלה עם חומר חזותי או מדובר, ולאחר מכן להפיק הסבר, מסמך, קוד או תשובה מובנית. מהדורה מתוארכת מסוימת זו נבדלת מ־Gemini 2.5 Flash היציב ומכינוי latest משתנה. מטרתה היא הבנה רב־מודאלית ועבודה בסיוע כלים שתוצאתה כתובה.
Google מתארת שני שיפורים מסוימים במהדורה זו: שימוש טוב יותר של סוכנים בכלים והפקת תשובות חסכונית יותר כאשר החשיבה מופעלת. הראשון נוגע למשימות הדורשות כמה פעולות מחוברות, כגון השגת מידע, השוואתו לבקשה ובחירת הצעד הבא. השני נוגע להפקת תשובות מועילות באמצעות פחות טוקנים שנוצרים, תוך שמירה על איכות. עבור עוזר פיתוח, ספקו את ההתנהגות שנצפתה, את הקוד הרלוונטי ואת הקריטריון לשינוי מוצלח. עבור עוזר מחקר, הגדירו את השאלה, את החומר לבדיקה ואת הראיות הנדרשות למסקנה.
חשיבה ותשובה ישירה הן חלק מהתכנון ההיברידי. במשימת חשיבה אפשר לנתח תלויות, תנאים מתמטיים או תוכנית מרובת שלבים לפני הכנת התשובה הסופית. לחילוץ מידע פשוט או להסבר קצר אפשר להגדיר יעד תשובה פשוט יותר. ציינו אילו אילוצים הם חובה, מה מותר למודל להניח ומה התוצר הסופי חייב להכיל. כרטיס המשפחה של היצרן מציין שהעמידה בתקציבי חשיבה עשויה להיות לא עקבית, ולכן תקציב שהתבקש אינו הוכחה לתקרת הסקה קשיחה. תיאור זה אינו מייחס למהדורת ספטמבר רמות חשיבה או ברירות מחדל של מודל חדש יותר.
טבלת המודל המדויקת מספטמבר מציינת עד 1,048,576 טוקני קלט ו־65,536 טוקני פלט. פרופיל הקלט הגדול שלו יכול להכיל הוראות, דוגמאות, טקסט עזר והקשר מולטימדיה במשימה אחת. כדי להשוות דרישות לפתרון מוצע, סמנו את שני המקורות וספקו מערך קריטריונים משותף. כדי לדון בצילום מסך, זהו את המצב או הרכיב הרלוונטיים; במשימת אודיו או וידאו, ציינו את השאלה או האירוע במקום לבקש תיאור ללא מיקוד. התוצאה נשארת טקסט: יצירת תמונות מובנית, יצירת קול ושיחה קולית בזמן אמת שייכות לפרופילי מודל אחרים.
Google מתעדת קריאה לפונקציות, הרצת קוד, עיגון תשובות בחיפוש, הקשר URL וחיפוש בקבצים עבור תצוגה מקדימה מסוימת זו. קריאה לפונקציות בוחרת פונקציה שהוגדרה ומכינה ארגומנטים; היישום המחובר מבצע את הפעולה ומחזיר את תוצאתה. הרצת קוד משתמשת בקוד Python שנוצר לחישובים או לעיבוד טקסט. עיגון בחיפוש מספק חומר מהאינטרנט לתשובה המבוססת על מקורות, ואילו הקשר URL עובד עם תוכן של דפים נגישים שצוינו. חיפוש בקבצים מספק יכולת נוספת לאחזור מקורות. תנו לסוכן מטרה ברורה לכל כלי וציינו איזה מידע צפוי בכל שלב, כדי שתהליך העבודה יוכל להמשיך מהתוצאה שהוחזרה בפועל.
תמיכה בפלט מובנה מאפשרת להשתמש בתוצר הסופי כמערך שדות מוגדרים. בהשוואה, בקשו קריטריון, קטע מקור תואם, הבדל שנצפה ושאלה שעדיין דורשת הבהרה. במשימת קוד, הפרידו בין השינוי המוצע לבין ההסבר שלו והבדיקות שעוד נדרשות. פרופיל המודל המדויק של Google מציין גם תמיכה בשמירת הקשר במטמון ובעיבוד באצוות. אפשר לשמור על עקביות של חומר מקור חוזר במשימות קשורות; עצם השימוש במטמון אינו מוכיח שבקשה מסוימת השתמשה בטוקנים שנשמרו בו. שמות יכולות אלה אינם מרמזים על שילובי סכמות חדשים יותר, על ספי מטמון או על מצבי כלים הפועלים בו־זמנית.
כרטיס המודל המשפחתי מתאר טרנספורמר דליל מסוג mixture-of-experts, עם הבנה מובנית של טקסט, חומר חזותי ואודיו. האימון משלב טקסט מהאינטרנט, קוד, תמונות, אודיו ווידאו; האימון המשלים כולל הוראות ותשובות רב־מודאליות בזוגות, העדפות אנושיות ונתוני שימוש בכלים. הכנת הנתונים כוללת הסרת כפילויות וסינון בטיחות ואיכות. דף המודל המתוארך המדויק מציין את ינואר 2025 כמועד עדכון הידע האחרון שלו. בשאלות הדורשות מידע חדש יותר, יש לציין חומר מקור או שלב אחזור מתאים במקום להתייחס לידע מהאימון כאל הזנה חיה של מידע.
מגבלות מהותיות כוללות המצאה אפשרית של עובדות וקשיים בהבנה סיבתית, בהסקה לוגית מורכבת ובהסקה נוגדת־מציאות. כרטיס המשפחה מציין גם שלעיתים לתשובות עלול להיות טון מטיף שלא לצורך. כדי לקבל תוצאה מועילה, דרשו מהמודל להבחין בין עובדות מהמקור, הנחות ופעולות מוצעות, ואז בדקו את החלקים הקובעים את ההחלטה. תוצר שלם של סוכן עשוי להכיל את הממצאים, צעד הבא מנומק, מידע שהתקבל מכלים וכל שאלה שלא נפתרה. הדגש של מהדורת ספטמבר על שימוש בכלים מסייע בהגדרת תהליך עבודה זה, ואילו הקלט המוכן וקריטריוני ההשלמה המפורשים שומרים על זיקתו למשימת המשתמש.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gemini-2.5-flash-preview-09-2025 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0006 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.005 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-2.5-flash-preview-09-2025", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='gemini-2.5-flash-preview-09-2025',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='gemini-2.5-flash-preview-09-2025',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-preview-09-2025
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
gemini-2.5-flash-preview-09-2025Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 הוא מהדורת ספטמבר של Google לניתוח רב־מודאלי ולעבודה מרובת שלבים עם כלים. הוא משלב הבנת טקסט, תמונות, וידאו ואודיו עם חשיבה, תשובות מובנות ומגבלת קלט של 1,048,576 טוקנים, וכולל שיפורים ממוקדים בשימוש של סוכנים בכלים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 הוא מהדורת התצוגה המקדימה מספטמבר של מודל ההסקה ההיברידי של Google. סוגי הקלט המתועדים שלו הם טקסט, תמונות, וידאו ואודיו; הפלט הוא טקסט. המודל יכול לשלב את השאלה עם חומר חזותי או מדובר, ולאחר מכן להפיק הסבר, מסמך, קוד או תשובה מובנית. מהדורה מתוארכת מסוימת זו נבדלת מ־Gemini 2.5 Flash היציב ומכינוי latest משתנה. מטרתה היא הבנה רב־מודאלית ועבודה בסיוע כלים שתוצאתה כתובה.
Google מתארת שני שיפורים מסוימים במהדורה זו: שימוש טוב יותר של סוכנים בכלים והפקת תשובות חסכונית יותר כאשר החשיבה מופעלת. הראשון נוגע למשימות הדורשות כמה פעולות מחוברות, כגון השגת מידע, השוואתו לבקשה ובחירת הצעד הבא. השני נוגע להפקת תשובות מועילות באמצעות פחות טוקנים שנוצרים, תוך שמירה על איכות. עבור עוזר פיתוח, ספקו את ההתנהגות שנצפתה, את הקוד הרלוונטי ואת הקריטריון לשינוי מוצלח. עבור עוזר מחקר, הגדירו את השאלה, את החומר לבדיקה ואת הראיות הנדרשות למסקנה.
חשיבה ותשובה ישירה הן חלק מהתכנון ההיברידי. במשימת חשיבה אפשר לנתח תלויות, תנאים מתמטיים או תוכנית מרובת שלבים לפני הכנת התשובה הסופית. לחילוץ מידע פשוט או להסבר קצר אפשר להגדיר יעד תשובה פשוט יותר. ציינו אילו אילוצים הם חובה, מה מותר למודל להניח ומה התוצר הסופי חייב להכיל. כרטיס המשפחה של היצרן מציין שהעמידה בתקציבי חשיבה עשויה להיות לא עקבית, ולכן תקציב שהתבקש אינו הוכחה לתקרת הסקה קשיחה. תיאור זה אינו מייחס למהדורת ספטמבר רמות חשיבה או ברירות מחדל של מודל חדש יותר.
טבלת המודל המדויקת מספטמבר מציינת עד 1,048,576 טוקני קלט ו־65,536 טוקני פלט. פרופיל הקלט הגדול שלו יכול להכיל הוראות, דוגמאות, טקסט עזר והקשר מולטימדיה במשימה אחת. כדי להשוות דרישות לפתרון מוצע, סמנו את שני המקורות וספקו מערך קריטריונים משותף. כדי לדון בצילום מסך, זהו את המצב או הרכיב הרלוונטיים; במשימת אודיו או וידאו, ציינו את השאלה או האירוע במקום לבקש תיאור ללא מיקוד. התוצאה נשארת טקסט: יצירת תמונות מובנית, יצירת קול ושיחה קולית בזמן אמת שייכות לפרופילי מודל אחרים.
Google מתעדת קריאה לפונקציות, הרצת קוד, עיגון תשובות בחיפוש, הקשר URL וחיפוש בקבצים עבור תצוגה מקדימה מסוימת זו. קריאה לפונקציות בוחרת פונקציה שהוגדרה ומכינה ארגומנטים; היישום המחובר מבצע את הפעולה ומחזיר את תוצאתה. הרצת קוד משתמשת בקוד Python שנוצר לחישובים או לעיבוד טקסט. עיגון בחיפוש מספק חומר מהאינטרנט לתשובה המבוססת על מקורות, ואילו הקשר URL עובד עם תוכן של דפים נגישים שצוינו. חיפוש בקבצים מספק יכולת נוספת לאחזור מקורות. תנו לסוכן מטרה ברורה לכל כלי וציינו איזה מידע צפוי בכל שלב, כדי שתהליך העבודה יוכל להמשיך מהתוצאה שהוחזרה בפועל.
תמיכה בפלט מובנה מאפשרת להשתמש בתוצר הסופי כמערך שדות מוגדרים. בהשוואה, בקשו קריטריון, קטע מקור תואם, הבדל שנצפה ושאלה שעדיין דורשת הבהרה. במשימת קוד, הפרידו בין השינוי המוצע לבין ההסבר שלו והבדיקות שעוד נדרשות. פרופיל המודל המדויק של Google מציין גם תמיכה בשמירת הקשר במטמון ובעיבוד באצוות. אפשר לשמור על עקביות של חומר מקור חוזר במשימות קשורות; עצם השימוש במטמון אינו מוכיח שבקשה מסוימת השתמשה בטוקנים שנשמרו בו. שמות יכולות אלה אינם מרמזים על שילובי סכמות חדשים יותר, על ספי מטמון או על מצבי כלים הפועלים בו־זמנית.
כרטיס המודל המשפחתי מתאר טרנספורמר דליל מסוג mixture-of-experts, עם הבנה מובנית של טקסט, חומר חזותי ואודיו. האימון משלב טקסט מהאינטרנט, קוד, תמונות, אודיו ווידאו; האימון המשלים כולל הוראות ותשובות רב־מודאליות בזוגות, העדפות אנושיות ונתוני שימוש בכלים. הכנת הנתונים כוללת הסרת כפילויות וסינון בטיחות ואיכות. דף המודל המתוארך המדויק מציין את ינואר 2025 כמועד עדכון הידע האחרון שלו. בשאלות הדורשות מידע חדש יותר, יש לציין חומר מקור או שלב אחזור מתאים במקום להתייחס לידע מהאימון כאל הזנה חיה של מידע.
מגבלות מהותיות כוללות המצאה אפשרית של עובדות וקשיים בהבנה סיבתית, בהסקה לוגית מורכבת ובהסקה נוגדת־מציאות. כרטיס המשפחה מציין גם שלעיתים לתשובות עלול להיות טון מטיף שלא לצורך. כדי לקבל תוצאה מועילה, דרשו מהמודל להבחין בין עובדות מהמקור, הנחות ופעולות מוצעות, ואז בדקו את החלקים הקובעים את ההחלטה. תוצר שלם של סוכן עשוי להכיל את הממצאים, צעד הבא מנומק, מידע שהתקבל מכלים וכל שאלה שלא נפתרה. הדגש של מהדורת ספטמבר על שימוש בכלים מסייע בהגדרת תהליך עבודה זה, ואילו הקלט המוכן וקריטריוני ההשלמה המפורשים שומרים על זיקתו למשימת המשתמש.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gemini-2.5-flash-preview-09-2025 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0006 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.005 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "gemini-2.5-flash-preview-09-2025",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-2.5-flash-preview-09-2025', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-2.5-flash-preview-09-2025', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-preview-09-2025
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Review a proposed retention design\n\nAssess this design against the requirement. Requirement R: delete inactive guest records after 30 days; paid accounts are excluded. Design D: a nightly job deletes every account whose last_login is older than 30 days. List mismatches with R/D references, propose a corrected selection rule in plain English, and give boundary cases to test.A concise requirements review, a corrected guest-only rule and tests for day 30, day 31 and an inactive paid account.The proposal excludes paid accounts and explicitly resolves what after 30 days means at the boundary.