Gemini 3.1 Pro Preview מיועד לעבודה עם חומר מורכב ולמשימות שדורשות כמה החלטות רציפות. Google מדגישה הנדסת תוכנה, שימוש בכלים ועקביות של תשובות עובדתיות. המודל מסייע לנתח אוספי נתונים גדולים, מאגרי תוכנה שלמים ומשימות שבהן טקסט משולב עם חומרים חזותיים או קוליים.
במאפייני Google מופיעים טקסט, תמונות, וידאו, אודיו ו־PDF. בקטלוג הנוכחי של Ailoot API, לשיטות הטקסטואליות מוצהרים טקסט ותמונות כקלט וטקסט כפלט. וידאו, אודיו ו־PDF אינם כלולים בקבוצת קלט זו. ההקשר הארוך מכיל עד 1 048 576 טוקנים בקלט, והתשובה הטקסטואלית עד 65 536 טוקנים בפלט. הבנת תמונות ואודיו אינה מעידה על יצירתם: הפלט של גרסה זו נשאר טקסטואלי.
Thinking מאפשר להקצות מאמץ נוסף להסקה פנימית. במצב מודל הבסיס שמתארת Google הרמה הרגילה היא high; זמינות low, medium, high. הערכים האלה מתארים את מודל הבסיס של Google; המצב וזמינות השליטה דרך Ailoot API נקבעים לפי השיטה וגרסת המודל שנבחרו. התרחישים המרכזיים כוללים תכנות מורכב, פיתוח אלגוריתמים, תכנון אסטרטגי ושיפור הפתרון בשלבים. זה מועיל במיוחד כשצריך להביא בחשבון כמה דרישות קשורות ולחזור לתוצאות ביניים.
יכולות המודל כוללות קריאות לפונקציות, ביצוע קוד ותשובות מובנות. נתמכים שמירה במטמון של ההקשר, ביסוס באמצעות חיפוש, Google Maps ושימוש בתוכן של כתובות אינטרנט; זמין עיבוד באצוות. קבוצה כזו מאפשרת לבנות תהליך שבו המודל מנתח נתונים, בוחר את הכלי הבא ומפיק את התוצאה. הזמינות בפועל של כל כלי תלויה בשיטת העבודה עם המודל.
הכרטיס מתייחס לגרסת התצוגה המקדימה gemini-3.1-pro-preview. היא מבוססת על Gemini 3 Pro. היצרן מציין בנפרד את הגרסה gemini-3.1-pro-preview-customtools, שמיועדת לתהליכים עם מעטפת פקודות וכלים שהמשתמש מגדיר. סדרי העדיפויות שלה בבחירת כלים ומאפייני ההתנהגות שלה אינם מאפיינים של גרסת Preview הרגילה.
במודל נשמרות המגבלות הכלליות של קו הבסיס: תשובות עשויות להכיל מידע בדוי, ובקשות מסוימות עשויות להתבצע באיטיות או להסתיים בחריגה מזמן ההמתנה. הסקה מרובת שלבים, הקשר גדול וגישה לנתונים מסייעים לעבוד על משימה מורכבת, אך אינם הופכים כל מסקנה שנוצרה לעובדה שנבדקה.
", "aboutText": "Gemini 3.1 Pro Preview מיועד לעבודה עם חומר מורכב ולמשימות שדורשות כמה החלטות רציפות. Google מדגישה הנדסת תוכנה, שימוש בכלים ועקביות של תשובות עובדתיות. המודל מסייע לנתח אוספי נתונים גדולים, מאגרי תוכנה שלמים ומשימות שבהן טקסט משולב עם חומרים חזותיים או קוליים.\n\n### אילו חומרים המודל מבין\n\nבמאפייני Google מופיעים **טקסט, תמונות, וידאו, אודיו ו־PDF**. בקטלוג הנוכחי של Ailoot API, לשיטות הטקסטואליות מוצהרים **טקסט ותמונות** כקלט וטקסט כפלט. וידאו, אודיו ו־PDF אינם כלולים בקבוצת קלט זו. ההקשר הארוך מכיל עד **1 048 576 טוקנים בקלט**, והתשובה הטקסטואלית עד **65 536 טוקנים בפלט**. הבנת תמונות ואודיו אינה מעידה על יצירתם: הפלט של גרסה זו נשאר טקסטואלי.\n\n### הסקה ועבודה בשלבים\n\nThinking מאפשר להקצות מאמץ נוסף להסקה פנימית. במצב מודל הבסיס שמתארת Google הרמה הרגילה היא `high`; זמינות `low`, `medium`, `high`. הערכים האלה מתארים את מודל הבסיס של Google; המצב וזמינות השליטה דרך Ailoot API נקבעים לפי השיטה וגרסת המודל שנבחרו. התרחישים המרכזיים כוללים תכנות מורכב, פיתוח אלגוריתמים, תכנון אסטרטגי ושיפור הפתרון בשלבים. זה מועיל במיוחד כשצריך להביא בחשבון כמה דרישות קשורות ולחזור לתוצאות ביניים.\n\nיכולות המודל כוללות קריאות לפונקציות, ביצוע קוד ותשובות מובנות. נתמכים שמירה במטמון של ההקשר, ביסוס באמצעות חיפוש, Google Maps ושימוש בתוכן של כתובות אינטרנט; זמין עיבוד באצוות. קבוצה כזו מאפשרת לבנות תהליך שבו המודל מנתח נתונים, בוחר את הכלי הבא ומפיק את התוצאה. הזמינות בפועל של כל כלי תלויה בשיטת העבודה עם המודל.\n\n### הגרסה ומאפייניה\n\nהכרטיס מתייחס לגרסת התצוגה המקדימה `gemini-3.1-pro-preview`. היא מבוססת על Gemini 3 Pro. היצרן מציין בנפרד את הגרסה `gemini-3.1-pro-preview-customtools`, שמיועדת לתהליכים עם מעטפת פקודות וכלים שהמשתמש מגדיר. סדרי העדיפויות שלה בבחירת כלים ומאפייני ההתנהגות שלה אינם מאפיינים של גרסת Preview הרגילה.\n\nבמודל נשמרות המגבלות הכלליות של קו הבסיס: תשובות עשויות להכיל מידע בדוי, ובקשות מסוימות עשויות להתבצע באיטיות או להסתיים בחריגה מזמן ההמתנה. הסקה מרובת שלבים, הקשר גדול וגישה לנתונים מסייעים לעבוד על משימה מורכבת, אך אינם הופכים כל מסקנה שנוצרה לעובדה שנבדקה.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Schedule dependent engineering work\n\nPlan these tasks with two engineers, one task per engineer at a time: A takes 2 days; B takes 3 days after A; C takes 2 days after A; D takes 1 day after both B and C. No task may be split. Give a day-by-day allocation, earliest finish and dependency check.A two-engineer schedule, total elapsed days and a concise check that every prerequisite is satisfied.Neither B nor C starts before A ends, and D waits for both; recompute the claimed finish from the allocation.gemini-3.1-proמודל רב־מודלי של Google למשימות תכנות מורכבות, לניתוח חומרים גדולים ולעבודה מדויקת מרובת שלבים עם כלים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Gemini 3.1 Pro Preview מיועד לעבודה עם חומר מורכב ולמשימות שדורשות כמה החלטות רציפות. Google מדגישה הנדסת תוכנה, שימוש בכלים ועקביות של תשובות עובדתיות. המודל מסייע לנתח אוספי נתונים גדולים, מאגרי תוכנה שלמים ומשימות שבהן טקסט משולב עם חומרים חזותיים או קוליים.
במאפייני Google מופיעים טקסט, תמונות, וידאו, אודיו ו־PDF. בקטלוג הנוכחי של Ailoot API, לשיטות הטקסטואליות מוצהרים טקסט ותמונות כקלט וטקסט כפלט. וידאו, אודיו ו־PDF אינם כלולים בקבוצת קלט זו. ההקשר הארוך מכיל עד 1 048 576 טוקנים בקלט, והתשובה הטקסטואלית עד 65 536 טוקנים בפלט. הבנת תמונות ואודיו אינה מעידה על יצירתם: הפלט של גרסה זו נשאר טקסטואלי.
Thinking מאפשר להקצות מאמץ נוסף להסקה פנימית. במצב מודל הבסיס שמתארת Google הרמה הרגילה היא high; זמינות low, medium, high. הערכים האלה מתארים את מודל הבסיס של Google; המצב וזמינות השליטה דרך Ailoot API נקבעים לפי השיטה וגרסת המודל שנבחרו. התרחישים המרכזיים כוללים תכנות מורכב, פיתוח אלגוריתמים, תכנון אסטרטגי ושיפור הפתרון בשלבים. זה מועיל במיוחד כשצריך להביא בחשבון כמה דרישות קשורות ולחזור לתוצאות ביניים.
יכולות המודל כוללות קריאות לפונקציות, ביצוע קוד ותשובות מובנות. נתמכים שמירה במטמון של ההקשר, ביסוס באמצעות חיפוש, Google Maps ושימוש בתוכן של כתובות אינטרנט; זמין עיבוד באצוות. קבוצה כזו מאפשרת לבנות תהליך שבו המודל מנתח נתונים, בוחר את הכלי הבא ומפיק את התוצאה. הזמינות בפועל של כל כלי תלויה בשיטת העבודה עם המודל.
הכרטיס מתייחס לגרסת התצוגה המקדימה gemini-3.1-pro-preview. היא מבוססת על Gemini 3 Pro. היצרן מציין בנפרד את הגרסה gemini-3.1-pro-preview-customtools, שמיועדת לתהליכים עם מעטפת פקודות וכלים שהמשתמש מגדיר. סדרי העדיפויות שלה בבחירת כלים ומאפייני ההתנהגות שלה אינם מאפיינים של גרסת Preview הרגילה.
במודל נשמרות המגבלות הכלליות של קו הבסיס: תשובות עשויות להכיל מידע בדוי, ובקשות מסוימות עשויות להתבצע באיטיות או להסתיים בחריגה מזמן ההמתנה. הסקה מרובת שלבים, הקשר גדול וגישה לנתונים מסייעים לעבוד על משימה מורכבת, אך אינם הופכים כל מסקנה שנוצרה לעובדה שנבדקה.
POST /v1/messagestext, imagetext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gemini-3.1-pro | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_block[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהsystem | סוגstring|content_block[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מינימום: 1 המגבלה חלה על: התקרה המדויקת של המודל/הכרטיס שנבחר | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop_sequences | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגtool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי | ברירת מחדל— |
שדהtools[].description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].input_schema | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהthinking.type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהthinking.budget_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהoutput_config.effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmetadata | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהcache_control | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content או בלוק type=text
טקסט + תמונה
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} או מקור מסוג type=url
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext, image |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
POST /v1/messages| גודל הבקשה, בטוקנים | קלט | פלט | קריאה מהמטמון | כתיבה למטמון | מטמון: 5 דקות | מטמון: 1 שעה |
|---|---|---|---|---|---|---|
| גודל הבקשה, בטוקנים(0; 200,000] | קלט0.002 $ | פלט0.012 $ | קריאה מהמטמון0.0002 $ | כתיבה למטמוןתעריף בסיס: — | מטמון: 5 דקותתעריף בסיס: — | מטמון: 1 שעהתעריף בסיס: — |
| גודל הבקשה, בטוקנים(200,000; ∞) | קלט0.004 $ | פלט0.018 $ | קריאה מהמטמון0.0004 $ | כתיבה למטמוןתעריף בסיס: — | מטמון: 5 דקותתעריף בסיס: — | מטמון: 1 שעהתעריף בסיס: — |
התעריפים ב-USD לכל 1K טוקנים. אם לא הוגדר תעריף, נעשה שימוש בתעריף הבסיס של השיטה; «—» מציין שלא הוגדר תעריף בסיס.
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: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\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/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\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/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\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.1-pro",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\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(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.1-pro",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='gemini-3.1-pro',max_tokens=1024,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_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\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 gemini-3.1-pro
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
gemini-3.1-proמודל רב־מודלי של Google למשימות תכנות מורכבות, לניתוח חומרים גדולים ולעבודה מדויקת מרובת שלבים עם כלים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Gemini 3.1 Pro Preview מיועד לעבודה עם חומר מורכב ולמשימות שדורשות כמה החלטות רציפות. Google מדגישה הנדסת תוכנה, שימוש בכלים ועקביות של תשובות עובדתיות. המודל מסייע לנתח אוספי נתונים גדולים, מאגרי תוכנה שלמים ומשימות שבהן טקסט משולב עם חומרים חזותיים או קוליים.
במאפייני Google מופיעים טקסט, תמונות, וידאו, אודיו ו־PDF. בקטלוג הנוכחי של Ailoot API, לשיטות הטקסטואליות מוצהרים טקסט ותמונות כקלט וטקסט כפלט. וידאו, אודיו ו־PDF אינם כלולים בקבוצת קלט זו. ההקשר הארוך מכיל עד 1 048 576 טוקנים בקלט, והתשובה הטקסטואלית עד 65 536 טוקנים בפלט. הבנת תמונות ואודיו אינה מעידה על יצירתם: הפלט של גרסה זו נשאר טקסטואלי.
Thinking מאפשר להקצות מאמץ נוסף להסקה פנימית. במצב מודל הבסיס שמתארת Google הרמה הרגילה היא high; זמינות low, medium, high. הערכים האלה מתארים את מודל הבסיס של Google; המצב וזמינות השליטה דרך Ailoot API נקבעים לפי השיטה וגרסת המודל שנבחרו. התרחישים המרכזיים כוללים תכנות מורכב, פיתוח אלגוריתמים, תכנון אסטרטגי ושיפור הפתרון בשלבים. זה מועיל במיוחד כשצריך להביא בחשבון כמה דרישות קשורות ולחזור לתוצאות ביניים.
יכולות המודל כוללות קריאות לפונקציות, ביצוע קוד ותשובות מובנות. נתמכים שמירה במטמון של ההקשר, ביסוס באמצעות חיפוש, Google Maps ושימוש בתוכן של כתובות אינטרנט; זמין עיבוד באצוות. קבוצה כזו מאפשרת לבנות תהליך שבו המודל מנתח נתונים, בוחר את הכלי הבא ומפיק את התוצאה. הזמינות בפועל של כל כלי תלויה בשיטת העבודה עם המודל.
הכרטיס מתייחס לגרסת התצוגה המקדימה gemini-3.1-pro-preview. היא מבוססת על Gemini 3 Pro. היצרן מציין בנפרד את הגרסה gemini-3.1-pro-preview-customtools, שמיועדת לתהליכים עם מעטפת פקודות וכלים שהמשתמש מגדיר. סדרי העדיפויות שלה בבחירת כלים ומאפייני ההתנהגות שלה אינם מאפיינים של גרסת Preview הרגילה.
במודל נשמרות המגבלות הכלליות של קו הבסיס: תשובות עשויות להכיל מידע בדוי, ובקשות מסוימות עשויות להתבצע באיטיות או להסתיים בחריגה מזמן ההמתנה. הסקה מרובת שלבים, הקשר גדול וגישה לנתונים מסייעים לעבוד על משימה מורכבת, אך אינם הופכים כל מסקנה שנוצרה לעובדה שנבדקה.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהpath.model | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gemini-3.1-pro | ברירת מחדל— |
שדהcontents | סוגcontent[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהcontents[].role | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות user, model | ברירת מחדל— |
שדהcontents[].parts | סוגpart[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהsystemInstruction | סוגcontent | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהgenerationConfig.maxOutputTokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהgenerationConfig.temperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהgenerationConfig.topP | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהgenerationConfig.topK | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהgenerationConfig.stopSequences | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].functionDeclarations | סוגfunction_declaration[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtoolConfig.functionCallingConfig.mode | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהsafetySettings | סוגobject[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהsessionId | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
contents[].parts[].text
טקסט + תמונה
parts[].inlineData={mimeType,data}
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרmaterial_types | מפרטtext, image |
פרמטרrequired | מפרטcontents |
פרמטרoptional_controls | מפרטnull |
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרtext_file_material | מפרטתוכן UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט; מזהי קבצים/URLs דורשים תמיכה נפרדת ומדויקת |
מחזור חיים: exact retained published method
מבני המתודות והמזהים מדויקים; יכולת הספק נפרדת מקבלת הבקשה לביצוע.
POST /v1beta/models/{model}:generateContent| גודל הבקשה, בטוקנים | קלט | פלט | קריאה מהמטמון | כתיבה למטמון | מטמון: 5 דקות | מטמון: 1 שעה |
|---|---|---|---|---|---|---|
| גודל הבקשה, בטוקנים(0; 200,000] | קלט0.002 $ | פלט0.012 $ | קריאה מהמטמון0.0002 $ | כתיבה למטמוןתעריף בסיס: — | מטמון: 5 דקותתעריף בסיס: — | מטמון: 1 שעהתעריף בסיס: — |
| גודל הבקשה, בטוקנים(200,000; ∞) | קלט0.004 $ | פלט0.018 $ | קריאה מהמטמון0.0004 $ | כתיבה למטמוןתעריף בסיס: — | מטמון: 5 דקותתעריף בסיס: — | מטמון: 1 שעהתעריף בסיס: — |
התעריפים ב-USD לכל 1K טוקנים. אם לא הוגדר תעריף, נעשה שימוש בתעריף הבסיס של השיטה; «—» מציין שלא הוגדר תעריף בסיס.
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: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-pro", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-pro", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\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=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\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\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson או סטרימינג נתמך
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל המועמדים והחלקים, כולל קריאות לפונקציות, חתימות חשיבה ושימוש; הרכיבו את מקטעי הסטרימינג לפי הסדר.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהresponseId | סוגstring |
שדהmodelVersion | סוגstring |
שדהcandidates[].content.parts[] | סוגtext|inlineData|functionCall|other part |
שדהcandidates[].finishReason | סוגstring |
שדהusageMetadata | 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 gemini-3.1-pro
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Schedule dependent engineering work\n\nPlan these tasks with two engineers, one task per engineer at a time: A takes 2 days; B takes 3 days after A; C takes 2 days after A; D takes 1 day after both B and C. No task may be split. Give a day-by-day allocation, earliest finish and dependency check.A two-engineer schedule, total elapsed days and a concise check that every prerequisite is satisfied.Neither B nor C starts before A ends, and D waits for both; recompute the claimed finish from the allocation.