Gemini 3.6 Flash מיועד למשימות מעשיות שבהן הסקה משולבת עם פעולות חוזרות. Google מדגישה יצירת קוד, ניתוח מרחבי ומחזורי פיתוח מהירים בכמה סבבים. המודל מבוסס על Gemini 3.5 Flash.
Google מתארת תמיכה ב־טקסט, תמונות, וידאו, אודיו ו־PDF כקלט. בקטלוג הנוכחי של Ailoot API, לשיטות הטקסטואליות מוצהרים טקסט ותמונות כקלט וטקסט כפלט. וידאו, אודיו ו־PDF אינם כלולים בקבוצת קלט זו. לחומרים שנמסרו זמינים עד 1 048 576 טוקנים, ולתשובה הטקסטואלית עד 65 536 טוקנים. תמונות ווידאו משמשים להבנת ההקשר; תמונה, סרטון או הקראה משלו אינם פלט של גרסה זו.
המודל תומך ב־Thinking, בתשובות מובנות, בקריאות לפונקציות, בביצוע קוד ובשמירה במטמון של ההקשר. במצב מודל הבסיס שמתארת Google הרמה הרגילה היא medium; זמינות minimal, low, medium, high. הערכים האלה מתארים את מודל הבסיס של Google; המצב וזמינות השליטה דרך Ailoot API נקבעים לפי השיטה וגרסת המודל שנבחרו. כך אפשר לשלב אותו במחזור עבודה שבו החומר מנותח תחילה, מעובד בכלי, והתוצאה משמשת בשלב הבא. היצרן משייך לתרחישים מתאימים תכנות, הסקה מורכבת על וידאו ותהליכי עבודה של ארגונים.
זמינים גם חיפוש בקבצים, ביסוס באמצעות חיפוש, Google Maps ושימוש בתוכן של כתובות אינטרנט שנמסרו. עיבוד באצוות משמש לקבוצת משימות. לשליטה בממשק מחשב יש סטטוס תצוגה מקדימה; תמיכה ביכולת זו במודל אינה מעידה בפני עצמה על זמינותה בכל שיטת פנייה.
לידע המובנה יש מועד חיתוך שהיצרן מציין במרץ 2026. עם זאת, בתחומים מסוימים המידע עשוי להישאר ברמת ינואר 2025. החומר שנמסר וכלים עם נתונים עדכניים מרחיבים את תוכן הבקשה המסוימת, אך אינם משנים את מועד חיתוך הידע המובנה הזה.
Google מציינת אפשרות למידע בדוי, להאטות תקופתיות ולחריגות מזמן ההמתנה המרבי. לפי היצרן, המודל מיועד לסבבי עבודה מהירים, אך משך התשובה המסוים תלוי במשימה שמבוצעת. קיומו של הקשר גדול משמעו נפח חומרים מותר, ולא הבטחה לעיבוד ללא שגיאות של כל מקטע.
לגרסה gemini-3.6-flash יש סטטוס יציב והיא פורסמה ביולי 2026. הפרופיל שלה הוא תוצאה טקסטואלית לאחר ניתוח רב־מודלי ושימוש בכלים נתמכים.
דוגמה טכנית באנגלית
Revise an event-capacity checker\n\nThe first Python draft is def can_join(booked, limit): return booked <= limit. Feedback: when booked=10 and limit=10, a new attendee is still accepted. Produce a revised function, two boundary assertions and a sentence explaining the change. Preserve the function name and assume limit is a positive integer.A revised function with assertions for just-below-capacity and at-capacity cases.A full event must reject one additional attendee while an event with a free place accepts them.gemini-3.6-flash-tieredמודל רב־מודלי של Google לתכנות, לניתוח מרחבי ולמחזורי עבודה מהירים עם כלים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Gemini 3.6 Flash מיועד למשימות מעשיות שבהן הסקה משולבת עם פעולות חוזרות. Google מדגישה יצירת קוד, ניתוח מרחבי ומחזורי פיתוח מהירים בכמה סבבים. המודל מבוסס על Gemini 3.5 Flash.
Google מתארת תמיכה ב־טקסט, תמונות, וידאו, אודיו ו־PDF כקלט. בקטלוג הנוכחי של Ailoot API, לשיטות הטקסטואליות מוצהרים טקסט ותמונות כקלט וטקסט כפלט. וידאו, אודיו ו־PDF אינם כלולים בקבוצת קלט זו. לחומרים שנמסרו זמינים עד 1 048 576 טוקנים, ולתשובה הטקסטואלית עד 65 536 טוקנים. תמונות ווידאו משמשים להבנת ההקשר; תמונה, סרטון או הקראה משלו אינם פלט של גרסה זו.
המודל תומך ב־Thinking, בתשובות מובנות, בקריאות לפונקציות, בביצוע קוד ובשמירה במטמון של ההקשר. במצב מודל הבסיס שמתארת Google הרמה הרגילה היא medium; זמינות minimal, low, medium, high. הערכים האלה מתארים את מודל הבסיס של Google; המצב וזמינות השליטה דרך Ailoot API נקבעים לפי השיטה וגרסת המודל שנבחרו. כך אפשר לשלב אותו במחזור עבודה שבו החומר מנותח תחילה, מעובד בכלי, והתוצאה משמשת בשלב הבא. היצרן משייך לתרחישים מתאימים תכנות, הסקה מורכבת על וידאו ותהליכי עבודה של ארגונים.
זמינים גם חיפוש בקבצים, ביסוס באמצעות חיפוש, Google Maps ושימוש בתוכן של כתובות אינטרנט שנמסרו. עיבוד באצוות משמש לקבוצת משימות. לשליטה בממשק מחשב יש סטטוס תצוגה מקדימה; תמיכה ביכולת זו במודל אינה מעידה בפני עצמה על זמינותה בכל שיטת פנייה.
לידע המובנה יש מועד חיתוך שהיצרן מציין במרץ 2026. עם זאת, בתחומים מסוימים המידע עשוי להישאר ברמת ינואר 2025. החומר שנמסר וכלים עם נתונים עדכניים מרחיבים את תוכן הבקשה המסוימת, אך אינם משנים את מועד חיתוך הידע המובנה הזה.
Google מציינת אפשרות למידע בדוי, להאטות תקופתיות ולחריגות מזמן ההמתנה המרבי. לפי היצרן, המודל מיועד לסבבי עבודה מהירים, אך משך התשובה המסוים תלוי במשימה שמבוצעת. קיומו של הקשר גדול משמעו נפח חומרים מותר, ולא הבטחה לעיבוד ללא שגיאות של כל מקטע.
לגרסה gemini-3.6-flash יש סטטוס יציב והיא פורסמה ביולי 2026. הפרופיל שלה הוא תוצאה טקסטואלית לאחר ניתוח רב־מודלי ושימוש בכלים נתמכים.
POST /v1/messagestext, imagetext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gemini-3.6-flash-tiered | 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/messagesלפני 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-3.6-flash-tiered", "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-3.6-flash-tiered", "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-3.6-flash-tiered",\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-3.6-flash-tiered",\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-3.6-flash-tiered',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-3.6-flash-tiered
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
gemini-3.6-flash-tieredמודל רב־מודלי של Google לתכנות, לניתוח מרחבי ולמחזורי עבודה מהירים עם כלים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Gemini 3.6 Flash מיועד למשימות מעשיות שבהן הסקה משולבת עם פעולות חוזרות. Google מדגישה יצירת קוד, ניתוח מרחבי ומחזורי פיתוח מהירים בכמה סבבים. המודל מבוסס על Gemini 3.5 Flash.
Google מתארת תמיכה ב־טקסט, תמונות, וידאו, אודיו ו־PDF כקלט. בקטלוג הנוכחי של Ailoot API, לשיטות הטקסטואליות מוצהרים טקסט ותמונות כקלט וטקסט כפלט. וידאו, אודיו ו־PDF אינם כלולים בקבוצת קלט זו. לחומרים שנמסרו זמינים עד 1 048 576 טוקנים, ולתשובה הטקסטואלית עד 65 536 טוקנים. תמונות ווידאו משמשים להבנת ההקשר; תמונה, סרטון או הקראה משלו אינם פלט של גרסה זו.
המודל תומך ב־Thinking, בתשובות מובנות, בקריאות לפונקציות, בביצוע קוד ובשמירה במטמון של ההקשר. במצב מודל הבסיס שמתארת Google הרמה הרגילה היא medium; זמינות minimal, low, medium, high. הערכים האלה מתארים את מודל הבסיס של Google; המצב וזמינות השליטה דרך Ailoot API נקבעים לפי השיטה וגרסת המודל שנבחרו. כך אפשר לשלב אותו במחזור עבודה שבו החומר מנותח תחילה, מעובד בכלי, והתוצאה משמשת בשלב הבא. היצרן משייך לתרחישים מתאימים תכנות, הסקה מורכבת על וידאו ותהליכי עבודה של ארגונים.
זמינים גם חיפוש בקבצים, ביסוס באמצעות חיפוש, Google Maps ושימוש בתוכן של כתובות אינטרנט שנמסרו. עיבוד באצוות משמש לקבוצת משימות. לשליטה בממשק מחשב יש סטטוס תצוגה מקדימה; תמיכה ביכולת זו במודל אינה מעידה בפני עצמה על זמינותה בכל שיטת פנייה.
לידע המובנה יש מועד חיתוך שהיצרן מציין במרץ 2026. עם זאת, בתחומים מסוימים המידע עשוי להישאר ברמת ינואר 2025. החומר שנמסר וכלים עם נתונים עדכניים מרחיבים את תוכן הבקשה המסוימת, אך אינם משנים את מועד חיתוך הידע המובנה הזה.
Google מציינת אפשרות למידע בדוי, להאטות תקופתיות ולחריגות מזמן ההמתנה המרבי. לפי היצרן, המודל מיועד לסבבי עבודה מהירים, אך משך התשובה המסוים תלוי במשימה שמבוצעת. קיומו של הקשר גדול משמעו נפח חומרים מותר, ולא הבטחה לעיבוד ללא שגיאות של כל מקטע.
לגרסה gemini-3.6-flash יש סטטוס יציב והיא פורסמה ביולי 2026. הפרופיל שלה הוא תוצאה טקסטואלית לאחר ניתוח רב־מודלי ושימוש בכלים נתמכים.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהpath.model | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות gemini-3.6-flash-tiered | 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}:generateContentלפני 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-3.6-flash-tiered: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-3.6-flash-tiered: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-3.6-flash-tiered", 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-3.6-flash-tiered", 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-3.6-flash-tiered',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-3.6-flash-tiered
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Revise an event-capacity checker\n\nThe first Python draft is def can_join(booked, limit): return booked <= limit. Feedback: when booked=10 and limit=10, a new attendee is still accepted. Produce a revised function, two boundary assertions and a sentence explaining the change. Preserve the function name and assume limit is a positive integer.A revised function with assertions for just-below-capacity and at-capacity cases.A full event must reject one additional attendee while an event with a free place accepts them.