Gemini 4 Argon הוא מודל חשיבה של Google לעבודה שמשלבת אוסף ראיות גדול עם מטרה מרובת שלבים. טווח הקלטים שפורסם כולל טקסט, תמונות, אודיו, וידאו וקבצים כגון PDF, ואילו התוצאה היא טקסט. כך משימה יכולה לחבר מפרט, תרשים, צילום מסך וחומר תומך, במקום להסתמך על סיכום כתוב של כל מקור.
התחילו בשאלה ברורה ובתוצר הנחוץ לכם בסוף. משימת תוכנה יכולה לבקש תוכנית שינוי, רכיבים מושפעים וקריטריוני אימות. משימה מתמטית יכולה לבקש פיתוח מתמטי עם הנחות מפורשות. משימה עם מסמכים יכולה לבקש השוואה ששומרת על נראות המחלוקות בין הטקסט, הטבלאות והאיורים.
חלון ההקשר שפורסם הוא 1,048,576 טוקנים. השתמשו בקיבולת הזאת כדי לשמור יחד חומר רלוונטי, עם שמות מסמכים וגבולות סעיפים שהופכים הפניות לחד־משמעיות. קבצו חומר תומך סביב השאלה, במקום להוסיף קבצים לא קשורים רק כי יש מקום. בקשו מהתשובה להבחין בין ראיות שסופקו במשימה לבין הנחות שנוספו במהלך הניתוח.
תצורת החשיבה שפורסמה של המודל היא חובה, עם רמות מאמץ low, medium ו־high ועם medium כברירת המחדל שצוינה. בחרו רמה לפי עומק הבעיה והגדירו מה תשובה מוצלחת חייבת להוכיח. השוואה עובדתית קצרה דורשת קריטריוני אימות שונים משינוי קוד שמשפיע על כמה רכיבים.
Argon מפרסם יכולות של קריאה לכלים ושל פלט מובנה המונחה באמצעות סכמה. אלה שימושיות כשיישום מספק כלים לאחזור ראיות נוספות או צריך תוצאת ניתוח קריאה למכונה. הפרידו בין פעילות הכלים שהמודל מציע לבין היישום שמבצע אותה, ושמרו על התצפיות שהוחזרו לפני בקשת ההחלטה הבאה. לתוצאה מובנית, הגדירו את השדות המיועדים סביב ההחלטה העסקית: ממצאים, הפניות לראיות, הנחות לא פתורות והפעולה המומלצת.
למשימה במאגר קוד, ספקו את המקור הרלוונטי, את ההתנהגות שרצוי לשמר ואת הבדיקות שרצוי שיעברו. בקשו תוכנית מימוש ממוקדת או בדיקה של שינוי מוחשי, ואז העריכו את ההצעה שהתקבלה מול הבדיקות האלה. לדוח טכני, הציגו את התצפיות שעליהן הוא מבוסס ובקשו הסבר שמקשר כל מסקנה לחומר התומך שלה.
למסמכים מעורבים, כללו את הטבלאות והתמונות שנושאות משמעות, במקום להחליף אותן בתמליל לא שלם. פלט המודל יכול לרכז את הקלטים האלה לדוח קריא, לאוסף ממצאים שחולצו או לרשימת פעולות. קלטי תמונה ואודיו הם ראיות לתוצאה הטקסטואלית הזאת; הם אינם הופכים את הרשומה למודל שיוצר תמונות או דיבור.
הרשומה הרגילה של Argon וה־FAQ בעמוד המודל מציינים מגבלת יצירת תשובה של 65,536 טוקנים. ציינו את העומק ואת המבנה המצופים של התשובה לפני בקשת תוצאה ארוכה. שמרו על המזהה הרגיל בנפרד מהרשומה המסומנת לעיבוד בקבוצות, משום שהקצאות יצירת התשובה שפורסמו שלהן שונות. השתמשו במגבלות של הגרסה שנבחרה כשמחלקים עבודה לתשובות.
google/gemini-4-argonGemini 4 Argon הוא מודל החשיבה הרב־מודלי של Google להנדסת תוכנה, לעבודה מתמטית ומדעית ולסוכנים מרובי שלבים. הוא משלב טקסט, תמונות, אודיו, וידאו ומסמכים בהקשר של 1,048,576 טוקנים ומחזיר טקסט, עם תמיכה שפורסמה בקריאה לכלים ובפלט מובנה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Gemini 4 Argon הוא מודל חשיבה של Google לעבודה שמשלבת אוסף ראיות גדול עם מטרה מרובת שלבים. טווח הקלטים שפורסם כולל טקסט, תמונות, אודיו, וידאו וקבצים כגון PDF, ואילו התוצאה היא טקסט. כך משימה יכולה לחבר מפרט, תרשים, צילום מסך וחומר תומך, במקום להסתמך על סיכום כתוב של כל מקור.
התחילו בשאלה ברורה ובתוצר הנחוץ לכם בסוף. משימת תוכנה יכולה לבקש תוכנית שינוי, רכיבים מושפעים וקריטריוני אימות. משימה מתמטית יכולה לבקש פיתוח מתמטי עם הנחות מפורשות. משימה עם מסמכים יכולה לבקש השוואה ששומרת על נראות המחלוקות בין הטקסט, הטבלאות והאיורים.
חלון ההקשר שפורסם הוא 1,048,576 טוקנים. השתמשו בקיבולת הזאת כדי לשמור יחד חומר רלוונטי, עם שמות מסמכים וגבולות סעיפים שהופכים הפניות לחד־משמעיות. קבצו חומר תומך סביב השאלה, במקום להוסיף קבצים לא קשורים רק כי יש מקום. בקשו מהתשובה להבחין בין ראיות שסופקו במשימה לבין הנחות שנוספו במהלך הניתוח.
תצורת החשיבה שפורסמה של המודל היא חובה, עם רמות מאמץ low, medium ו־high ועם medium כברירת המחדל שצוינה. בחרו רמה לפי עומק הבעיה והגדירו מה תשובה מוצלחת חייבת להוכיח. השוואה עובדתית קצרה דורשת קריטריוני אימות שונים משינוי קוד שמשפיע על כמה רכיבים.
Argon מפרסם יכולות של קריאה לכלים ושל פלט מובנה המונחה באמצעות סכמה. אלה שימושיות כשיישום מספק כלים לאחזור ראיות נוספות או צריך תוצאת ניתוח קריאה למכונה. הפרידו בין פעילות הכלים שהמודל מציע לבין היישום שמבצע אותה, ושמרו על התצפיות שהוחזרו לפני בקשת ההחלטה הבאה. לתוצאה מובנית, הגדירו את השדות המיועדים סביב ההחלטה העסקית: ממצאים, הפניות לראיות, הנחות לא פתורות והפעולה המומלצת.
למשימה במאגר קוד, ספקו את המקור הרלוונטי, את ההתנהגות שרצוי לשמר ואת הבדיקות שרצוי שיעברו. בקשו תוכנית מימוש ממוקדת או בדיקה של שינוי מוחשי, ואז העריכו את ההצעה שהתקבלה מול הבדיקות האלה. לדוח טכני, הציגו את התצפיות שעליהן הוא מבוסס ובקשו הסבר שמקשר כל מסקנה לחומר התומך שלה.
למסמכים מעורבים, כללו את הטבלאות והתמונות שנושאות משמעות, במקום להחליף אותן בתמליל לא שלם. פלט המודל יכול לרכז את הקלטים האלה לדוח קריא, לאוסף ממצאים שחולצו או לרשימת פעולות. קלטי תמונה ואודיו הם ראיות לתוצאה הטקסטואלית הזאת; הם אינם הופכים את הרשומה למודל שיוצר תמונות או דיבור.
הרשומה הרגילה של Argon וה־FAQ בעמוד המודל מציינים מגבלת יצירת תשובה של 65,536 טוקנים. ציינו את העומק ואת המבנה המצופים של התשובה לפני בקשת תוצאה ארוכה. שמרו על המזהה הרגיל בנפרד מהרשומה המסומנת לעיבוד בקבוצות, משום שהקצאות יצירת התשובה שפורסמו שלהן שונות. השתמשו במגבלות של הגרסה שנבחרה כשמחלקים עבודה לתשובות.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות google/gemini-4-argon | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: שיחת טקסט | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
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 |
פרמטרcontrol_scope | מפרטשיחת טקסט; stream הוא ערך בוליאני וברירת המחדל שלו היא false. |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
כינויים לשיטה: /chat/completions
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 $0.008 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.04 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"google/gemini-4-argon","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="google/gemini-4-argon", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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 google/gemini-4-argon
/chat/completions
google/gemini-4-argonGemini 4 Argon הוא מודל החשיבה הרב־מודלי של Google להנדסת תוכנה, לעבודה מתמטית ומדעית ולסוכנים מרובי שלבים. הוא משלב טקסט, תמונות, אודיו, וידאו ומסמכים בהקשר של 1,048,576 טוקנים ומחזיר טקסט, עם תמיכה שפורסמה בקריאה לכלים ובפלט מובנה.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Gemini 4 Argon הוא מודל חשיבה של Google לעבודה שמשלבת אוסף ראיות גדול עם מטרה מרובת שלבים. טווח הקלטים שפורסם כולל טקסט, תמונות, אודיו, וידאו וקבצים כגון PDF, ואילו התוצאה היא טקסט. כך משימה יכולה לחבר מפרט, תרשים, צילום מסך וחומר תומך, במקום להסתמך על סיכום כתוב של כל מקור.
התחילו בשאלה ברורה ובתוצר הנחוץ לכם בסוף. משימת תוכנה יכולה לבקש תוכנית שינוי, רכיבים מושפעים וקריטריוני אימות. משימה מתמטית יכולה לבקש פיתוח מתמטי עם הנחות מפורשות. משימה עם מסמכים יכולה לבקש השוואה ששומרת על נראות המחלוקות בין הטקסט, הטבלאות והאיורים.
חלון ההקשר שפורסם הוא 1,048,576 טוקנים. השתמשו בקיבולת הזאת כדי לשמור יחד חומר רלוונטי, עם שמות מסמכים וגבולות סעיפים שהופכים הפניות לחד־משמעיות. קבצו חומר תומך סביב השאלה, במקום להוסיף קבצים לא קשורים רק כי יש מקום. בקשו מהתשובה להבחין בין ראיות שסופקו במשימה לבין הנחות שנוספו במהלך הניתוח.
תצורת החשיבה שפורסמה של המודל היא חובה, עם רמות מאמץ low, medium ו־high ועם medium כברירת המחדל שצוינה. בחרו רמה לפי עומק הבעיה והגדירו מה תשובה מוצלחת חייבת להוכיח. השוואה עובדתית קצרה דורשת קריטריוני אימות שונים משינוי קוד שמשפיע על כמה רכיבים.
Argon מפרסם יכולות של קריאה לכלים ושל פלט מובנה המונחה באמצעות סכמה. אלה שימושיות כשיישום מספק כלים לאחזור ראיות נוספות או צריך תוצאת ניתוח קריאה למכונה. הפרידו בין פעילות הכלים שהמודל מציע לבין היישום שמבצע אותה, ושמרו על התצפיות שהוחזרו לפני בקשת ההחלטה הבאה. לתוצאה מובנית, הגדירו את השדות המיועדים סביב ההחלטה העסקית: ממצאים, הפניות לראיות, הנחות לא פתורות והפעולה המומלצת.
למשימה במאגר קוד, ספקו את המקור הרלוונטי, את ההתנהגות שרצוי לשמר ואת הבדיקות שרצוי שיעברו. בקשו תוכנית מימוש ממוקדת או בדיקה של שינוי מוחשי, ואז העריכו את ההצעה שהתקבלה מול הבדיקות האלה. לדוח טכני, הציגו את התצפיות שעליהן הוא מבוסס ובקשו הסבר שמקשר כל מסקנה לחומר התומך שלה.
למסמכים מעורבים, כללו את הטבלאות והתמונות שנושאות משמעות, במקום להחליף אותן בתמליל לא שלם. פלט המודל יכול לרכז את הקלטים האלה לדוח קריא, לאוסף ממצאים שחולצו או לרשימת פעולות. קלטי תמונה ואודיו הם ראיות לתוצאה הטקסטואלית הזאת; הם אינם הופכים את הרשומה למודל שיוצר תמונות או דיבור.
הרשומה הרגילה של Argon וה־FAQ בעמוד המודל מציינים מגבלת יצירת תשובה של 65,536 טוקנים. ציינו את העומק ואת המבנה המצופים של התשובה לפני בקשת תוצאה ארוכה. שמרו על המזהה הרגיל בנפרד מהרשומה המסומנת לעיבוד בקבוצות, משום שהקצאות יצירת התשובה שפורסמו שלהן שונות. השתמשו במגבלות של הגרסה שנבחרה כשמחלקים עבודה לתשובות.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות google/gemini-4-argon | 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 $0.008 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.04 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0004 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "google/gemini-4-argon",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'google/gemini-4-argon', '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': 'google/gemini-4-argon', '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 google/gemini-4-argon
/chat/completions