A Gemini 3.7 Flash továbbfejleszti a gondolkodó multimodális modellek vonalát. A Gemini 3.6 Flash modellre épül, módosított gondolkodási alapokkal és az ügynökös videómegértés támogatásával. Munkafolyamatai közé tartozik a programozás, a videóanyagok összetett elemzése és a több szakaszból álló feldolgozás.
A Google jellemzői szerint a modell szöveget, képeket, videót, hangot és PDF-et ért meg. Az Ailoot API jelenlegi katalógusában a szöveges metódusokhoz szöveg és kép szerepel bemenetként, szöveg kimenetként. A videó, a hang és a PDF nem része e bemeneti készletnek. A kérés maximális mérete 1 048 576 bemeneti token, a válaszé 65 536 kimeneti token. A válasz szöveges marad; önálló kép- vagy hanggenerálás ennél a verziónál nem támogatott.
A Thinking három támogatott szinttel rendelkezik: low, medium és high. A Google által leírt alapmodell-módban a szokásos szint medium. Ezen értékek a Google alapmodelljét írják le; az Ailoot API-n keresztüli módot és vezérlési lehetőséget a választott metódus és modellváltozat határozza meg. Lehetővé teszik a további gondolkodás intenzitásának kiválasztását. A Gemini 3.7 Flash esetében a minimal szint nem támogatott: e paraméter hibát okoz. A gondolkodási beállítások befolyásolják a modell munkamódját, de nem változtatják meg a támogatott kimeneti modalitást.
A feladatok egymásra épülő végrehajtásához függvényhívás, kódfuttatás és strukturált válaszok állnak rendelkezésre. A modell használhat kontextusgyorsítótárazást, fájlkeresést, keresési forrásokra alapozást, Google Maps szolgáltatást és webcímek tartalmát. A kötegelt feldolgozás támogatott. A számítógépes interfészvezérlés előzetes képességként szerepel; használata a választott metódus támogatását igényli.
A stabil gemini-3.7-flash verzió 2026. augusztusban jelent meg. A gyártó 2026. márciust adja meg beépített tudáshatárként, azzal a kikötéssel, hogy egyes területeken a tudás 2025. januári szinten maradhat. A külső adatok feldolgozása és a megadott anyag megértése eltér a modell már meglévő ismereteitől.
A modell kitalált tényeket alkothat, egyes kéréseket lassan hajthat végre vagy időtúllépéssel zárhat le. Összetett munkaciklusokra szolgál, de egy külön művelet elvégzésének képessége nem helyettesíti a teljes folyamat eredményének ellenőrzését. Multimodális bemenetek használatakor az eredmény az anyagok tartalmából levont szöveges következtetés, nem új médiafájl.
", "aboutText": "A Gemini 3.7 Flash továbbfejleszti a gondolkodó multimodális modellek vonalát. A Gemini 3.6 Flash modellre épül, módosított gondolkodási alapokkal és az ügynökös videómegértés támogatásával. Munkafolyamatai közé tartozik a programozás, a videóanyagok összetett elemzése és a több szakaszból álló feldolgozás.\n\n### Bemenet és szöveges eredmény\n\nA Google jellemzői szerint a modell **szöveget, képeket, videót, hangot és PDF-et** ért meg. Az Ailoot API jelenlegi katalógusában a szöveges metódusokhoz **szöveg és kép** szerepel bemenetként, szöveg kimenetként. A videó, a hang és a PDF nem része e bemeneti készletnek. A kérés maximális mérete **1 048 576 bemeneti token**, a válaszé **65 536 kimeneti token**. A válasz szöveges marad; önálló kép- vagy hanggenerálás ennél a verziónál nem támogatott.\n\n### A gondolkodás vezérlése\n\nA Thinking három támogatott szinttel rendelkezik: **`low`, `medium` és `high`**. A Google által leírt alapmodell-módban a szokásos szint `medium`. Ezen értékek a Google alapmodelljét írják le; az Ailoot API-n keresztüli módot és vezérlési lehetőséget a választott metódus és modellváltozat határozza meg. Lehetővé teszik a további gondolkodás intenzitásának kiválasztását. A Gemini 3.7 Flash esetében a `minimal` szint **nem támogatott**: e paraméter hibát okoz. A gondolkodási beállítások befolyásolják a modell munkamódját, de nem változtatják meg a támogatott kimeneti modalitást.\n\nA feladatok egymásra épülő végrehajtásához függvényhívás, kódfuttatás és strukturált válaszok állnak rendelkezésre. A modell használhat kontextusgyorsítótárazást, fájlkeresést, keresési forrásokra alapozást, Google Maps szolgáltatást és webcímek tartalmát. A kötegelt feldolgozás támogatott. A számítógépes interfészvezérlés előzetes képességként szerepel; használata a választott metódus támogatását igényli.\n\n### Hol húzódik a határ?\n\nA stabil `gemini-3.7-flash` verzió 2026. augusztusban jelent meg. A gyártó 2026. márciust adja meg beépített tudáshatárként, azzal a kikötéssel, hogy egyes területeken a tudás 2025. januári szinten maradhat. A külső adatok feldolgozása és a megadott anyag megértése eltér a modell már meglévő ismereteitől.\n\nA modell kitalált tényeket alkothat, egyes kéréseket lassan hajthat végre vagy időtúllépéssel zárhat le. Összetett munkaciklusokra szolgál, de egy külön művelet elvégzésének képessége nem helyettesíti a teljes folyamat eredményének ellenőrzését. Multimodális bemenetek használatakor az eredmény az anyagok tartalmából levont szöveges következtetés, nem új médiafájl.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technikai példa angolul
Trace a multi-stage processing failure\n\nAnalyze this supplied event log: 09:00 file accepted; 09:01 parse completed with 14 rows; 09:02 validation rejected row 8; 09:03 export skipped because validation failed. The user reports that no export exists. Identify the first failed stage, distinguish successful stages and propose the next diagnostic using only the log.A stage-status table, the earliest failure and one targeted next diagnostic.Check that the answer attributes the missing export to the recorded validation failure without inventing the reason row 8 failed.gemini-3.7-flash-tieredA Google multimodális modellje szabályozható gondolkodással programozáshoz, videómegértéshez és többlépéses munkafolyamatokhoz.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Gemini 3.7 Flash továbbfejleszti a gondolkodó multimodális modellek vonalát. A Gemini 3.6 Flash modellre épül, módosított gondolkodási alapokkal és az ügynökös videómegértés támogatásával. Munkafolyamatai közé tartozik a programozás, a videóanyagok összetett elemzése és a több szakaszból álló feldolgozás.
A Google jellemzői szerint a modell szöveget, képeket, videót, hangot és PDF-et ért meg. Az Ailoot API jelenlegi katalógusában a szöveges metódusokhoz szöveg és kép szerepel bemenetként, szöveg kimenetként. A videó, a hang és a PDF nem része e bemeneti készletnek. A kérés maximális mérete 1 048 576 bemeneti token, a válaszé 65 536 kimeneti token. A válasz szöveges marad; önálló kép- vagy hanggenerálás ennél a verziónál nem támogatott.
A Thinking három támogatott szinttel rendelkezik: low, medium és high. A Google által leírt alapmodell-módban a szokásos szint medium. Ezen értékek a Google alapmodelljét írják le; az Ailoot API-n keresztüli módot és vezérlési lehetőséget a választott metódus és modellváltozat határozza meg. Lehetővé teszik a további gondolkodás intenzitásának kiválasztását. A Gemini 3.7 Flash esetében a minimal szint nem támogatott: e paraméter hibát okoz. A gondolkodási beállítások befolyásolják a modell munkamódját, de nem változtatják meg a támogatott kimeneti modalitást.
A feladatok egymásra épülő végrehajtásához függvényhívás, kódfuttatás és strukturált válaszok állnak rendelkezésre. A modell használhat kontextusgyorsítótárazást, fájlkeresést, keresési forrásokra alapozást, Google Maps szolgáltatást és webcímek tartalmát. A kötegelt feldolgozás támogatott. A számítógépes interfészvezérlés előzetes képességként szerepel; használata a választott metódus támogatását igényli.
A stabil gemini-3.7-flash verzió 2026. augusztusban jelent meg. A gyártó 2026. márciust adja meg beépített tudáshatárként, azzal a kikötéssel, hogy egyes területeken a tudás 2025. januári szinten maradhat. A külső adatok feldolgozása és a megadott anyag megértése eltér a modell már meglévő ismereteitől.
A modell kitalált tényeket alkothat, egyes kéréseket lassan hajthat végre vagy időtúllépéssel zárhat le. Összetett munkaciklusokra szolgál, de egy külön művelet elvégzésének képessége nem helyettesíti a teljes folyamat eredményének ellenőrzését. Multimodális bemenetek használatakor az eredmény az anyagok tartalmából levont szöveges következtetés, nem új médiafájl.
POST /v1/messagestext, imagetext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok gemini-3.7-flash-tiered | Alapértelmezett— |
Mezőmessages | Típusmessage[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].role | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
Mezőmessages[].content | Típusstring|content_block[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezősystem | Típusstring|content_block[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőmax_tokens | Típusinteger | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimum: 1 A korlát erre vonatkozik: a kiválasztott modell/kártya pontos felső korlátja | Alapértelmezett— |
Mezőstream | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
Mezőtemperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtop_p | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőstop_sequences | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools | Típustool[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].name | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Eszköz megadva | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].description | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].input_schema | TípusJSON_schema | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőtool_choice | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőthinking.type | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőthinking.budget_tokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőoutput_config.effort | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőmetadata | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Mezőcache_control | Típusobject | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
messages[].content vagy type=text blokk
Szöveg + kép
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} vagy type=url típusú forrás
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétermaterial_types | Szerződéstext, image |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, messages, max_tokens |
Paraméteroptional_controls | Szerződésnull |
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paramétertext_file_material | Szerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek |
Életciklus: exact retained published method
A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.
POST /v1/messagesAz Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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 vagy SSE
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőid | Típusstring |
Mezőmodel | Típusstring |
Mezőcontent[] | Típustext|thinking|tool_use|other content block |
Mezőstop_reason | Típusstring|null |
Mezőusage | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot gemini-3.7-flash-tiered
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
gemini-3.7-flash-tieredA Google multimodális modellje szabályozható gondolkodással programozáshoz, videómegértéshez és többlépéses munkafolyamatokhoz.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Gemini 3.7 Flash továbbfejleszti a gondolkodó multimodális modellek vonalát. A Gemini 3.6 Flash modellre épül, módosított gondolkodási alapokkal és az ügynökös videómegértés támogatásával. Munkafolyamatai közé tartozik a programozás, a videóanyagok összetett elemzése és a több szakaszból álló feldolgozás.
A Google jellemzői szerint a modell szöveget, képeket, videót, hangot és PDF-et ért meg. Az Ailoot API jelenlegi katalógusában a szöveges metódusokhoz szöveg és kép szerepel bemenetként, szöveg kimenetként. A videó, a hang és a PDF nem része e bemeneti készletnek. A kérés maximális mérete 1 048 576 bemeneti token, a válaszé 65 536 kimeneti token. A válasz szöveges marad; önálló kép- vagy hanggenerálás ennél a verziónál nem támogatott.
A Thinking három támogatott szinttel rendelkezik: low, medium és high. A Google által leírt alapmodell-módban a szokásos szint medium. Ezen értékek a Google alapmodelljét írják le; az Ailoot API-n keresztüli módot és vezérlési lehetőséget a választott metódus és modellváltozat határozza meg. Lehetővé teszik a további gondolkodás intenzitásának kiválasztását. A Gemini 3.7 Flash esetében a minimal szint nem támogatott: e paraméter hibát okoz. A gondolkodási beállítások befolyásolják a modell munkamódját, de nem változtatják meg a támogatott kimeneti modalitást.
A feladatok egymásra épülő végrehajtásához függvényhívás, kódfuttatás és strukturált válaszok állnak rendelkezésre. A modell használhat kontextusgyorsítótárazást, fájlkeresést, keresési forrásokra alapozást, Google Maps szolgáltatást és webcímek tartalmát. A kötegelt feldolgozás támogatott. A számítógépes interfészvezérlés előzetes képességként szerepel; használata a választott metódus támogatását igényli.
A stabil gemini-3.7-flash verzió 2026. augusztusban jelent meg. A gyártó 2026. márciust adja meg beépített tudáshatárként, azzal a kikötéssel, hogy egyes területeken a tudás 2025. januári szinten maradhat. A külső adatok feldolgozása és a megadott anyag megértése eltér a modell már meglévő ismereteitől.
A modell kitalált tényeket alkothat, egyes kéréseket lassan hajthat végre vagy időtúllépéssel zárhat le. Összetett munkaciklusokra szolgál, de egy külön művelet elvégzésének képessége nem helyettesíti a teljes folyamat eredményének ellenőrzését. Multimodális bemenetek használatakor az eredmény az anyagok tartalmából levont szöveges következtetés, nem új médiafájl.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőpath.model | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok gemini-3.7-flash-tiered | Alapértelmezett— |
Mezőcontents | Típuscontent[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
Mezőcontents[].role | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok user, model | Alapértelmezett— |
Mezőcontents[].parts | Típuspart[] | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
MezősystemInstruction | Típuscontent | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
MezőgenerationConfig.maxOutputTokens | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
MezőgenerationConfig.temperature | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
MezőgenerationConfig.topP | Típusnumber | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
MezőgenerationConfig.topK | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
MezőgenerationConfig.stopSequences | Típusstring[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
MezőgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Típusboolean | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
MezőgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Típusinteger | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
Mezőtools[].functionDeclarations | Típusfunction_declaration[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
MezőtoolConfig.functionCallingConfig.mode | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
MezősafetySettings | Típusobject[] | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
MezősessionId | Típusstring | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
Szöveg · UTF8 szöveg
contents[].parts[].text
Szöveg + kép
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétermaterial_types | Szerződéstext, image |
Paraméterrequired | Szerződéscontents |
Paraméteroptional_controls | Szerződésnull |
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paramétertext_file_material | Szerződésa tényleges UTF-8 tartalom szövegként beillesztve; a fájlazonosítók/URLs külön, pontos támogatást igényelnek |
Életciklus: exact retained published method
A metódusok szerkezete és azonosítói pontosak; a beszállítói képesség különbözik a kérelmek befogadásától.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAz Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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 vagy támogatott folyamatos átvitel
Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
Őrizze meg az összes válaszjelöltet és tartalomrészt, beleértve a függvényhívásokat, a gondolkodási tartalom aláírásait és a használati adatokat; a folyamatos átvitel darabjait sorrendben állítsa össze.
Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.
| Mező | Típus |
|---|---|
MezőresponseId | Típusstring |
MezőmodelVersion | Típusstring |
Mezőcandidates[].content.parts[] | Típustext|inlineData|functionCall|other part |
Mezőcandidates[].finishReason | Típusstring |
MezőusageMetadata | Típusobject |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |
Ailoot gemini-3.7-flash-tiered
Használja a fent látható metódusútvonalakat.
Technikai példa angolul
Trace a multi-stage processing failure\n\nAnalyze this supplied event log: 09:00 file accepted; 09:01 parse completed with 14 rows; 09:02 validation rejected row 8; 09:03 export skipped because validation failed. The user reports that no export exists. Identify the first failed stage, distinguish successful stages and propose the next diagnostic using only the log.A stage-status table, the earliest failure and one targeted next diagnostic.Check that the answer attributes the missing export to the recorded validation failure without inventing the reason row 8 failed.