model

gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

Markdown · JSON

gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17 adalah edisi Juni dari Google untuk klasifikasi, peringkasan, dan pemrosesan teks berulang dengan laju pemrosesan tinggi. Model ini menggabungkan konteks satu juta token, mode berpikir opsional, serta alat pencarian, kode, konteks URL, dan pemanggilan fungsi yang terdokumentasi.

Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17 adalah edisi pratinjau Flash-Lite bulan Juni dari Google, yang dirancang untuk tugas berulang yang peka terhadap latensi, seperti mengklasifikasikan pesan dan merangkum materi dalam skala besar. Model ini termasuk dalam keluarga Gemini 2.5 dengan mode berpikir, sekaligus mempertahankan jalur respons langsung untuk pekerjaan sederhana. Penamaan Preview bertanggal membedakan rilis ini dari Flash-Lite stabil dan pratinjau September yang lebih baru, yang peningkatan kepatuhan terhadap instruksi dan multimodalnya memiliki identitas edisi tersendiri.

Peluncuran Juni menempatkan klasifikasi dan peringkasan sebagai inti tujuan penggunaannya. Masukan klasifikasi yang berguna berisi pesan, label yang diizinkan, dan contoh batasan masing-masing label; keluarannya dapat berupa label, alasan singkat, dan informasi yang diperlukan untuk langkah pemrosesan berikutnya. Tugas peringkasan dapat menentukan keputusan, butir tindakan, tenggat yang disebutkan, dan pertanyaan yang belum terjawab untuk dipertahankan. Ini adalah penerapan praktis dari tujuan yang dinyatakan: memberi operasi berulang masukan yang jelas dan hasil ringkas, alih-alih meminta esai tanpa batasan.

Mode berpikir tersedia tetapi nonaktif secara bawaan dalam pratinjau Flash-Lite Juni ini. Google menjelaskan anggaran berpikir yang dapat dikendalikan, sehingga tugas dapat menggunakan penalaran tambahan saat kondisinya memerlukan. Pertahankan jalur langsung untuk pengategorian atau pemendekan sederhana; gunakan penalaran untuk kategori yang tumpang tindih, pengecualian, atau pertanyaan yang memerlukan beberapa kesimpulan saling bergantung. Tentukan kondisi mana yang wajib dan apa yang dianggap sebagai jawaban benar. Mode berpikir adalah kemampuan pemrosesan tugas; penjelasan yang lebih panjang bukan dengan sendirinya bukti bahwa kesimpulannya benar.

Laporan teknis Google secara eksplisit menyebut model Juni ini dan mendokumentasikan dukungan masukan multimodal serta panjang konteks satu juta token. Hasilnya berupa teks. Konteks tersebut menyediakan ruang untuk materi sumber, instruksi, dan contoh dalam tugas yang sama. Berikan peran yang jelas pada setiap dokumen atau bagian, lalu tentukan apa yang harus diekstrak atau dibandingkan model. Untuk asisten dokumen, pisahkan pertanyaan dari teks sumber dan mintalah hasil yang terkait dengan bagian yang relevan. Untuk langkah ekstraksi, tentukan kolom dan cara menyatakan informasi yang tidak ada dalam materi. Ini merupakan kemampuan konteks, bukan janji bahwa konten yang tidak berkaitan akan menjadi berguna hanya karena disertakan.

Pengumuman Juni mencantumkan alat native untuk grounding berbasis pencarian, eksekusi kode, dan konteks URL, bersama pemanggilan fungsi. Grounding berbasis pencarian menambahkan informasi web ke respons; konteks URL menggunakan isi halaman yang diberikan untuk tugas seperti membandingkan dokumen atau mengekstrak detail. Alat eksekusi kode Google menghasilkan dan menjalankan Python untuk perhitungan atau pemrosesan teks serta menggunakan hasil eksekusi dalam jawaban. Pemanggilan fungsi memiliki peran berbeda: model memilih fungsi yang telah dideklarasikan beserta argumennya, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankannya dan mengembalikan hasil. Tentukan tujuan fungsi dan parameter yang diizinkan agar tugas berbantuan alat memiliki tindakan berikutnya yang eksplisit.

Untuk alur kerja berulang, siapkan sejumlah kecil masukan yang representatif sebelum menerapkan instruksi yang sama ke kumpulan yang lebih besar. Sertakan kasus biasa, kasus ambigu, dan kasus dengan informasi yang hilang. Contoh dukungan pelanggan dapat meminta topik, pertanyaan pelanggan yang sebenarnya, dan balasan yang hanya didasarkan pada bagian referensi yang menyertainya. Contoh korespondensi dapat meminta daftar tugas beserta tindakan, orang yang menugaskannya, dan tenggat hanya jika disebutkan. Pisahkan kolom yang diminta ini dari uraian penjelas agar teks hasil dapat diperiksa terhadap item aslinya.

Kartu keluarga Flash-Lite dari pembuatnya mengidentifikasi kemungkinan mengarang fakta serta kesulitan dalam pemahaman sebab-akibat, deduksi logis yang rumit, dan penalaran kontrafaktual. Kartu itu juga mencatat bahwa kepatuhan terhadap anggaran berpikir dapat tidak konsisten. Perlakukan hal-hal tersebut sebagai poin peninjauan yang konkret: bandingkan fakta hasil ekstraksi dengan sumber, periksa perhitungan yang saling bergantung, dan bedakan pernyataan yang diamati dari penjelasan hasil inferensi. Artefak akhir yang berguna adalah klasifikasi, ringkasan, ekstraksi, atau jawaban ringkas yang fakta wajib dan informasi hilangnya dapat diperiksa. Edisi Juni ini adalah pilihan pemrosesan teks tersendiri; spesifikasi pratinjau yang lebih baru tidak mendefinisikan ulang identitasnya yang terdokumentasi.

Tugas praktis

Tugas praktis

Contoh teknis dalam bahasa Inggris

Extract actions from a meeting note

Extract only explicit action items from this note: 'Mira will send the revised price sheet by Friday. Jonas suggested checking packaging later, but nobody accepted that task. Noor will confirm the delivery address; no deadline was set.' Return a table with action, owner and deadline. Use 'not stated' for an absent deadline and exclude unassigned suggestions.

Hasil yang diharapkan

A compact action table containing explicit commitments and source-grounded deadline values.

Periksa hasil

The unassigned packaging suggestion is excluded, and Noor's deadline is not invented.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

Google /gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

Mulai

Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17 adalah edisi Juni dari Google untuk klasifikasi, peringkasan, dan pemrosesan teks berulang dengan laju pemrosesan tinggi. Model ini menggabungkan konteks satu juta token, mode berpikir opsional, serta alat pencarian, kode, konteks URL, dan pemanggilan fungsi yang terdokumentasi.

Masukan yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Masukan
text
Keluaran
text
Format keluaran
json atau SSE
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17
Bawaan—
KolommessagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasan
Item minimum: 1
Bawaan—
Kolommessages[].roleJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
Contoh: system, user, assistant, tool, function
Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model.
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommessages[].contentJenisstring|content_part[]|nullPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].tool_callsJenistool_call[]PersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].tool_call_idJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan
Bawaan—
Kolommessages[].nameJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].reasoning_contentJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya
Bawaan—
Kolommessages[].reasoning_detailsJenisobject|arrayPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommax_tokensJenisintegerPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Minimum: 1
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommax_completion_tokensJenisintegerPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Minimum: 1
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomstreamJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaanfalse
Kolomstream_options.include_usageJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomtemperatureJenisnumberPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtop_pJenisnumberPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomstopJenisstring|string[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomtoolsJenisfunction_tool[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtools[].typeJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
function
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtools[].function.nameJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
Berlaku jika: alat fungsi disediakan
Bawaan—
Kolomtools[].function.descriptionJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomtools[].function.parametersJenisJSON_schemaPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomtool_choiceJenisstring|objectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomparallel_tool_callsJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomresponse_formatJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomreasoning_effortJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomreasoningJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomservice_tierJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolominstructionsJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kolom kompatibilitas
Bawaan—
KolomfunctionsJenisfunction[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomfunction_callJenisstring|objectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomprompt_cache_optionsJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolommodalitiesJenisstring[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
text
Bawaan—
KolomproviderJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini
Bawaan—
Kolomcache_control.ttlJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan
Bawaan—
Kombinasi bahan masukan

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontrakarray pesan dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan
Parameteroptional_controlsKontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

Siklus hidup: synchronous_or_streamed

Kirim ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan batas keluaran.

File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast
Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih
Mode Flex
Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum
Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default
Harga cache eksplisit
Tidak diaktifkan Saat cache eksplisit diminta

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

KonfigurasiJadwal tarifBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarBiaya
Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKAliran Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.

Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons
KolomJenis
Kolomchoices[].indexJenisinteger
Kolomchoices[].message.contentJenisstring|null
Kolomchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Kolomchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Kolomchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Kolomchoices[].finish_reasonJenisstring|null
KolomusageJenisobject
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak validLangkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

Google /gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

Mulai

Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17 adalah edisi Juni dari Google untuk klasifikasi, peringkasan, dan pemrosesan teks berulang dengan laju pemrosesan tinggi. Model ini menggabungkan konteks satu juta token, mode berpikir opsional, serta alat pencarian, kode, konteks URL, dan pemanggilan fungsi yang terdokumentasi.

Masukan yang diterima
Teks
Hasil
json · sse

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Masukan
text
Keluaran
json, sse
Format keluaran
JSON atau SSE
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17
Bawaan—
KolommessagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].roleJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
user, assistant
Bawaan—
Kolommessages[].contentJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolommax_tokensJenisintegerPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
KolomstreamJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaanfalse
Kombinasi bahan masukan

Teks · Teks UTF-8

string messages[].content

Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan.

Siklus hidup: synchronous_or_streamed

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast
Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih
Mode Flex
Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum
Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default
Harga cache eksplisit
Tidak diaktifkan Saat cache eksplisit diminta

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

KonfigurasiJadwal tarifBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarBiaya
Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token
Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token
Masukan · Pembacaan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache $0 / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap
{
  "model": "gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.

Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.

Kolom respons
KolomJenis
KolomidJenisstring
KolommodelJenisstring
Kolomcontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Kolomstop_reasonJenisstring|null
KolomusageJenisobject
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak validLangkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17

FAQ · gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17
Input dan hasil apa yang tersedia?

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17: text → text

POST /v1/messages · gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17: text → json, sse

Kolom apa yang digunakan permintaan?

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17: model, messages, max_tokens, stream

Batasan apa yang berlaku?

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17: messages.min_items: 1

Rincian selengkapnya

Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda.

Perusahaan dan portofolio proyeknya

Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.

Beli token dengan diskon.

Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token.

Langganan
Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda.
Kode promo hingga 50%
Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif.
Biaya dalam riwayat
Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Hubungkan API ke produk yang Anda jual.

SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller.

Aplikasi komersial
Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda.
Lisensi reseller
Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis.
Dokumen di situs
Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi.

Minta lisensi reseller · Penawaran dan perjanjian lisensi