Source: https://ailoot.ai/models/id/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/ Canonical: https://ailoot.ai/models/id/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/ Language: id # gemini-2.5-flash-preview-09-2025 [Markdown](https://ailoot.ai/models/id/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/id/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/facts.json) ## [gemini-2.5-flash-preview-09-2025](https://ailoot.ai/models/id/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/) Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 adalah edisi September dari Google untuk analisis multimodal dan pekerjaan beberapa langkah dengan alat. Model ini menggabungkan pemahaman teks, gambar, video, dan audio dengan mode berpikir, respons terstruktur, serta batas masukan 1,048,576 token, disertai peningkatan khusus dalam penggunaan alat oleh agen. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/id/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/id/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/#method-1) 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 Preview 09-2025 adalah edisi pratinjau September dari model penalaran hibrida Google. Masukan yang didokumentasikan meliputi teks, gambar, video, dan audio; keluarannya berupa teks. Model dapat menggabungkan pertanyaan dengan materi visual atau lisan, lalu menghasilkan penjelasan, dokumen, kode, atau respons terstruktur. Edisi dengan penanggalan khusus ini berbeda dari Gemini 2.5 Flash stabil dan dari alias latest yang terus berubah. Tujuannya adalah pemahaman multimodal serta pekerjaan berbantuan alat dengan hasil tertulis. Google menjelaskan dua peningkatan khusus untuk rilis ini: penggunaan alat oleh agen yang lebih baik dan pembuatan jawaban yang lebih hemat saat mode berpikir diaktifkan. Peningkatan pertama menyangkut tugas yang memerlukan beberapa tindakan saling terhubung, seperti memperoleh informasi, membandingkannya dengan permintaan, dan memilih langkah berikutnya. Peningkatan kedua menyangkut pembuatan jawaban yang berguna dengan lebih sedikit token keluaran sambil mempertahankan kualitas. Untuk asisten pengembangan, berikan perilaku yang diamati, kode yang relevan, dan kriteria keberhasilan perubahan. Untuk asisten riset, tentukan pertanyaan, materi yang harus diperiksa, dan bukti yang diperlukan untuk kesimpulan. Mode berpikir dan respons langsung merupakan bagian dari rancangan hibrida. Tugas dengan mode berpikir dapat menganalisis dependensi, kondisi matematis, atau rencana beberapa langkah sebelum menyiapkan jawaban akhir. Ekstraksi sederhana atau penjelasan singkat dapat memiliki tujuan respons yang lebih sederhana. Nyatakan batasan mana yang wajib, apa yang boleh diasumsikan model, dan apa yang harus terkandung dalam artefak akhir. Kartu keluarga model dari pembuatnya mencatat bahwa kepatuhan terhadap anggaran berpikir dapat tidak konsisten, sehingga anggaran yang diminta bukan bukti adanya batas penalaran yang ketat. Deskripsi ini tidak menerapkan tingkat atau setelan bawaan mode berpikir dari model yang lebih baru pada edisi September. Tabel model September yang spesifik menetapkan hingga 1,048,576 token masukan dan 65,536 token keluaran. Profil masukan besarnya dapat menampung instruksi, contoh, teks referensi, dan konteks multimedia dalam satu tugas. Untuk membandingkan persyaratan dengan solusi yang diusulkan, beri label pada kedua sumber dan berikan satu rangkaian kriteria yang sama. Untuk membahas tangkapan layar, tunjukkan keadaan atau komponen yang relevan; untuk tugas audio atau video, sebutkan pertanyaan atau peristiwanya, alih-alih meminta deskripsi tanpa arah. Hasilnya tetap berupa teks: pembuatan gambar secara native, pembuatan suara, dan dialog lisan secara waktu nyata merupakan bagian dari profil model lain. Google mendokumentasikan pemanggilan fungsi, eksekusi kode, grounding berbasis pencarian, konteks URL, dan pencarian file untuk pratinjau yang spesifik ini. Pemanggilan fungsi memilih fungsi yang telah dideklarasikan dan menyiapkan argumen; aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Eksekusi kode menggunakan Python yang dihasilkan untuk perhitungan atau pemrosesan teks. Grounding berbasis pencarian menyediakan materi web untuk jawaban berbasis sumber, sedangkan konteks URL bekerja dengan isi halaman tertentu yang dapat diakses. Pencarian file menyediakan kemampuan lain untuk mengambil sumber. Beri agen tujuan yang jelas untuk setiap alat dan tentukan informasi yang diharapkan dari setiap langkah agar alur kerja dapat dilanjutkan dari hasil yang benar-benar dikembalikan. Dukungan keluaran terstruktur membuat artefak akhir dapat digunakan sebagai sekumpulan kolom yang telah ditentukan. Untuk perbandingan, mintalah kriteria, bagian sumber yang sesuai, perbedaan yang diamati, dan pertanyaan yang masih perlu diperjelas. Untuk tugas kode, pisahkan perubahan yang diusulkan dari penjelasannya dan pemeriksaan yang masih diperlukan. Profil model Google yang spesifik ini juga mencantumkan dukungan caching konteks dan pemrosesan batch. Materi sumber berulang dapat dijaga konsisten di antara tugas terkait; caching sendiri tidak membuktikan bahwa permintaan tertentu menggunakan kembali token yang tersimpan dalam cache. Nama kemampuan tersebut tidak menyiratkan kombinasi skema yang lebih baru, ambang cache, atau mode alat yang berjalan bersamaan. Kartu keluarga model menjelaskan transformer dengan arsitektur sparse mixture-of-experts dengan pemahaman teks, visual, dan audio secara native. Pelatihan menggabungkan teks web, kode, gambar, audio, dan video; pelatihan lanjutan mencakup pasangan instruksi dan respons multimodal, preferensi manusia, serta data penggunaan alat. Persiapan data menerapkan deduplikasi serta penyaringan keamanan dan kualitas. Halaman model dengan penanggalan spesifik menyebut Januari 2025 sebagai batas pengetahuannya. Pertanyaan yang membutuhkan informasi lebih baru harus menyebutkan materi sumber atau langkah pengambilan informasi yang sesuai, alih-alih memperlakukan pengetahuan hasil pelatihan model sebagai umpan informasi langsung. Keterbatasan substansial mencakup kemungkinan mengarang fakta serta kesulitan dalam pemahaman sebab-akibat, deduksi logis yang rumit, dan penalaran kontrafaktual. Kartu keluarga model juga mencatat bahwa respons terkadang dapat bernada menggurui secara berlebihan. Untuk hasil yang berguna, minta model membedakan fakta sumber, asumsi, dan tindakan yang diusulkan, lalu periksa bagian yang menentukan keputusan. Artefak agen yang lengkap dapat memuat temuan, langkah berikutnya yang beralasan, informasi yang diperoleh dari alat, dan pertanyaan yang belum terjawab. Penekanan rilis September pada penggunaan alat membantu menentukan alur kerja tersebut, sementara masukan yang disiapkan dan kriteria penyelesaian yang eksplisit menjaganya tetap terkait dengan tugas pengguna. Tugas praktis ### Tugas praktis Contoh teknis dalam bahasa Inggris ``` Review a proposed retention design Assess this design against the requirement. Requirement R: delete inactive guest records after 30 days; paid accounts are excluded. Design D: a nightly job deletes every account whose last_login is older than 30 days. List mismatches with R/D references, propose a corrected selection rule in plain English, and give boundary cases to test. ``` #### Hasil yang diharapkan ``` A concise requirements review, a corrected guest-only rule and tests for day 30, day 31 and an inactive paid account. ``` #### Periksa hasil ``` The proposal excludes paid accounts and explicitly resolves what after 30 days means at the boundary. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025` [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/id/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat) Google /`gemini-2.5-flash-preview-09-2025` ### Mulai Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 adalah edisi September dari Google untuk analisis multimodal dan pekerjaan beberapa langkah dengan alat. Model ini menggabungkan pemahaman teks, gambar, video, dan audio dengan mode berpikir, respons terstruktur, serta batas masukan 1,048,576 token, disertai peningkatan khusus dalam penggunaan alat oleh agen. 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 | Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan | | --- | --- | --- | --- | --- | | Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-2.5-flash-preview-09-2025 | Bawaan— | | Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— | | Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & 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— | | Kolom`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— | | Kolom`messages[].name` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— | | Kolom`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse | | Kolom`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`temperature` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`top_p` | Jenis`number` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`stop` | Jenis`string\|string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`tools` | Jenis`function_tool[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`tools[].type` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`tools[].function.name` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— | | Kolom`tools[].function.description` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`tool_choice` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`response_format` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`reasoning_effort` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`reasoning` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`service_tier` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`instructions` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— | | Kolom`functions` | Jenis`function[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`function_call` | Jenis`string\|object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`prompt_cache_options` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— | | Kolom`modalities` | Jenis`string[]` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— | | Kolom`provider` | Jenis`object` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— | | Kolom`cache_control.ttl` | Jenis`string` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— | Kombinasi bahan masukan **Teks** · Teks UTF8 `messages[].content` Parameter metode dan siklus hidup | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`messages` | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content | | Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan | | Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting | | Parameter`output_modalities` | Kontraktext | | Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraknull | 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 | Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya | | --- | --- | --- | | KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.0006** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.005** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKAliran Python ```bash set -eu : "${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-preview-09-2025", "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 ``` ```python 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-preview-09-2025',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")) ``` ```python 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-preview-09-2025',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 | Kolom | Jenis | | --- | --- | | Kolom`choices[].index` | Jenisinteger | | Kolom`choices[].message.content` | Jenisstring\|null | | Kolom`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] | | Kolom`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring | | Kolom`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array | | Kolom`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null | | Kolom`usage` | Jenisobject | Kesalahan dan langkah berikutnya | Respons | Kondisi | Langkah berikutnya | | --- | --- | --- | | Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. | ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/id/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat) #### Alias jalur metode Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas. #### ID pemanggil terkait [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/id/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025` [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/id/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages) Google /`gemini-2.5-flash-preview-09-2025` ### Mulai Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 adalah edisi September dari Google untuk analisis multimodal dan pekerjaan beberapa langkah dengan alat. Model ini menggabungkan pemahaman teks, gambar, video, dan audio dengan mode berpikir, respons terstruktur, serta batas masukan 1,048,576 token, disertai peningkatan khusus dalam penggunaan alat oleh agen. 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 | Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan | | --- | --- | --- | --- | --- | | Kolom`model` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-2.5-flash-preview-09-2025 | Bawaan— | | Kolom`messages` | Jenis`message[]` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`messages[].role` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— | | Kolom`messages[].content` | Jenis`string` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`max_tokens` | Jenis`integer` | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— | | Kolom`stream` | Jenis`boolean` | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse | Kombinasi bahan masukan **Teks** · Teks UTF-8 `string messages[].content` Parameter metode dan siklus hidup | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Kontrakstream | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`text_file_material` | KontrakBaca 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 | Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya | | --- | --- | --- | | KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan **$0.0006** / 1K token Keluaran · Token keluaran **$0.005** / 1K token Masukan · Pembacaan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache **$0** / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. [Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →](https://ailoot.ai/docs/id/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap ```json { "model": "gemini-2.5-flash-preview-09-2025", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-preview-09-2025', '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 ``` ```python 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-preview-09-2025', '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 | Kolom | Jenis | | --- | --- | | Kolom`id` | Jenisstring | | Kolom`model` | Jenisstring | | Kolom`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Kolom`stop_reason` | Jenisstring\|null | | Kolom`usage` | Jenisobject | Kesalahan dan langkah berikutnya | Respons | Kondisi | Langkah berikutnya | | --- | --- | --- | | Respons400 · `invalid_request_error` | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. | ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/id/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages) #### Alias jalur metode Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas. #### ID pemanggil terkait [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/id/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages) FAQ · gemini-2.5-flash-preview-09-2025 Input dan hasil apa yang tersedia? `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `text` → `json`, `sse` Kolom apa yang digunakan permintaan? `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Batasan apa yang berlaku? `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `messages.min_items`: `1` 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](https://ailoot.ai/docs/id/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/id/) ## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Penawaran dan perjanjian lisensi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=id) ## Ailoot · Perusahaan dan portofolio proyeknya Ailoot bertumpu pada pengalaman operasional yang teruji, basis pelanggan yang besar, layanan yang stabil, dan pemantauan KPI berkelanjutan. Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan. Ailoot memanfaatkan pengalaman operasional ini untuk akses API ke fitur AI dalam produk pelanggan, agen, aplikasi, dan otomatisasi.