Gemini 3.7 Flash mengembangkan lini model multimodal dengan penalaran. Model didasarkan pada Gemini 3.6 Flash dan mencakup perubahan pada fondasi penalaran serta dukungan pemahaman video oleh agen. Skenario kerjanya meliputi pemrograman, analisis video kompleks, dan proses dengan beberapa tahap.
Menurut karakteristik Google, model memahami teks, gambar, video, audio, dan PDF. Dalam katalog Ailoot API saat ini, metode teks mencantumkan teks dan gambar sebagai masukan serta teks sebagai keluaran. Video, audio, dan PDF tidak termasuk dalam kumpulan masukan tersebut. Permintaan maksimum berjumlah 1 048 576 token masukan, sedangkan jawaban 65 536 token keluaran. Jawaban tetap berupa teks; pembuatan gambar atau audio secara mandiri tidak didukung untuk versi ini.
Thinking memiliki tiga tingkat yang didukung: low, medium, dan high. Dalam mode model dasar yang dijelaskan Google, tingkat standar adalah medium. Nilai-nilai ini menjelaskan model dasar Google; mode serta ketersediaan kendali melalui Ailoot API ditentukan oleh metode dan varian model yang dipilih. Tingkat tersebut memungkinkan pemilihan intensitas penalaran tambahan. Tingkat minimal pada Gemini 3.7 Flash tidak didukung: parameter tersebut menyebabkan kesalahan. Pengaturan penalaran memengaruhi mode kerja model, tetapi tidak mengubah modalitas keluaran yang didukung.
Pemanggilan fungsi, eksekusi kode, dan jawaban terstruktur tersedia untuk pelaksanaan tugas secara berurutan. Model dapat menggunakan penyimpanan konteks dalam cache, pencarian berkas, grounding berbasis penelusuran, Google Maps, dan isi alamat web. Pemrosesan batch didukung. Kendali antarmuka komputer ditandai sebagai kemampuan pratinjau; penggunaannya memerlukan dukungan pada metode yang dipilih.
Versi stabil gemini-3.7-flash dipublikasikan pada Agustus 2026. Produsen menyebut Maret 2026 sebagai batas waktu pengetahuan bawaan, dengan catatan bahwa pengetahuan dalam beberapa bidang dapat tetap berada pada tingkat Januari 2025. Penggunaan data eksternal dan pemahaman materi yang diberikan berbeda dari informasi yang sudah diketahui model.
Model dapat membuat fakta rekaan, menjalankan permintaan tertentu dengan lambat, atau mengakhirinya dengan timeout. Model ditujukan untuk siklus kerja kompleks, tetapi kemampuan melakukan satu tindakan tidak menggantikan pemeriksaan hasil lengkap proses tersebut. Saat masukan multimodal digunakan, hasilnya berupa kesimpulan teks tentang isi materi, bukan berkas media baru.
", "aboutText": "Gemini 3.7 Flash mengembangkan lini model multimodal dengan penalaran. Model didasarkan pada Gemini 3.6 Flash dan mencakup perubahan pada fondasi penalaran serta dukungan pemahaman video oleh agen. Skenario kerjanya meliputi pemrograman, analisis video kompleks, dan proses dengan beberapa tahap.\n\n### Masukan dan hasil teks\n\nMenurut karakteristik Google, model memahami **teks, gambar, video, audio, dan PDF**. Dalam katalog Ailoot API saat ini, metode teks mencantumkan **teks dan gambar** sebagai masukan serta teks sebagai keluaran. Video, audio, dan PDF tidak termasuk dalam kumpulan masukan tersebut. Permintaan maksimum berjumlah **1 048 576 token masukan**, sedangkan jawaban **65 536 token keluaran**. Jawaban tetap berupa teks; pembuatan gambar atau audio secara mandiri tidak didukung untuk versi ini.\n\n### Kendali penalaran\n\nThinking memiliki tiga tingkat yang didukung: **`low`, `medium`, dan `high`**. Dalam mode model dasar yang dijelaskan Google, tingkat standar adalah `medium`. Nilai-nilai ini menjelaskan model dasar Google; mode serta ketersediaan kendali melalui Ailoot API ditentukan oleh metode dan varian model yang dipilih. Tingkat tersebut memungkinkan pemilihan intensitas penalaran tambahan. Tingkat `minimal` pada Gemini 3.7 Flash **tidak didukung**: parameter tersebut menyebabkan kesalahan. Pengaturan penalaran memengaruhi mode kerja model, tetapi tidak mengubah modalitas keluaran yang didukung.\n\nPemanggilan fungsi, eksekusi kode, dan jawaban terstruktur tersedia untuk pelaksanaan tugas secara berurutan. Model dapat menggunakan penyimpanan konteks dalam cache, pencarian berkas, grounding berbasis penelusuran, Google Maps, dan isi alamat web. Pemrosesan batch didukung. Kendali antarmuka komputer ditandai sebagai kemampuan pratinjau; penggunaannya memerlukan dukungan pada metode yang dipilih.\n\n### Letak batasan\n\nVersi stabil `gemini-3.7-flash` dipublikasikan pada Agustus 2026. Produsen menyebut Maret 2026 sebagai batas waktu pengetahuan bawaan, dengan catatan bahwa pengetahuan dalam beberapa bidang dapat tetap berada pada tingkat Januari 2025. Penggunaan data eksternal dan pemahaman materi yang diberikan berbeda dari informasi yang sudah diketahui model.\n\nModel dapat membuat fakta rekaan, menjalankan permintaan tertentu dengan lambat, atau mengakhirinya dengan timeout. Model ditujukan untuk siklus kerja kompleks, tetapi kemampuan melakukan satu tindakan tidak menggantikan pemeriksaan hasil lengkap proses tersebut. Saat masukan multimodal digunakan, hasilnya berupa kesimpulan teks tentang isi materi, bukan berkas media baru.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
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-tieredModel multimodal Google dengan penalaran yang dapat diatur untuk pemrograman, pemahaman video, dan alur kerja bertahap.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.7 Flash mengembangkan lini model multimodal dengan penalaran. Model didasarkan pada Gemini 3.6 Flash dan mencakup perubahan pada fondasi penalaran serta dukungan pemahaman video oleh agen. Skenario kerjanya meliputi pemrograman, analisis video kompleks, dan proses dengan beberapa tahap.
Menurut karakteristik Google, model memahami teks, gambar, video, audio, dan PDF. Dalam katalog Ailoot API saat ini, metode teks mencantumkan teks dan gambar sebagai masukan serta teks sebagai keluaran. Video, audio, dan PDF tidak termasuk dalam kumpulan masukan tersebut. Permintaan maksimum berjumlah 1 048 576 token masukan, sedangkan jawaban 65 536 token keluaran. Jawaban tetap berupa teks; pembuatan gambar atau audio secara mandiri tidak didukung untuk versi ini.
Thinking memiliki tiga tingkat yang didukung: low, medium, dan high. Dalam mode model dasar yang dijelaskan Google, tingkat standar adalah medium. Nilai-nilai ini menjelaskan model dasar Google; mode serta ketersediaan kendali melalui Ailoot API ditentukan oleh metode dan varian model yang dipilih. Tingkat tersebut memungkinkan pemilihan intensitas penalaran tambahan. Tingkat minimal pada Gemini 3.7 Flash tidak didukung: parameter tersebut menyebabkan kesalahan. Pengaturan penalaran memengaruhi mode kerja model, tetapi tidak mengubah modalitas keluaran yang didukung.
Pemanggilan fungsi, eksekusi kode, dan jawaban terstruktur tersedia untuk pelaksanaan tugas secara berurutan. Model dapat menggunakan penyimpanan konteks dalam cache, pencarian berkas, grounding berbasis penelusuran, Google Maps, dan isi alamat web. Pemrosesan batch didukung. Kendali antarmuka komputer ditandai sebagai kemampuan pratinjau; penggunaannya memerlukan dukungan pada metode yang dipilih.
Versi stabil gemini-3.7-flash dipublikasikan pada Agustus 2026. Produsen menyebut Maret 2026 sebagai batas waktu pengetahuan bawaan, dengan catatan bahwa pengetahuan dalam beberapa bidang dapat tetap berada pada tingkat Januari 2025. Penggunaan data eksternal dan pemahaman materi yang diberikan berbeda dari informasi yang sudah diketahui model.
Model dapat membuat fakta rekaan, menjalankan permintaan tertentu dengan lambat, atau mengakhirinya dengan timeout. Model ditujukan untuk siklus kerja kompleks, tetapi kemampuan melakukan satu tindakan tidak menggantikan pemeriksaan hasil lengkap proses tersebut. Saat masukan multimodal digunakan, hasilnya berupa kesimpulan teks tentang isi materi, bukan berkas media baru.
POST /v1/messagestext, imagetext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-3.7-flash-tiered | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_block[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomsystem | Jenisstring|content_block[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Minimum: 1 Batas berlaku untuk: batas maksimum yang tepat untuk model/kartu yang dipilih | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop_sequences | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenistool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: alat disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].input_schema | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomthinking.type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomthinking.budget_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomoutput_config.effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommetadata | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomcache_control | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content atau blok type=text
Teks + gambar
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} atau sumber dengan type=url
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontraknull |
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parametertext_file_material | Kontrakkonten UTF-8 aktual dimasukkan sebagai teks; ID file atau alamat URL (URLs) memerlukan dukungan yang tepat dan terpisah |
Siklus hidup: exact retained published method
Struktur metode dan ID bersifat eksak; kemampuan pemasok terpisah dari penerimaan permintaan.
POST /v1/messagesAiloot 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 →
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 atau SSE
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.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| 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. |
Ailoot gemini-3.7-flash-tiered
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
gemini-3.7-flash-tieredModel multimodal Google dengan penalaran yang dapat diatur untuk pemrograman, pemahaman video, dan alur kerja bertahap.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.7 Flash mengembangkan lini model multimodal dengan penalaran. Model didasarkan pada Gemini 3.6 Flash dan mencakup perubahan pada fondasi penalaran serta dukungan pemahaman video oleh agen. Skenario kerjanya meliputi pemrograman, analisis video kompleks, dan proses dengan beberapa tahap.
Menurut karakteristik Google, model memahami teks, gambar, video, audio, dan PDF. Dalam katalog Ailoot API saat ini, metode teks mencantumkan teks dan gambar sebagai masukan serta teks sebagai keluaran. Video, audio, dan PDF tidak termasuk dalam kumpulan masukan tersebut. Permintaan maksimum berjumlah 1 048 576 token masukan, sedangkan jawaban 65 536 token keluaran. Jawaban tetap berupa teks; pembuatan gambar atau audio secara mandiri tidak didukung untuk versi ini.
Thinking memiliki tiga tingkat yang didukung: low, medium, dan high. Dalam mode model dasar yang dijelaskan Google, tingkat standar adalah medium. Nilai-nilai ini menjelaskan model dasar Google; mode serta ketersediaan kendali melalui Ailoot API ditentukan oleh metode dan varian model yang dipilih. Tingkat tersebut memungkinkan pemilihan intensitas penalaran tambahan. Tingkat minimal pada Gemini 3.7 Flash tidak didukung: parameter tersebut menyebabkan kesalahan. Pengaturan penalaran memengaruhi mode kerja model, tetapi tidak mengubah modalitas keluaran yang didukung.
Pemanggilan fungsi, eksekusi kode, dan jawaban terstruktur tersedia untuk pelaksanaan tugas secara berurutan. Model dapat menggunakan penyimpanan konteks dalam cache, pencarian berkas, grounding berbasis penelusuran, Google Maps, dan isi alamat web. Pemrosesan batch didukung. Kendali antarmuka komputer ditandai sebagai kemampuan pratinjau; penggunaannya memerlukan dukungan pada metode yang dipilih.
Versi stabil gemini-3.7-flash dipublikasikan pada Agustus 2026. Produsen menyebut Maret 2026 sebagai batas waktu pengetahuan bawaan, dengan catatan bahwa pengetahuan dalam beberapa bidang dapat tetap berada pada tingkat Januari 2025. Penggunaan data eksternal dan pemahaman materi yang diberikan berbeda dari informasi yang sudah diketahui model.
Model dapat membuat fakta rekaan, menjalankan permintaan tertentu dengan lambat, atau mengakhirinya dengan timeout. Model ditujukan untuk siklus kerja kompleks, tetapi kemampuan melakukan satu tindakan tidak menggantikan pemeriksaan hasil lengkap proses tersebut. Saat masukan multimodal digunakan, hasilnya berupa kesimpulan teks tentang isi materi, bukan berkas media baru.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolompath.model | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-3.7-flash-tiered | Bawaan— |
Kolomcontents | Jeniscontent[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolomcontents[].role | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan user, model | Bawaan— |
Kolomcontents[].parts | Jenispart[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
KolomsystemInstruction | Jeniscontent | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.maxOutputTokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.temperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.topP | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.topK | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.stopSequences | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].functionDeclarations | Jenisfunction_declaration[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
KolomtoolConfig.functionCallingConfig.mode | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
KolomsafetySettings | Jenisobject[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
KolomsessionId | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
contents[].parts[].text
Teks + gambar
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Parameterrequired | Kontrakcontents |
Parameteroptional_controls | Kontraknull |
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parametertext_file_material | Kontrakkonten UTF-8 aktual dimasukkan sebagai teks; ID file atau alamat URL (URLs) memerlukan dukungan yang tepat dan terpisah |
Siklus hidup: exact retained published method
Struktur metode dan ID bersifat eksak; kemampuan pemasok terpisah dari penerimaan permintaan.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot 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 →
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 atau streaming yang didukung
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan semua kandidat dan bagian, termasuk panggilan fungsi, tanda tangan pemikiran, dan data penggunaan; gabungkan potongan stream secara berurutan.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
KolomresponseId | Jenisstring |
KolommodelVersion | Jenisstring |
Kolomcandidates[].content.parts[] | Jenistext|inlineData|functionCall|other part |
Kolomcandidates[].finishReason | Jenisstring |
KolomusageMetadata | Jenisobject |
| 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. |
Ailoot gemini-3.7-flash-tiered
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
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.