Gemini 3.7 Flash adalah profil penalaran multimodal bernama dari Google untuk pemrograman, alur kerja berbasis agen, dan eksekusi multilangkah. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.6 Flash, dengan perubahan algoritmis pada penalaran dan dukungan pemahaman video berbasis agen. Teks, gambar, audio, video, dan PDF dapat menjadi materi sumber bagi hasil teks. Hasil yang berguna mencakup revisi kode terfokus, perbandingan antara mockup desain dan implementasi, atau analisis peristiwa dalam rekaman yang berpijak pada sumber.
Panduan pengembang 3.7 menyoroti kesesuaian desain yang lebih kuat dalam pekerjaan desktop dan web. Untuk tugas tersebut, berikan mockup yang dituju, sumber yang relevan, dan perbedaan yang dapat diamati. Minta perbandingan berdasarkan unsur konkret seperti jarak antarunsur, keadaan komponen, hierarki teks, atau perilaku interaksi. Untuk perbandingan desain, minta daftar ketidaksesuaian antara mockup panel pengaturan dan implementasi yang ada, dengan setiap usulan koreksi terhubung ke tangkapan layar atau sumber. Hasil harus mengidentifikasi apa yang perlu diubah tanpa diam-diam memperluas desain di luar persyaratan yang diberikan.
Untuk alur kerja pemrograman, berikan tujuan, perilaku saat ini, berkas yang relevan, dan batasan. Google menempatkan 3.7 untuk menyelesaikan masalah perangkat lunak dan mengurangi putaran kerja agen yang gagal, tetapi tinjauan yang berguna tetap memeriksa modifikasi serta hasil validasi yang sebenarnya. Simpan urutan pengamatan alat dalam percakapan agar langkah berikutnya tidak dimulai dari uraian rekaan tentang basis kode. Hasil akhir dapat membedakan perubahan yang diusulkan dari perubahan yang dikonfirmasi melalui alat aplikasi yang terhubung.
Tingkat berpikir yang didokumentasikan adalah low, medium, dan high, dengan medium sebagai default. Low mendukung jawaban terbatas yang lebih cepat, sedangkan high ditujukan untuk penalaran sulit dan pekerjaan alat yang lebih panjang. Gemini 3.7 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, analisis singkat atas satu ketidaksesuaian antarmuka dan penyelidikan mendalam lintas berkas memerlukan pilihan tingkat upaya yang berbeda. Tentukan hasil akhir dan kondisi yang harus dipenuhinya sebelum meminta rangkaian penalaran serta tindakan yang lebih panjang.
Halaman model yang persis ini mencantumkan pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Maps, dan konteks URL. Computer Use ditandai sebagai pratinjau, dan keluaran terstruktur dapat menentukan catatan hasil. Permintaan fungsi adalah operasi yang diusulkan untuk dijalankan aplikasi yang terhubung dan dikembalikan hasilnya. Untuk tugas agen, berikan alat tujuan yang jelas dan simpan hasil sebenarnya sebelum meminta model melanjutkan. Untuk ekstraksi dokumen, tentukan field, nilai yang diterima, dan cara informasi yang tidak tersedia harus direpresentasikan.
Edisi ini mendukung pemahaman video berbasis agen. Berikan rekaman yang relevan dan nyatakan peristiwa atau hubungan yang perlu diperiksa. Deskripsi praktis dapat menanyakan aksi terlihat mana yang menjelaskan perubahan keadaan, atau meminta deskripsi peristiwa secara berurutan dengan bukti dari klip. Gambar dan halaman PDF juga dapat mendukung perbandingan visual atau dokumen. Keluaran tetap berupa teks: penafsiran, data yang diekstrak, kode, atau penjelasan tertulis. Video, karya visual, atau ucapan yang dihasilkan termasuk profil model yang terpisah.
Tabel API 3.7 Google yang persis menetapkan 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sedangkan kartu native-nya menjelaskan konteks hingga 1M dan keluaran teks 64K. Sertakan instruksi, giliran sebelumnya, dan media yang diberikan dalam persiapan masukan. Pemrosesan batch dan caching tercantum untuk profil pembuat, bersama pilihan Flex serta Priority. Untuk kumpulan permintaan independen, pertahankan pengenal sumber dan format hasil yang konsisten agar setiap jawaban dapat diperiksa berdasarkan masukannya sendiri.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi dan kelambatan sesekali atau timeout. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang terbatas pada Januari 2025. Berikan materi sumber terkini jika kesimpulan bergantung pada fakta yang lebih baru. Pembedaan edisi yang berguna adalah fokusnya yang didokumentasikan pada masalah perangkat lunak, kepatuhan pada desain, dan penalaran video; periksa hasil tersebut berdasarkan mockup, kode, atau media yang sebenarnya, alih-alih mengganti profil historis bernama dengan fitur yang lebih baru.
", "aboutText": "Gemini 3.7 Flash adalah profil penalaran multimodal bernama dari Google untuk pemrograman, alur kerja berbasis agen, dan eksekusi multilangkah. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.6 Flash, dengan perubahan algoritmis pada penalaran dan dukungan pemahaman video berbasis agen. Teks, gambar, audio, video, dan PDF dapat menjadi materi sumber bagi hasil teks. Hasil yang berguna mencakup revisi kode terfokus, perbandingan antara mockup desain dan implementasi, atau analisis peristiwa dalam rekaman yang berpijak pada sumber.\n\nPanduan pengembang 3.7 menyoroti kesesuaian desain yang lebih kuat dalam pekerjaan desktop dan web. Untuk tugas tersebut, berikan mockup yang dituju, sumber yang relevan, dan perbedaan yang dapat diamati. Minta perbandingan berdasarkan unsur konkret seperti jarak antarunsur, keadaan komponen, hierarki teks, atau perilaku interaksi. Untuk perbandingan desain, minta daftar ketidaksesuaian antara mockup panel pengaturan dan implementasi yang ada, dengan setiap usulan koreksi terhubung ke tangkapan layar atau sumber. Hasil harus mengidentifikasi apa yang perlu diubah tanpa diam-diam memperluas desain di luar persyaratan yang diberikan.\n\nUntuk alur kerja pemrograman, berikan tujuan, perilaku saat ini, berkas yang relevan, dan batasan. Google menempatkan 3.7 untuk menyelesaikan masalah perangkat lunak dan mengurangi putaran kerja agen yang gagal, tetapi tinjauan yang berguna tetap memeriksa modifikasi serta hasil validasi yang sebenarnya. Simpan urutan pengamatan alat dalam percakapan agar langkah berikutnya tidak dimulai dari uraian rekaan tentang basis kode. Hasil akhir dapat membedakan perubahan yang diusulkan dari perubahan yang dikonfirmasi melalui alat aplikasi yang terhubung.\n\nTingkat berpikir yang didokumentasikan adalah low, medium, dan high, dengan medium sebagai default. Low mendukung jawaban terbatas yang lebih cepat, sedangkan high ditujukan untuk penalaran sulit dan pekerjaan alat yang lebih panjang. Gemini 3.7 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, analisis singkat atas satu ketidaksesuaian antarmuka dan penyelidikan mendalam lintas berkas memerlukan pilihan tingkat upaya yang berbeda. Tentukan hasil akhir dan kondisi yang harus dipenuhinya sebelum meminta rangkaian penalaran serta tindakan yang lebih panjang.\n\nHalaman model yang persis ini mencantumkan pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Maps, dan konteks URL. Computer Use ditandai sebagai pratinjau, dan keluaran terstruktur dapat menentukan catatan hasil. Permintaan fungsi adalah operasi yang diusulkan untuk dijalankan aplikasi yang terhubung dan dikembalikan hasilnya. Untuk tugas agen, berikan alat tujuan yang jelas dan simpan hasil sebenarnya sebelum meminta model melanjutkan. Untuk ekstraksi dokumen, tentukan field, nilai yang diterima, dan cara informasi yang tidak tersedia harus direpresentasikan.\n\nEdisi ini mendukung pemahaman video berbasis agen. Berikan rekaman yang relevan dan nyatakan peristiwa atau hubungan yang perlu diperiksa. Deskripsi praktis dapat menanyakan aksi terlihat mana yang menjelaskan perubahan keadaan, atau meminta deskripsi peristiwa secara berurutan dengan bukti dari klip. Gambar dan halaman PDF juga dapat mendukung perbandingan visual atau dokumen. Keluaran tetap berupa teks: penafsiran, data yang diekstrak, kode, atau penjelasan tertulis. Video, karya visual, atau ucapan yang dihasilkan termasuk profil model yang terpisah.\n\nTabel API 3.7 Google yang persis menetapkan 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sedangkan kartu native-nya menjelaskan konteks hingga 1M dan keluaran teks 64K. Sertakan instruksi, giliran sebelumnya, dan media yang diberikan dalam persiapan masukan. Pemrosesan batch dan caching tercantum untuk profil pembuat, bersama pilihan Flex serta Priority. Untuk kumpulan permintaan independen, pertahankan pengenal sumber dan format hasil yang konsisten agar setiap jawaban dapat diperiksa berdasarkan masukannya sendiri.\n\nKemungkinan batasan mencakup halusinasi dan kelambatan sesekali atau timeout. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang terbatas pada Januari 2025. Berikan materi sumber terkini jika kesimpulan bergantung pada fakta yang lebih baru. Pembedaan edisi yang berguna adalah fokusnya yang didokumentasikan pada masalah perangkat lunak, kepatuhan pada desain, dan penalaran video; periksa hasil tersebut berdasarkan mockup, kode, atau media yang sebenarnya, alih-alih mengganti profil historis bernama dengan fitur yang lebih baru.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Match a written panel specification\n\nCompare this panel specification with its CSS. Specification: title above the form; labels remain visible; error text appears below its field. CSS: .panel{display:flex;flex-direction:column-reverse} .field label{display:none}. Explain the mismatches and propose the smallest CSS and markup corrections. Give inspection checks for normal and error states using the supplied written requirements.A mismatch list, focused CSS/markup changes and normal/error-state inspection checks.Check that each proposed change maps to a stated requirement without redesigning other elements.gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash menggabungkan penalaran multimodal dengan pemrograman dan pekerjaan agen multilangkah. Profil 3.7 Google menekankan kesesuaian dengan mockup desain serta pemahaman video berbasis agen, dengan penalaran low, medium, dan high. Model ini menerima teks serta media, mengembalikan teks, dan memiliki batas masukan/keluaran 1048576/65536 token yang didokumentasikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.7 Flash adalah profil penalaran multimodal bernama dari Google untuk pemrograman, alur kerja berbasis agen, dan eksekusi multilangkah. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.6 Flash, dengan perubahan algoritmis pada penalaran dan dukungan pemahaman video berbasis agen. Teks, gambar, audio, video, dan PDF dapat menjadi materi sumber bagi hasil teks. Hasil yang berguna mencakup revisi kode terfokus, perbandingan antara mockup desain dan implementasi, atau analisis peristiwa dalam rekaman yang berpijak pada sumber.
Panduan pengembang 3.7 menyoroti kesesuaian desain yang lebih kuat dalam pekerjaan desktop dan web. Untuk tugas tersebut, berikan mockup yang dituju, sumber yang relevan, dan perbedaan yang dapat diamati. Minta perbandingan berdasarkan unsur konkret seperti jarak antarunsur, keadaan komponen, hierarki teks, atau perilaku interaksi. Untuk perbandingan desain, minta daftar ketidaksesuaian antara mockup panel pengaturan dan implementasi yang ada, dengan setiap usulan koreksi terhubung ke tangkapan layar atau sumber. Hasil harus mengidentifikasi apa yang perlu diubah tanpa diam-diam memperluas desain di luar persyaratan yang diberikan.
Untuk alur kerja pemrograman, berikan tujuan, perilaku saat ini, berkas yang relevan, dan batasan. Google menempatkan 3.7 untuk menyelesaikan masalah perangkat lunak dan mengurangi putaran kerja agen yang gagal, tetapi tinjauan yang berguna tetap memeriksa modifikasi serta hasil validasi yang sebenarnya. Simpan urutan pengamatan alat dalam percakapan agar langkah berikutnya tidak dimulai dari uraian rekaan tentang basis kode. Hasil akhir dapat membedakan perubahan yang diusulkan dari perubahan yang dikonfirmasi melalui alat aplikasi yang terhubung.
Tingkat berpikir yang didokumentasikan adalah low, medium, dan high, dengan medium sebagai default. Low mendukung jawaban terbatas yang lebih cepat, sedangkan high ditujukan untuk penalaran sulit dan pekerjaan alat yang lebih panjang. Gemini 3.7 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, analisis singkat atas satu ketidaksesuaian antarmuka dan penyelidikan mendalam lintas berkas memerlukan pilihan tingkat upaya yang berbeda. Tentukan hasil akhir dan kondisi yang harus dipenuhinya sebelum meminta rangkaian penalaran serta tindakan yang lebih panjang.
Halaman model yang persis ini mencantumkan pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Maps, dan konteks URL. Computer Use ditandai sebagai pratinjau, dan keluaran terstruktur dapat menentukan catatan hasil. Permintaan fungsi adalah operasi yang diusulkan untuk dijalankan aplikasi yang terhubung dan dikembalikan hasilnya. Untuk tugas agen, berikan alat tujuan yang jelas dan simpan hasil sebenarnya sebelum meminta model melanjutkan. Untuk ekstraksi dokumen, tentukan field, nilai yang diterima, dan cara informasi yang tidak tersedia harus direpresentasikan.
Edisi ini mendukung pemahaman video berbasis agen. Berikan rekaman yang relevan dan nyatakan peristiwa atau hubungan yang perlu diperiksa. Deskripsi praktis dapat menanyakan aksi terlihat mana yang menjelaskan perubahan keadaan, atau meminta deskripsi peristiwa secara berurutan dengan bukti dari klip. Gambar dan halaman PDF juga dapat mendukung perbandingan visual atau dokumen. Keluaran tetap berupa teks: penafsiran, data yang diekstrak, kode, atau penjelasan tertulis. Video, karya visual, atau ucapan yang dihasilkan termasuk profil model yang terpisah.
Tabel API 3.7 Google yang persis menetapkan 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sedangkan kartu native-nya menjelaskan konteks hingga 1M dan keluaran teks 64K. Sertakan instruksi, giliran sebelumnya, dan media yang diberikan dalam persiapan masukan. Pemrosesan batch dan caching tercantum untuk profil pembuat, bersama pilihan Flex serta Priority. Untuk kumpulan permintaan independen, pertahankan pengenal sumber dan format hasil yang konsisten agar setiap jawaban dapat diperiksa berdasarkan masukannya sendiri.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi dan kelambatan sesekali atau timeout. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang terbatas pada Januari 2025. Berikan materi sumber terkini jika kesimpulan bergantung pada fakta yang lebih baru. Pembedaan edisi yang berguna adalah fokusnya yang didokumentasikan pada masalah perangkat lunak, kepatuhan pada desain, dan penalaran video; periksa hasil tersebut berdasarkan mockup, kode, atau media yang sebenarnya, alih-alih mengganti profil historis bernama dengan fitur yang lebih baru.
POST /v1/messagestext, imagetext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-3.7-flash | 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 →
Jadwal referensi tingkat model tidak mengubah pemilihan metode, estimasi harga, atau biaya. Biaya aktif menggunakan tarif metode Ailoot yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.003 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.015 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.003 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.015 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
set -eu\n: "${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", "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", "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",\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",\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',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
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash menggabungkan penalaran multimodal dengan pemrograman dan pekerjaan agen multilangkah. Profil 3.7 Google menekankan kesesuaian dengan mockup desain serta pemahaman video berbasis agen, dengan penalaran low, medium, dan high. Model ini menerima teks serta media, mengembalikan teks, dan memiliki batas masukan/keluaran 1048576/65536 token yang didokumentasikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.7 Flash adalah profil penalaran multimodal bernama dari Google untuk pemrograman, alur kerja berbasis agen, dan eksekusi multilangkah. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.6 Flash, dengan perubahan algoritmis pada penalaran dan dukungan pemahaman video berbasis agen. Teks, gambar, audio, video, dan PDF dapat menjadi materi sumber bagi hasil teks. Hasil yang berguna mencakup revisi kode terfokus, perbandingan antara mockup desain dan implementasi, atau analisis peristiwa dalam rekaman yang berpijak pada sumber.
Panduan pengembang 3.7 menyoroti kesesuaian desain yang lebih kuat dalam pekerjaan desktop dan web. Untuk tugas tersebut, berikan mockup yang dituju, sumber yang relevan, dan perbedaan yang dapat diamati. Minta perbandingan berdasarkan unsur konkret seperti jarak antarunsur, keadaan komponen, hierarki teks, atau perilaku interaksi. Untuk perbandingan desain, minta daftar ketidaksesuaian antara mockup panel pengaturan dan implementasi yang ada, dengan setiap usulan koreksi terhubung ke tangkapan layar atau sumber. Hasil harus mengidentifikasi apa yang perlu diubah tanpa diam-diam memperluas desain di luar persyaratan yang diberikan.
Untuk alur kerja pemrograman, berikan tujuan, perilaku saat ini, berkas yang relevan, dan batasan. Google menempatkan 3.7 untuk menyelesaikan masalah perangkat lunak dan mengurangi putaran kerja agen yang gagal, tetapi tinjauan yang berguna tetap memeriksa modifikasi serta hasil validasi yang sebenarnya. Simpan urutan pengamatan alat dalam percakapan agar langkah berikutnya tidak dimulai dari uraian rekaan tentang basis kode. Hasil akhir dapat membedakan perubahan yang diusulkan dari perubahan yang dikonfirmasi melalui alat aplikasi yang terhubung.
Tingkat berpikir yang didokumentasikan adalah low, medium, dan high, dengan medium sebagai default. Low mendukung jawaban terbatas yang lebih cepat, sedangkan high ditujukan untuk penalaran sulit dan pekerjaan alat yang lebih panjang. Gemini 3.7 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, analisis singkat atas satu ketidaksesuaian antarmuka dan penyelidikan mendalam lintas berkas memerlukan pilihan tingkat upaya yang berbeda. Tentukan hasil akhir dan kondisi yang harus dipenuhinya sebelum meminta rangkaian penalaran serta tindakan yang lebih panjang.
Halaman model yang persis ini mencantumkan pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Maps, dan konteks URL. Computer Use ditandai sebagai pratinjau, dan keluaran terstruktur dapat menentukan catatan hasil. Permintaan fungsi adalah operasi yang diusulkan untuk dijalankan aplikasi yang terhubung dan dikembalikan hasilnya. Untuk tugas agen, berikan alat tujuan yang jelas dan simpan hasil sebenarnya sebelum meminta model melanjutkan. Untuk ekstraksi dokumen, tentukan field, nilai yang diterima, dan cara informasi yang tidak tersedia harus direpresentasikan.
Edisi ini mendukung pemahaman video berbasis agen. Berikan rekaman yang relevan dan nyatakan peristiwa atau hubungan yang perlu diperiksa. Deskripsi praktis dapat menanyakan aksi terlihat mana yang menjelaskan perubahan keadaan, atau meminta deskripsi peristiwa secara berurutan dengan bukti dari klip. Gambar dan halaman PDF juga dapat mendukung perbandingan visual atau dokumen. Keluaran tetap berupa teks: penafsiran, data yang diekstrak, kode, atau penjelasan tertulis. Video, karya visual, atau ucapan yang dihasilkan termasuk profil model yang terpisah.
Tabel API 3.7 Google yang persis menetapkan 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sedangkan kartu native-nya menjelaskan konteks hingga 1M dan keluaran teks 64K. Sertakan instruksi, giliran sebelumnya, dan media yang diberikan dalam persiapan masukan. Pemrosesan batch dan caching tercantum untuk profil pembuat, bersama pilihan Flex serta Priority. Untuk kumpulan permintaan independen, pertahankan pengenal sumber dan format hasil yang konsisten agar setiap jawaban dapat diperiksa berdasarkan masukannya sendiri.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi dan kelambatan sesekali atau timeout. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang terbatas pada Januari 2025. Berikan materi sumber terkini jika kesimpulan bergantung pada fakta yang lebih baru. Pembedaan edisi yang berguna adalah fokusnya yang didokumentasikan pada masalah perangkat lunak, kepatuhan pada desain, dan penalaran video; periksa hasil tersebut berdasarkan mockup, kode, atau media yang sebenarnya, alih-alih mengganti profil historis bernama dengan fitur yang lebih baru.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolompath.model | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-3.7-flash | 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 →
Jadwal referensi tingkat model tidak mengubah pemilihan metode, estimasi harga, atau biaya. Biaya aktif menggunakan tarif metode Ailoot yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiOpenAI Chat · Tarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.003 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.015 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiAnthropic Messages · Tarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.003 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.015 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
set -eu\n: "${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: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: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", 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", 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',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
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash menggabungkan penalaran multimodal dengan pemrograman dan pekerjaan agen multilangkah. Profil 3.7 Google menekankan kesesuaian dengan mockup desain serta pemahaman video berbasis agen, dengan penalaran low, medium, dan high. Model ini menerima teks serta media, mengembalikan teks, dan memiliki batas masukan/keluaran 1048576/65536 token yang didokumentasikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.7 Flash adalah profil penalaran multimodal bernama dari Google untuk pemrograman, alur kerja berbasis agen, dan eksekusi multilangkah. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.6 Flash, dengan perubahan algoritmis pada penalaran dan dukungan pemahaman video berbasis agen. Teks, gambar, audio, video, dan PDF dapat menjadi materi sumber bagi hasil teks. Hasil yang berguna mencakup revisi kode terfokus, perbandingan antara mockup desain dan implementasi, atau analisis peristiwa dalam rekaman yang berpijak pada sumber.
Panduan pengembang 3.7 menyoroti kesesuaian desain yang lebih kuat dalam pekerjaan desktop dan web. Untuk tugas tersebut, berikan mockup yang dituju, sumber yang relevan, dan perbedaan yang dapat diamati. Minta perbandingan berdasarkan unsur konkret seperti jarak antarunsur, keadaan komponen, hierarki teks, atau perilaku interaksi. Untuk perbandingan desain, minta daftar ketidaksesuaian antara mockup panel pengaturan dan implementasi yang ada, dengan setiap usulan koreksi terhubung ke tangkapan layar atau sumber. Hasil harus mengidentifikasi apa yang perlu diubah tanpa diam-diam memperluas desain di luar persyaratan yang diberikan.
Untuk alur kerja pemrograman, berikan tujuan, perilaku saat ini, berkas yang relevan, dan batasan. Google menempatkan 3.7 untuk menyelesaikan masalah perangkat lunak dan mengurangi putaran kerja agen yang gagal, tetapi tinjauan yang berguna tetap memeriksa modifikasi serta hasil validasi yang sebenarnya. Simpan urutan pengamatan alat dalam percakapan agar langkah berikutnya tidak dimulai dari uraian rekaan tentang basis kode. Hasil akhir dapat membedakan perubahan yang diusulkan dari perubahan yang dikonfirmasi melalui alat aplikasi yang terhubung.
Tingkat berpikir yang didokumentasikan adalah low, medium, dan high, dengan medium sebagai default. Low mendukung jawaban terbatas yang lebih cepat, sedangkan high ditujukan untuk penalaran sulit dan pekerjaan alat yang lebih panjang. Gemini 3.7 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, analisis singkat atas satu ketidaksesuaian antarmuka dan penyelidikan mendalam lintas berkas memerlukan pilihan tingkat upaya yang berbeda. Tentukan hasil akhir dan kondisi yang harus dipenuhinya sebelum meminta rangkaian penalaran serta tindakan yang lebih panjang.
Halaman model yang persis ini mencantumkan pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Maps, dan konteks URL. Computer Use ditandai sebagai pratinjau, dan keluaran terstruktur dapat menentukan catatan hasil. Permintaan fungsi adalah operasi yang diusulkan untuk dijalankan aplikasi yang terhubung dan dikembalikan hasilnya. Untuk tugas agen, berikan alat tujuan yang jelas dan simpan hasil sebenarnya sebelum meminta model melanjutkan. Untuk ekstraksi dokumen, tentukan field, nilai yang diterima, dan cara informasi yang tidak tersedia harus direpresentasikan.
Edisi ini mendukung pemahaman video berbasis agen. Berikan rekaman yang relevan dan nyatakan peristiwa atau hubungan yang perlu diperiksa. Deskripsi praktis dapat menanyakan aksi terlihat mana yang menjelaskan perubahan keadaan, atau meminta deskripsi peristiwa secara berurutan dengan bukti dari klip. Gambar dan halaman PDF juga dapat mendukung perbandingan visual atau dokumen. Keluaran tetap berupa teks: penafsiran, data yang diekstrak, kode, atau penjelasan tertulis. Video, karya visual, atau ucapan yang dihasilkan termasuk profil model yang terpisah.
Tabel API 3.7 Google yang persis menetapkan 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sedangkan kartu native-nya menjelaskan konteks hingga 1M dan keluaran teks 64K. Sertakan instruksi, giliran sebelumnya, dan media yang diberikan dalam persiapan masukan. Pemrosesan batch dan caching tercantum untuk profil pembuat, bersama pilihan Flex serta Priority. Untuk kumpulan permintaan independen, pertahankan pengenal sumber dan format hasil yang konsisten agar setiap jawaban dapat diperiksa berdasarkan masukannya sendiri.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi dan kelambatan sesekali atau timeout. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang terbatas pada Januari 2025. Berikan materi sumber terkini jika kesimpulan bergantung pada fakta yang lebih baru. Pembedaan edisi yang berguna adalah fokusnya yang didokumentasikan pada masalah perangkat lunak, kepatuhan pada desain, dan penalaran video; periksa hasil tersebut berdasarkan mockup, kode, atau media yang sebenarnya, alih-alih mengganti profil historis bernama dengan fitur yang lebih baru.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-3.7-flash | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Percakapan teks | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametercontrol_scope | KontrakPercakapan teks; stream adalah nilai boolean dengan false sebagai bawaan. |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Alias metode: /chat/completions
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.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.003 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.015 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.7-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-3.7-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson atau SSE
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.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_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
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash menggabungkan penalaran multimodal dengan pemrograman dan pekerjaan agen multilangkah. Profil 3.7 Google menekankan kesesuaian dengan mockup desain serta pemahaman video berbasis agen, dengan penalaran low, medium, dan high. Model ini menerima teks serta media, mengembalikan teks, dan memiliki batas masukan/keluaran 1048576/65536 token yang didokumentasikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.7 Flash adalah profil penalaran multimodal bernama dari Google untuk pemrograman, alur kerja berbasis agen, dan eksekusi multilangkah. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.6 Flash, dengan perubahan algoritmis pada penalaran dan dukungan pemahaman video berbasis agen. Teks, gambar, audio, video, dan PDF dapat menjadi materi sumber bagi hasil teks. Hasil yang berguna mencakup revisi kode terfokus, perbandingan antara mockup desain dan implementasi, atau analisis peristiwa dalam rekaman yang berpijak pada sumber.
Panduan pengembang 3.7 menyoroti kesesuaian desain yang lebih kuat dalam pekerjaan desktop dan web. Untuk tugas tersebut, berikan mockup yang dituju, sumber yang relevan, dan perbedaan yang dapat diamati. Minta perbandingan berdasarkan unsur konkret seperti jarak antarunsur, keadaan komponen, hierarki teks, atau perilaku interaksi. Untuk perbandingan desain, minta daftar ketidaksesuaian antara mockup panel pengaturan dan implementasi yang ada, dengan setiap usulan koreksi terhubung ke tangkapan layar atau sumber. Hasil harus mengidentifikasi apa yang perlu diubah tanpa diam-diam memperluas desain di luar persyaratan yang diberikan.
Untuk alur kerja pemrograman, berikan tujuan, perilaku saat ini, berkas yang relevan, dan batasan. Google menempatkan 3.7 untuk menyelesaikan masalah perangkat lunak dan mengurangi putaran kerja agen yang gagal, tetapi tinjauan yang berguna tetap memeriksa modifikasi serta hasil validasi yang sebenarnya. Simpan urutan pengamatan alat dalam percakapan agar langkah berikutnya tidak dimulai dari uraian rekaan tentang basis kode. Hasil akhir dapat membedakan perubahan yang diusulkan dari perubahan yang dikonfirmasi melalui alat aplikasi yang terhubung.
Tingkat berpikir yang didokumentasikan adalah low, medium, dan high, dengan medium sebagai default. Low mendukung jawaban terbatas yang lebih cepat, sedangkan high ditujukan untuk penalaran sulit dan pekerjaan alat yang lebih panjang. Gemini 3.7 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, analisis singkat atas satu ketidaksesuaian antarmuka dan penyelidikan mendalam lintas berkas memerlukan pilihan tingkat upaya yang berbeda. Tentukan hasil akhir dan kondisi yang harus dipenuhinya sebelum meminta rangkaian penalaran serta tindakan yang lebih panjang.
Halaman model yang persis ini mencantumkan pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Maps, dan konteks URL. Computer Use ditandai sebagai pratinjau, dan keluaran terstruktur dapat menentukan catatan hasil. Permintaan fungsi adalah operasi yang diusulkan untuk dijalankan aplikasi yang terhubung dan dikembalikan hasilnya. Untuk tugas agen, berikan alat tujuan yang jelas dan simpan hasil sebenarnya sebelum meminta model melanjutkan. Untuk ekstraksi dokumen, tentukan field, nilai yang diterima, dan cara informasi yang tidak tersedia harus direpresentasikan.
Edisi ini mendukung pemahaman video berbasis agen. Berikan rekaman yang relevan dan nyatakan peristiwa atau hubungan yang perlu diperiksa. Deskripsi praktis dapat menanyakan aksi terlihat mana yang menjelaskan perubahan keadaan, atau meminta deskripsi peristiwa secara berurutan dengan bukti dari klip. Gambar dan halaman PDF juga dapat mendukung perbandingan visual atau dokumen. Keluaran tetap berupa teks: penafsiran, data yang diekstrak, kode, atau penjelasan tertulis. Video, karya visual, atau ucapan yang dihasilkan termasuk profil model yang terpisah.
Tabel API 3.7 Google yang persis menetapkan 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sedangkan kartu native-nya menjelaskan konteks hingga 1M dan keluaran teks 64K. Sertakan instruksi, giliran sebelumnya, dan media yang diberikan dalam persiapan masukan. Pemrosesan batch dan caching tercantum untuk profil pembuat, bersama pilihan Flex serta Priority. Untuk kumpulan permintaan independen, pertahankan pengenal sumber dan format hasil yang konsisten agar setiap jawaban dapat diperiksa berdasarkan masukannya sendiri.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi dan kelambatan sesekali atau timeout. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang terbatas pada Januari 2025. Berikan materi sumber terkini jika kesimpulan bergantung pada fakta yang lebih baru. Pembedaan edisi yang berguna adalah fokusnya yang didokumentasikan pada masalah perangkat lunak, kepatuhan pada desain, dan penalaran video; periksa hasil tersebut berdasarkan mockup, kode, atau media yang sebenarnya, alih-alih mengganti profil historis bernama dengan fitur yang lebih baru.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-3.7-flash | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.003 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.015 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "gemini-3.7-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.7-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.7-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
google/gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash menggabungkan penalaran multimodal dengan pemrograman dan pekerjaan agen multilangkah. Profil 3.7 Google menekankan kesesuaian dengan mockup desain serta pemahaman video berbasis agen, dengan penalaran low, medium, dan high. Model ini menerima teks serta media, mengembalikan teks, dan memiliki batas masukan/keluaran 1048576/65536 token yang didokumentasikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.7 Flash adalah profil penalaran multimodal bernama dari Google untuk pemrograman, alur kerja berbasis agen, dan eksekusi multilangkah. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.6 Flash, dengan perubahan algoritmis pada penalaran dan dukungan pemahaman video berbasis agen. Teks, gambar, audio, video, dan PDF dapat menjadi materi sumber bagi hasil teks. Hasil yang berguna mencakup revisi kode terfokus, perbandingan antara mockup desain dan implementasi, atau analisis peristiwa dalam rekaman yang berpijak pada sumber.
Panduan pengembang 3.7 menyoroti kesesuaian desain yang lebih kuat dalam pekerjaan desktop dan web. Untuk tugas tersebut, berikan mockup yang dituju, sumber yang relevan, dan perbedaan yang dapat diamati. Minta perbandingan berdasarkan unsur konkret seperti jarak antarunsur, keadaan komponen, hierarki teks, atau perilaku interaksi. Untuk perbandingan desain, minta daftar ketidaksesuaian antara mockup panel pengaturan dan implementasi yang ada, dengan setiap usulan koreksi terhubung ke tangkapan layar atau sumber. Hasil harus mengidentifikasi apa yang perlu diubah tanpa diam-diam memperluas desain di luar persyaratan yang diberikan.
Untuk alur kerja pemrograman, berikan tujuan, perilaku saat ini, berkas yang relevan, dan batasan. Google menempatkan 3.7 untuk menyelesaikan masalah perangkat lunak dan mengurangi putaran kerja agen yang gagal, tetapi tinjauan yang berguna tetap memeriksa modifikasi serta hasil validasi yang sebenarnya. Simpan urutan pengamatan alat dalam percakapan agar langkah berikutnya tidak dimulai dari uraian rekaan tentang basis kode. Hasil akhir dapat membedakan perubahan yang diusulkan dari perubahan yang dikonfirmasi melalui alat aplikasi yang terhubung.
Tingkat berpikir yang didokumentasikan adalah low, medium, dan high, dengan medium sebagai default. Low mendukung jawaban terbatas yang lebih cepat, sedangkan high ditujukan untuk penalaran sulit dan pekerjaan alat yang lebih panjang. Gemini 3.7 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, analisis singkat atas satu ketidaksesuaian antarmuka dan penyelidikan mendalam lintas berkas memerlukan pilihan tingkat upaya yang berbeda. Tentukan hasil akhir dan kondisi yang harus dipenuhinya sebelum meminta rangkaian penalaran serta tindakan yang lebih panjang.
Halaman model yang persis ini mencantumkan pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Maps, dan konteks URL. Computer Use ditandai sebagai pratinjau, dan keluaran terstruktur dapat menentukan catatan hasil. Permintaan fungsi adalah operasi yang diusulkan untuk dijalankan aplikasi yang terhubung dan dikembalikan hasilnya. Untuk tugas agen, berikan alat tujuan yang jelas dan simpan hasil sebenarnya sebelum meminta model melanjutkan. Untuk ekstraksi dokumen, tentukan field, nilai yang diterima, dan cara informasi yang tidak tersedia harus direpresentasikan.
Edisi ini mendukung pemahaman video berbasis agen. Berikan rekaman yang relevan dan nyatakan peristiwa atau hubungan yang perlu diperiksa. Deskripsi praktis dapat menanyakan aksi terlihat mana yang menjelaskan perubahan keadaan, atau meminta deskripsi peristiwa secara berurutan dengan bukti dari klip. Gambar dan halaman PDF juga dapat mendukung perbandingan visual atau dokumen. Keluaran tetap berupa teks: penafsiran, data yang diekstrak, kode, atau penjelasan tertulis. Video, karya visual, atau ucapan yang dihasilkan termasuk profil model yang terpisah.
Tabel API 3.7 Google yang persis menetapkan 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sedangkan kartu native-nya menjelaskan konteks hingga 1M dan keluaran teks 64K. Sertakan instruksi, giliran sebelumnya, dan media yang diberikan dalam persiapan masukan. Pemrosesan batch dan caching tercantum untuk profil pembuat, bersama pilihan Flex serta Priority. Untuk kumpulan permintaan independen, pertahankan pengenal sumber dan format hasil yang konsisten agar setiap jawaban dapat diperiksa berdasarkan masukannya sendiri.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi dan kelambatan sesekali atau timeout. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang terbatas pada Januari 2025. Berikan materi sumber terkini jika kesimpulan bergantung pada fakta yang lebih baru. Pembedaan edisi yang berguna adalah fokusnya yang didokumentasikan pada masalah perangkat lunak, kepatuhan pada desain, dan penalaran video; periksa hasil tersebut berdasarkan mockup, kode, atau media yang sebenarnya, alih-alih mengganti profil historis bernama dengan fitur yang lebih baru.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan google/gemini-3.7-flash | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | 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— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_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.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.003 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.015 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.7-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.7-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses 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(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\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=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",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.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.7-flash',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_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson atau SSE
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.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_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
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
google/gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash menggabungkan penalaran multimodal dengan pemrograman dan pekerjaan agen multilangkah. Profil 3.7 Google menekankan kesesuaian dengan mockup desain serta pemahaman video berbasis agen, dengan penalaran low, medium, dan high. Model ini menerima teks serta media, mengembalikan teks, dan memiliki batas masukan/keluaran 1048576/65536 token yang didokumentasikan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.7 Flash adalah profil penalaran multimodal bernama dari Google untuk pemrograman, alur kerja berbasis agen, dan eksekusi multilangkah. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.6 Flash, dengan perubahan algoritmis pada penalaran dan dukungan pemahaman video berbasis agen. Teks, gambar, audio, video, dan PDF dapat menjadi materi sumber bagi hasil teks. Hasil yang berguna mencakup revisi kode terfokus, perbandingan antara mockup desain dan implementasi, atau analisis peristiwa dalam rekaman yang berpijak pada sumber.
Panduan pengembang 3.7 menyoroti kesesuaian desain yang lebih kuat dalam pekerjaan desktop dan web. Untuk tugas tersebut, berikan mockup yang dituju, sumber yang relevan, dan perbedaan yang dapat diamati. Minta perbandingan berdasarkan unsur konkret seperti jarak antarunsur, keadaan komponen, hierarki teks, atau perilaku interaksi. Untuk perbandingan desain, minta daftar ketidaksesuaian antara mockup panel pengaturan dan implementasi yang ada, dengan setiap usulan koreksi terhubung ke tangkapan layar atau sumber. Hasil harus mengidentifikasi apa yang perlu diubah tanpa diam-diam memperluas desain di luar persyaratan yang diberikan.
Untuk alur kerja pemrograman, berikan tujuan, perilaku saat ini, berkas yang relevan, dan batasan. Google menempatkan 3.7 untuk menyelesaikan masalah perangkat lunak dan mengurangi putaran kerja agen yang gagal, tetapi tinjauan yang berguna tetap memeriksa modifikasi serta hasil validasi yang sebenarnya. Simpan urutan pengamatan alat dalam percakapan agar langkah berikutnya tidak dimulai dari uraian rekaan tentang basis kode. Hasil akhir dapat membedakan perubahan yang diusulkan dari perubahan yang dikonfirmasi melalui alat aplikasi yang terhubung.
Tingkat berpikir yang didokumentasikan adalah low, medium, dan high, dengan medium sebagai default. Low mendukung jawaban terbatas yang lebih cepat, sedangkan high ditujukan untuk penalaran sulit dan pekerjaan alat yang lebih panjang. Gemini 3.7 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, analisis singkat atas satu ketidaksesuaian antarmuka dan penyelidikan mendalam lintas berkas memerlukan pilihan tingkat upaya yang berbeda. Tentukan hasil akhir dan kondisi yang harus dipenuhinya sebelum meminta rangkaian penalaran serta tindakan yang lebih panjang.
Halaman model yang persis ini mencantumkan pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Maps, dan konteks URL. Computer Use ditandai sebagai pratinjau, dan keluaran terstruktur dapat menentukan catatan hasil. Permintaan fungsi adalah operasi yang diusulkan untuk dijalankan aplikasi yang terhubung dan dikembalikan hasilnya. Untuk tugas agen, berikan alat tujuan yang jelas dan simpan hasil sebenarnya sebelum meminta model melanjutkan. Untuk ekstraksi dokumen, tentukan field, nilai yang diterima, dan cara informasi yang tidak tersedia harus direpresentasikan.
Edisi ini mendukung pemahaman video berbasis agen. Berikan rekaman yang relevan dan nyatakan peristiwa atau hubungan yang perlu diperiksa. Deskripsi praktis dapat menanyakan aksi terlihat mana yang menjelaskan perubahan keadaan, atau meminta deskripsi peristiwa secara berurutan dengan bukti dari klip. Gambar dan halaman PDF juga dapat mendukung perbandingan visual atau dokumen. Keluaran tetap berupa teks: penafsiran, data yang diekstrak, kode, atau penjelasan tertulis. Video, karya visual, atau ucapan yang dihasilkan termasuk profil model yang terpisah.
Tabel API 3.7 Google yang persis menetapkan 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sedangkan kartu native-nya menjelaskan konteks hingga 1M dan keluaran teks 64K. Sertakan instruksi, giliran sebelumnya, dan media yang diberikan dalam persiapan masukan. Pemrosesan batch dan caching tercantum untuk profil pembuat, bersama pilihan Flex serta Priority. Untuk kumpulan permintaan independen, pertahankan pengenal sumber dan format hasil yang konsisten agar setiap jawaban dapat diperiksa berdasarkan masukannya sendiri.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi dan kelambatan sesekali atau timeout. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang terbatas pada Januari 2025. Berikan materi sumber terkini jika kesimpulan bergantung pada fakta yang lebih baru. Pembedaan edisi yang berguna adalah fokusnya yang didokumentasikan pada masalah perangkat lunak, kepatuhan pada desain, dan penalaran video; periksa hasil tersebut berdasarkan mockup, kode, atau media yang sebenarnya, alih-alih mengganti profil historis bernama dengan fitur yang lebih baru.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan google/gemini-3.7-flash | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.003 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.015 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "google/gemini-3.7-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.7-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.7-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Match a written panel specification\n\nCompare this panel specification with its CSS. Specification: title above the form; labels remain visible; error text appears below its field. CSS: .panel{display:flex;flex-direction:column-reverse} .field label{display:none}. Explain the mismatches and propose the smallest CSS and markup corrections. Give inspection checks for normal and error states using the supplied written requirements.A mismatch list, focused CSS/markup changes and normal/error-state inspection checks.Check that each proposed change maps to a stated requirement without redesigning other elements.