Gemini 3.8 Flash adalah model keluaran teks dari Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen multilangkah, dan alur kerja pengetahuan kompleks. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.7 Flash, dengan peningkatan pada rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan berbasis agen. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF, sehingga tugas dapat menggabungkan tujuan tertulis dengan materi sebenarnya yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Hasil yang berguna berupa perubahan kode, analisis yang dijelaskan, jawaban tertulis, atau catatan terstruktur.
Untuk tugas pemrograman, berikan persyaratan, berkas yang relevan, perilaku yang diamati, dan batasan yang harus dipertahankan. Tangkapan layar dapat menetapkan antarmuka yang dituju, sedangkan log atau contoh reproduksi memperlihatkan kegagalan. Untuk tugas debugging, minta model menelusuri ketidaksesuaian antara keadaan formulir yang terlihat dan nilai yang tersimpan, mengidentifikasi jalur kode yang bertanggung jawab, dan mengusulkan koreksi terfokus. Jaga kejelasan hasil akhir yang dituju agar rangkaian penyelidikan serta penggunaan alat yang lebih panjang tetap memiliki kondisi penyelesaian spesifik.
Untuk pekerjaan yang berjalan lebih lama, gunakan langkah penalaran yang lebih kecil, pemanggilan alat berulang, dan pemeriksaan hasil antara. Tingkat berpikir low, medium, dan high mengontrol jumlah penalaran; medium adalah default yang didokumentasikan. Low sesuai untuk draf cepat atau analisis terbatas, sedangkan high ditujukan untuk matematika sulit, pemrograman, atau tugas multilangkah. Gemini 3.8 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, tugas debugging berkelanjutan dan ekstraksi field sederhana memerlukan pilihan penalaran berbeda, bukan pengaturan yang sama untuk setiap permintaan.
Alat yang didokumentasikan mencakup pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Google Maps, dan konteks URL, dengan Computer Use tercantum sebagai kemampuan pratinjau. Keluaran terstruktur menentukan hasil yang dapat dibaca mesin. Fungsi harus memiliki tujuan dan definisi parameter yang jelas: model dapat meminta fungsi, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Pertahankan identitas fungsi dan materi yang benar-benar dikembalikan antargiliran. Jawaban akhir yang berguna menjelaskan bukti mana yang mendukung koreksi yang diusulkan atau nilai yang diekstrak.
Panduan migrasi 3.8 menggunakan kontrol tingkat berpikir sebagai pengganti konfigurasi anggaran penalaran lama dan menyarankan penghapusan parameter sampling yang sudah usang serta giliran model yang diisi sebelumnya. Panduan juga mewajibkan pelestarian signature pemikiran dalam alur kerja tanpa status yang relevan dan pencocokan respons fungsi dengan panggilannya berdasarkan identitas serta nama. Detail ini penting saat melanjutkan tugas multilangkah: giliran berikutnya memerlukan konteks sebelumnya yang sebenarnya, bukan uraian yang ditulis ulang dan kehilangan hasil alat atau signature. Jaga agar pertanyaan dan keluaran yang diminta tetap eksplisit dalam giliran user baru.
Untuk pekerjaan pengetahuan multimodal, identifikasi halaman dokumen, bagan, interval audio, atau peristiwa video yang relevan dan nyatakan kontribusinya terhadap jawaban. Perbandingan dokumen dapat meminta tabel perbedaan dengan kutipan sumber; pertanyaan bagan dapat meminta nilai yang terlihat dan kesimpulan yang didukungnya. Analisis video dapat meminta deskripsi peristiwa yang mendukung temuan. Model mengembalikan teks dari masukan ini. Gambar yang dihasilkan, ucapan, dan interaksi audio Live termasuk profil model yang terpisah.
Batas Gemini API model ini adalah 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sesuai dengan konteks model native hingga 1M dan keluaran teks 64K. Instruksi, riwayat percakapan, dan media yang diberikan menggunakan konteks masukan, sementara penalaran atau hasil akhir yang panjang harus muat dalam jatah keluaran yang didokumentasikan. Google juga mencantumkan caching, pemrosesan batch, serta pemrosesan Flex dan Priority untuk profil pembuat ini. Untuk item yang independen, pertahankan pengenal item yang stabil dan format keluaran eksplisit agar setiap hasil tetap terhubung dengan sumbernya.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi, kelambatan sesekali atau timeout, dan penggunaan token yang lebih besar pada tingkat upaya yang lebih tinggi. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang masih terbatas pada Januari 2025. Berikan bukti terkini atau gunakan alat grounding yang didokumentasikan jika tugas bergantung pada informasi setelah itu. Tinjau kutipan sumber, perhitungan, dan kode yang diusulkan berdasarkan masukan serta hasil eksekusi yang sebenarnya. Hasil akhir yang berguna harus membedakan temuan yang didukung dari pertanyaan yang belum terselesaikan, tanpa menganggap jawaban lancar sebagai bukti tercapainya hasil yang diminta.
", "aboutText": "Gemini 3.8 Flash adalah model keluaran teks dari Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen multilangkah, dan alur kerja pengetahuan kompleks. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.7 Flash, dengan peningkatan pada rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan berbasis agen. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF, sehingga tugas dapat menggabungkan tujuan tertulis dengan materi sebenarnya yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Hasil yang berguna berupa perubahan kode, analisis yang dijelaskan, jawaban tertulis, atau catatan terstruktur.\n\nUntuk tugas pemrograman, berikan persyaratan, berkas yang relevan, perilaku yang diamati, dan batasan yang harus dipertahankan. Tangkapan layar dapat menetapkan antarmuka yang dituju, sedangkan log atau contoh reproduksi memperlihatkan kegagalan. Untuk tugas debugging, minta model menelusuri ketidaksesuaian antara keadaan formulir yang terlihat dan nilai yang tersimpan, mengidentifikasi jalur kode yang bertanggung jawab, dan mengusulkan koreksi terfokus. Jaga kejelasan hasil akhir yang dituju agar rangkaian penyelidikan serta penggunaan alat yang lebih panjang tetap memiliki kondisi penyelesaian spesifik.\n\nUntuk pekerjaan yang berjalan lebih lama, gunakan langkah penalaran yang lebih kecil, pemanggilan alat berulang, dan pemeriksaan hasil antara. Tingkat berpikir low, medium, dan high mengontrol jumlah penalaran; medium adalah default yang didokumentasikan. Low sesuai untuk draf cepat atau analisis terbatas, sedangkan high ditujukan untuk matematika sulit, pemrograman, atau tugas multilangkah. Gemini 3.8 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, tugas debugging berkelanjutan dan ekstraksi field sederhana memerlukan pilihan penalaran berbeda, bukan pengaturan yang sama untuk setiap permintaan.\n\nAlat yang didokumentasikan mencakup pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Google Maps, dan konteks URL, dengan Computer Use tercantum sebagai kemampuan pratinjau. Keluaran terstruktur menentukan hasil yang dapat dibaca mesin. Fungsi harus memiliki tujuan dan definisi parameter yang jelas: model dapat meminta fungsi, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Pertahankan identitas fungsi dan materi yang benar-benar dikembalikan antargiliran. Jawaban akhir yang berguna menjelaskan bukti mana yang mendukung koreksi yang diusulkan atau nilai yang diekstrak.\n\nPanduan migrasi 3.8 menggunakan kontrol tingkat berpikir sebagai pengganti konfigurasi anggaran penalaran lama dan menyarankan penghapusan parameter sampling yang sudah usang serta giliran model yang diisi sebelumnya. Panduan juga mewajibkan pelestarian signature pemikiran dalam alur kerja tanpa status yang relevan dan pencocokan respons fungsi dengan panggilannya berdasarkan identitas serta nama. Detail ini penting saat melanjutkan tugas multilangkah: giliran berikutnya memerlukan konteks sebelumnya yang sebenarnya, bukan uraian yang ditulis ulang dan kehilangan hasil alat atau signature. Jaga agar pertanyaan dan keluaran yang diminta tetap eksplisit dalam giliran user baru.\n\nUntuk pekerjaan pengetahuan multimodal, identifikasi halaman dokumen, bagan, interval audio, atau peristiwa video yang relevan dan nyatakan kontribusinya terhadap jawaban. Perbandingan dokumen dapat meminta tabel perbedaan dengan kutipan sumber; pertanyaan bagan dapat meminta nilai yang terlihat dan kesimpulan yang didukungnya. Analisis video dapat meminta deskripsi peristiwa yang mendukung temuan. Model mengembalikan teks dari masukan ini. Gambar yang dihasilkan, ucapan, dan interaksi audio Live termasuk profil model yang terpisah.\n\nBatas Gemini API model ini adalah 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sesuai dengan konteks model native hingga 1M dan keluaran teks 64K. Instruksi, riwayat percakapan, dan media yang diberikan menggunakan konteks masukan, sementara penalaran atau hasil akhir yang panjang harus muat dalam jatah keluaran yang didokumentasikan. Google juga mencantumkan caching, pemrosesan batch, serta pemrosesan Flex dan Priority untuk profil pembuat ini. Untuk item yang independen, pertahankan pengenal item yang stabil dan format keluaran eksplisit agar setiap hasil tetap terhubung dengan sumbernya.\n\nKemungkinan batasan mencakup halusinasi, kelambatan sesekali atau timeout, dan penggunaan token yang lebih besar pada tingkat upaya yang lebih tinggi. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang masih terbatas pada Januari 2025. Berikan bukti terkini atau gunakan alat grounding yang didokumentasikan jika tugas bergantung pada informasi setelah itu. Tinjau kutipan sumber, perhitungan, dan kode yang diusulkan berdasarkan masukan serta hasil eksekusi yang sebenarnya. Hasil akhir yang berguna harus membedakan temuan yang didukung dari pertanyaan yang belum terselesaikan, tanpa menganggap jawaban lancar sebagai bukti tercapainya hasil yang diminta.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Diagnose an unsaved form value\n\nReview this form flow: the input displays draft.name; typing updates draft.name; Save sends original.name; after reload the old name reappears. Explain the mismatch and propose a minimal correction in framework-neutral pseudocode. Include a regression scenario that types a new name, saves, reloads, and checks the stored value. Do not claim any browser action occurred.A cause explanation, corrected Save pseudocode and an end-to-end regression scenario.The submitted value comes from the edited draft, and the reload check verifies persistence rather than just the visible input.gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash adalah model multimodal andalan Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen, dan tugas pengetahuan kompleks. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, serta PDF, mengembalikan teks, dan menawarkan penalaran low, medium, atau high dengan alat serta keluaran terstruktur. Batas masukan/keluaran yang didokumentasikan adalah 1048576/65536 token.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.8 Flash adalah model keluaran teks dari Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen multilangkah, dan alur kerja pengetahuan kompleks. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.7 Flash, dengan peningkatan pada rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan berbasis agen. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF, sehingga tugas dapat menggabungkan tujuan tertulis dengan materi sebenarnya yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Hasil yang berguna berupa perubahan kode, analisis yang dijelaskan, jawaban tertulis, atau catatan terstruktur.
Untuk tugas pemrograman, berikan persyaratan, berkas yang relevan, perilaku yang diamati, dan batasan yang harus dipertahankan. Tangkapan layar dapat menetapkan antarmuka yang dituju, sedangkan log atau contoh reproduksi memperlihatkan kegagalan. Untuk tugas debugging, minta model menelusuri ketidaksesuaian antara keadaan formulir yang terlihat dan nilai yang tersimpan, mengidentifikasi jalur kode yang bertanggung jawab, dan mengusulkan koreksi terfokus. Jaga kejelasan hasil akhir yang dituju agar rangkaian penyelidikan serta penggunaan alat yang lebih panjang tetap memiliki kondisi penyelesaian spesifik.
Untuk pekerjaan yang berjalan lebih lama, gunakan langkah penalaran yang lebih kecil, pemanggilan alat berulang, dan pemeriksaan hasil antara. Tingkat berpikir low, medium, dan high mengontrol jumlah penalaran; medium adalah default yang didokumentasikan. Low sesuai untuk draf cepat atau analisis terbatas, sedangkan high ditujukan untuk matematika sulit, pemrograman, atau tugas multilangkah. Gemini 3.8 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, tugas debugging berkelanjutan dan ekstraksi field sederhana memerlukan pilihan penalaran berbeda, bukan pengaturan yang sama untuk setiap permintaan.
Alat yang didokumentasikan mencakup pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Google Maps, dan konteks URL, dengan Computer Use tercantum sebagai kemampuan pratinjau. Keluaran terstruktur menentukan hasil yang dapat dibaca mesin. Fungsi harus memiliki tujuan dan definisi parameter yang jelas: model dapat meminta fungsi, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Pertahankan identitas fungsi dan materi yang benar-benar dikembalikan antargiliran. Jawaban akhir yang berguna menjelaskan bukti mana yang mendukung koreksi yang diusulkan atau nilai yang diekstrak.
Panduan migrasi 3.8 menggunakan kontrol tingkat berpikir sebagai pengganti konfigurasi anggaran penalaran lama dan menyarankan penghapusan parameter sampling yang sudah usang serta giliran model yang diisi sebelumnya. Panduan juga mewajibkan pelestarian signature pemikiran dalam alur kerja tanpa status yang relevan dan pencocokan respons fungsi dengan panggilannya berdasarkan identitas serta nama. Detail ini penting saat melanjutkan tugas multilangkah: giliran berikutnya memerlukan konteks sebelumnya yang sebenarnya, bukan uraian yang ditulis ulang dan kehilangan hasil alat atau signature. Jaga agar pertanyaan dan keluaran yang diminta tetap eksplisit dalam giliran user baru.
Untuk pekerjaan pengetahuan multimodal, identifikasi halaman dokumen, bagan, interval audio, atau peristiwa video yang relevan dan nyatakan kontribusinya terhadap jawaban. Perbandingan dokumen dapat meminta tabel perbedaan dengan kutipan sumber; pertanyaan bagan dapat meminta nilai yang terlihat dan kesimpulan yang didukungnya. Analisis video dapat meminta deskripsi peristiwa yang mendukung temuan. Model mengembalikan teks dari masukan ini. Gambar yang dihasilkan, ucapan, dan interaksi audio Live termasuk profil model yang terpisah.
Batas Gemini API model ini adalah 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sesuai dengan konteks model native hingga 1M dan keluaran teks 64K. Instruksi, riwayat percakapan, dan media yang diberikan menggunakan konteks masukan, sementara penalaran atau hasil akhir yang panjang harus muat dalam jatah keluaran yang didokumentasikan. Google juga mencantumkan caching, pemrosesan batch, serta pemrosesan Flex dan Priority untuk profil pembuat ini. Untuk item yang independen, pertahankan pengenal item yang stabil dan format keluaran eksplisit agar setiap hasil tetap terhubung dengan sumbernya.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi, kelambatan sesekali atau timeout, dan penggunaan token yang lebih besar pada tingkat upaya yang lebih tinggi. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang masih terbatas pada Januari 2025. Berikan bukti terkini atau gunakan alat grounding yang didokumentasikan jika tugas bergantung pada informasi setelah itu. Tinjau kutipan sumber, perhitungan, dan kode yang diusulkan berdasarkan masukan serta hasil eksekusi yang sebenarnya. Hasil akhir yang berguna harus membedakan temuan yang didukung dari pertanyaan yang belum terselesaikan, tanpa menganggap jawaban lancar sebagai bukti tercapainya hasil yang diminta.
POST /v1/messagestext, imagetext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-3.8-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 Model-specific | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomstop_sequences | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomtools | Jenistool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | 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 Model-specific | Bawaan— |
Kolomthinking.type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomthinking.budget_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomoutput_config.effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolommetadata | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomcache_control | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | 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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash adalah model multimodal andalan Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen, dan tugas pengetahuan kompleks. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, serta PDF, mengembalikan teks, dan menawarkan penalaran low, medium, atau high dengan alat serta keluaran terstruktur. Batas masukan/keluaran yang didokumentasikan adalah 1048576/65536 token.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.8 Flash adalah model keluaran teks dari Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen multilangkah, dan alur kerja pengetahuan kompleks. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.7 Flash, dengan peningkatan pada rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan berbasis agen. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF, sehingga tugas dapat menggabungkan tujuan tertulis dengan materi sebenarnya yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Hasil yang berguna berupa perubahan kode, analisis yang dijelaskan, jawaban tertulis, atau catatan terstruktur.
Untuk tugas pemrograman, berikan persyaratan, berkas yang relevan, perilaku yang diamati, dan batasan yang harus dipertahankan. Tangkapan layar dapat menetapkan antarmuka yang dituju, sedangkan log atau contoh reproduksi memperlihatkan kegagalan. Untuk tugas debugging, minta model menelusuri ketidaksesuaian antara keadaan formulir yang terlihat dan nilai yang tersimpan, mengidentifikasi jalur kode yang bertanggung jawab, dan mengusulkan koreksi terfokus. Jaga kejelasan hasil akhir yang dituju agar rangkaian penyelidikan serta penggunaan alat yang lebih panjang tetap memiliki kondisi penyelesaian spesifik.
Untuk pekerjaan yang berjalan lebih lama, gunakan langkah penalaran yang lebih kecil, pemanggilan alat berulang, dan pemeriksaan hasil antara. Tingkat berpikir low, medium, dan high mengontrol jumlah penalaran; medium adalah default yang didokumentasikan. Low sesuai untuk draf cepat atau analisis terbatas, sedangkan high ditujukan untuk matematika sulit, pemrograman, atau tugas multilangkah. Gemini 3.8 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, tugas debugging berkelanjutan dan ekstraksi field sederhana memerlukan pilihan penalaran berbeda, bukan pengaturan yang sama untuk setiap permintaan.
Alat yang didokumentasikan mencakup pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Google Maps, dan konteks URL, dengan Computer Use tercantum sebagai kemampuan pratinjau. Keluaran terstruktur menentukan hasil yang dapat dibaca mesin. Fungsi harus memiliki tujuan dan definisi parameter yang jelas: model dapat meminta fungsi, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Pertahankan identitas fungsi dan materi yang benar-benar dikembalikan antargiliran. Jawaban akhir yang berguna menjelaskan bukti mana yang mendukung koreksi yang diusulkan atau nilai yang diekstrak.
Panduan migrasi 3.8 menggunakan kontrol tingkat berpikir sebagai pengganti konfigurasi anggaran penalaran lama dan menyarankan penghapusan parameter sampling yang sudah usang serta giliran model yang diisi sebelumnya. Panduan juga mewajibkan pelestarian signature pemikiran dalam alur kerja tanpa status yang relevan dan pencocokan respons fungsi dengan panggilannya berdasarkan identitas serta nama. Detail ini penting saat melanjutkan tugas multilangkah: giliran berikutnya memerlukan konteks sebelumnya yang sebenarnya, bukan uraian yang ditulis ulang dan kehilangan hasil alat atau signature. Jaga agar pertanyaan dan keluaran yang diminta tetap eksplisit dalam giliran user baru.
Untuk pekerjaan pengetahuan multimodal, identifikasi halaman dokumen, bagan, interval audio, atau peristiwa video yang relevan dan nyatakan kontribusinya terhadap jawaban. Perbandingan dokumen dapat meminta tabel perbedaan dengan kutipan sumber; pertanyaan bagan dapat meminta nilai yang terlihat dan kesimpulan yang didukungnya. Analisis video dapat meminta deskripsi peristiwa yang mendukung temuan. Model mengembalikan teks dari masukan ini. Gambar yang dihasilkan, ucapan, dan interaksi audio Live termasuk profil model yang terpisah.
Batas Gemini API model ini adalah 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sesuai dengan konteks model native hingga 1M dan keluaran teks 64K. Instruksi, riwayat percakapan, dan media yang diberikan menggunakan konteks masukan, sementara penalaran atau hasil akhir yang panjang harus muat dalam jatah keluaran yang didokumentasikan. Google juga mencantumkan caching, pemrosesan batch, serta pemrosesan Flex dan Priority untuk profil pembuat ini. Untuk item yang independen, pertahankan pengenal item yang stabil dan format keluaran eksplisit agar setiap hasil tetap terhubung dengan sumbernya.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi, kelambatan sesekali atau timeout, dan penggunaan token yang lebih besar pada tingkat upaya yang lebih tinggi. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang masih terbatas pada Januari 2025. Berikan bukti terkini atau gunakan alat grounding yang didokumentasikan jika tugas bergantung pada informasi setelah itu. Tinjau kutipan sumber, perhitungan, dan kode yang diusulkan berdasarkan masukan serta hasil eksekusi yang sebenarnya. Hasil akhir yang berguna harus membedakan temuan yang didukung dari pertanyaan yang belum terselesaikan, tanpa menganggap jawaban lancar sebagai bukti tercapainya hasil yang diminta.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolompath.model | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-3.8-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 Model-specific | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.temperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.topP | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.topK | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.stopSequences | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
KolomgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomtools[].functionDeclarations | Jenisfunction_declaration[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
KolomtoolConfig.functionCallingConfig.mode | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
KolomsafetySettings | Jenisobject[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | 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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash adalah model multimodal andalan Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen, dan tugas pengetahuan kompleks. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, serta PDF, mengembalikan teks, dan menawarkan penalaran low, medium, atau high dengan alat serta keluaran terstruktur. Batas masukan/keluaran yang didokumentasikan adalah 1048576/65536 token.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.8 Flash adalah model keluaran teks dari Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen multilangkah, dan alur kerja pengetahuan kompleks. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.7 Flash, dengan peningkatan pada rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan berbasis agen. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF, sehingga tugas dapat menggabungkan tujuan tertulis dengan materi sebenarnya yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Hasil yang berguna berupa perubahan kode, analisis yang dijelaskan, jawaban tertulis, atau catatan terstruktur.
Untuk tugas pemrograman, berikan persyaratan, berkas yang relevan, perilaku yang diamati, dan batasan yang harus dipertahankan. Tangkapan layar dapat menetapkan antarmuka yang dituju, sedangkan log atau contoh reproduksi memperlihatkan kegagalan. Untuk tugas debugging, minta model menelusuri ketidaksesuaian antara keadaan formulir yang terlihat dan nilai yang tersimpan, mengidentifikasi jalur kode yang bertanggung jawab, dan mengusulkan koreksi terfokus. Jaga kejelasan hasil akhir yang dituju agar rangkaian penyelidikan serta penggunaan alat yang lebih panjang tetap memiliki kondisi penyelesaian spesifik.
Untuk pekerjaan yang berjalan lebih lama, gunakan langkah penalaran yang lebih kecil, pemanggilan alat berulang, dan pemeriksaan hasil antara. Tingkat berpikir low, medium, dan high mengontrol jumlah penalaran; medium adalah default yang didokumentasikan. Low sesuai untuk draf cepat atau analisis terbatas, sedangkan high ditujukan untuk matematika sulit, pemrograman, atau tugas multilangkah. Gemini 3.8 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, tugas debugging berkelanjutan dan ekstraksi field sederhana memerlukan pilihan penalaran berbeda, bukan pengaturan yang sama untuk setiap permintaan.
Alat yang didokumentasikan mencakup pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Google Maps, dan konteks URL, dengan Computer Use tercantum sebagai kemampuan pratinjau. Keluaran terstruktur menentukan hasil yang dapat dibaca mesin. Fungsi harus memiliki tujuan dan definisi parameter yang jelas: model dapat meminta fungsi, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Pertahankan identitas fungsi dan materi yang benar-benar dikembalikan antargiliran. Jawaban akhir yang berguna menjelaskan bukti mana yang mendukung koreksi yang diusulkan atau nilai yang diekstrak.
Panduan migrasi 3.8 menggunakan kontrol tingkat berpikir sebagai pengganti konfigurasi anggaran penalaran lama dan menyarankan penghapusan parameter sampling yang sudah usang serta giliran model yang diisi sebelumnya. Panduan juga mewajibkan pelestarian signature pemikiran dalam alur kerja tanpa status yang relevan dan pencocokan respons fungsi dengan panggilannya berdasarkan identitas serta nama. Detail ini penting saat melanjutkan tugas multilangkah: giliran berikutnya memerlukan konteks sebelumnya yang sebenarnya, bukan uraian yang ditulis ulang dan kehilangan hasil alat atau signature. Jaga agar pertanyaan dan keluaran yang diminta tetap eksplisit dalam giliran user baru.
Untuk pekerjaan pengetahuan multimodal, identifikasi halaman dokumen, bagan, interval audio, atau peristiwa video yang relevan dan nyatakan kontribusinya terhadap jawaban. Perbandingan dokumen dapat meminta tabel perbedaan dengan kutipan sumber; pertanyaan bagan dapat meminta nilai yang terlihat dan kesimpulan yang didukungnya. Analisis video dapat meminta deskripsi peristiwa yang mendukung temuan. Model mengembalikan teks dari masukan ini. Gambar yang dihasilkan, ucapan, dan interaksi audio Live termasuk profil model yang terpisah.
Batas Gemini API model ini adalah 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sesuai dengan konteks model native hingga 1M dan keluaran teks 64K. Instruksi, riwayat percakapan, dan media yang diberikan menggunakan konteks masukan, sementara penalaran atau hasil akhir yang panjang harus muat dalam jatah keluaran yang didokumentasikan. Google juga mencantumkan caching, pemrosesan batch, serta pemrosesan Flex dan Priority untuk profil pembuat ini. Untuk item yang independen, pertahankan pengenal item yang stabil dan format keluaran eksplisit agar setiap hasil tetap terhubung dengan sumbernya.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi, kelambatan sesekali atau timeout, dan penggunaan token yang lebih besar pada tingkat upaya yang lebih tinggi. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang masih terbatas pada Januari 2025. Berikan bukti terkini atau gunakan alat grounding yang didokumentasikan jika tugas bergantung pada informasi setelah itu. Tinjau kutipan sumber, perhitungan, dan kode yang diusulkan berdasarkan masukan serta hasil eksekusi yang sebenarnya. Hasil akhir yang berguna harus membedakan temuan yang didukung dari pertanyaan yang belum terselesaikan, tanpa menganggap jawaban lancar sebagai bukti tercapainya hasil yang diminta.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-3.8-flash | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Model-specific | 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-3.8-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-3.8-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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash adalah model multimodal andalan Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen, dan tugas pengetahuan kompleks. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, serta PDF, mengembalikan teks, dan menawarkan penalaran low, medium, atau high dengan alat serta keluaran terstruktur. Batas masukan/keluaran yang didokumentasikan adalah 1048576/65536 token.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.8 Flash adalah model keluaran teks dari Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen multilangkah, dan alur kerja pengetahuan kompleks. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.7 Flash, dengan peningkatan pada rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan berbasis agen. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF, sehingga tugas dapat menggabungkan tujuan tertulis dengan materi sebenarnya yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Hasil yang berguna berupa perubahan kode, analisis yang dijelaskan, jawaban tertulis, atau catatan terstruktur.
Untuk tugas pemrograman, berikan persyaratan, berkas yang relevan, perilaku yang diamati, dan batasan yang harus dipertahankan. Tangkapan layar dapat menetapkan antarmuka yang dituju, sedangkan log atau contoh reproduksi memperlihatkan kegagalan. Untuk tugas debugging, minta model menelusuri ketidaksesuaian antara keadaan formulir yang terlihat dan nilai yang tersimpan, mengidentifikasi jalur kode yang bertanggung jawab, dan mengusulkan koreksi terfokus. Jaga kejelasan hasil akhir yang dituju agar rangkaian penyelidikan serta penggunaan alat yang lebih panjang tetap memiliki kondisi penyelesaian spesifik.
Untuk pekerjaan yang berjalan lebih lama, gunakan langkah penalaran yang lebih kecil, pemanggilan alat berulang, dan pemeriksaan hasil antara. Tingkat berpikir low, medium, dan high mengontrol jumlah penalaran; medium adalah default yang didokumentasikan. Low sesuai untuk draf cepat atau analisis terbatas, sedangkan high ditujukan untuk matematika sulit, pemrograman, atau tugas multilangkah. Gemini 3.8 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, tugas debugging berkelanjutan dan ekstraksi field sederhana memerlukan pilihan penalaran berbeda, bukan pengaturan yang sama untuk setiap permintaan.
Alat yang didokumentasikan mencakup pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Google Maps, dan konteks URL, dengan Computer Use tercantum sebagai kemampuan pratinjau. Keluaran terstruktur menentukan hasil yang dapat dibaca mesin. Fungsi harus memiliki tujuan dan definisi parameter yang jelas: model dapat meminta fungsi, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Pertahankan identitas fungsi dan materi yang benar-benar dikembalikan antargiliran. Jawaban akhir yang berguna menjelaskan bukti mana yang mendukung koreksi yang diusulkan atau nilai yang diekstrak.
Panduan migrasi 3.8 menggunakan kontrol tingkat berpikir sebagai pengganti konfigurasi anggaran penalaran lama dan menyarankan penghapusan parameter sampling yang sudah usang serta giliran model yang diisi sebelumnya. Panduan juga mewajibkan pelestarian signature pemikiran dalam alur kerja tanpa status yang relevan dan pencocokan respons fungsi dengan panggilannya berdasarkan identitas serta nama. Detail ini penting saat melanjutkan tugas multilangkah: giliran berikutnya memerlukan konteks sebelumnya yang sebenarnya, bukan uraian yang ditulis ulang dan kehilangan hasil alat atau signature. Jaga agar pertanyaan dan keluaran yang diminta tetap eksplisit dalam giliran user baru.
Untuk pekerjaan pengetahuan multimodal, identifikasi halaman dokumen, bagan, interval audio, atau peristiwa video yang relevan dan nyatakan kontribusinya terhadap jawaban. Perbandingan dokumen dapat meminta tabel perbedaan dengan kutipan sumber; pertanyaan bagan dapat meminta nilai yang terlihat dan kesimpulan yang didukungnya. Analisis video dapat meminta deskripsi peristiwa yang mendukung temuan. Model mengembalikan teks dari masukan ini. Gambar yang dihasilkan, ucapan, dan interaksi audio Live termasuk profil model yang terpisah.
Batas Gemini API model ini adalah 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sesuai dengan konteks model native hingga 1M dan keluaran teks 64K. Instruksi, riwayat percakapan, dan media yang diberikan menggunakan konteks masukan, sementara penalaran atau hasil akhir yang panjang harus muat dalam jatah keluaran yang didokumentasikan. Google juga mencantumkan caching, pemrosesan batch, serta pemrosesan Flex dan Priority untuk profil pembuat ini. Untuk item yang independen, pertahankan pengenal item yang stabil dan format keluaran eksplisit agar setiap hasil tetap terhubung dengan sumbernya.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi, kelambatan sesekali atau timeout, dan penggunaan token yang lebih besar pada tingkat upaya yang lebih tinggi. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang masih terbatas pada Januari 2025. Berikan bukti terkini atau gunakan alat grounding yang didokumentasikan jika tugas bergantung pada informasi setelah itu. Tinjau kutipan sumber, perhitungan, dan kode yang diusulkan berdasarkan masukan serta hasil eksekusi yang sebenarnya. Hasil akhir yang berguna harus membedakan temuan yang didukung dari pertanyaan yang belum terselesaikan, tanpa menganggap jawaban lancar sebagai bukti tercapainya hasil yang diminta.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan gemini-3.8-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 $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "gemini-3.8-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.8-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-3.8-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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
google/gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash adalah model multimodal andalan Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen, dan tugas pengetahuan kompleks. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, serta PDF, mengembalikan teks, dan menawarkan penalaran low, medium, atau high dengan alat serta keluaran terstruktur. Batas masukan/keluaran yang didokumentasikan adalah 1048576/65536 token.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.8 Flash adalah model keluaran teks dari Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen multilangkah, dan alur kerja pengetahuan kompleks. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.7 Flash, dengan peningkatan pada rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan berbasis agen. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF, sehingga tugas dapat menggabungkan tujuan tertulis dengan materi sebenarnya yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Hasil yang berguna berupa perubahan kode, analisis yang dijelaskan, jawaban tertulis, atau catatan terstruktur.
Untuk tugas pemrograman, berikan persyaratan, berkas yang relevan, perilaku yang diamati, dan batasan yang harus dipertahankan. Tangkapan layar dapat menetapkan antarmuka yang dituju, sedangkan log atau contoh reproduksi memperlihatkan kegagalan. Untuk tugas debugging, minta model menelusuri ketidaksesuaian antara keadaan formulir yang terlihat dan nilai yang tersimpan, mengidentifikasi jalur kode yang bertanggung jawab, dan mengusulkan koreksi terfokus. Jaga kejelasan hasil akhir yang dituju agar rangkaian penyelidikan serta penggunaan alat yang lebih panjang tetap memiliki kondisi penyelesaian spesifik.
Untuk pekerjaan yang berjalan lebih lama, gunakan langkah penalaran yang lebih kecil, pemanggilan alat berulang, dan pemeriksaan hasil antara. Tingkat berpikir low, medium, dan high mengontrol jumlah penalaran; medium adalah default yang didokumentasikan. Low sesuai untuk draf cepat atau analisis terbatas, sedangkan high ditujukan untuk matematika sulit, pemrograman, atau tugas multilangkah. Gemini 3.8 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, tugas debugging berkelanjutan dan ekstraksi field sederhana memerlukan pilihan penalaran berbeda, bukan pengaturan yang sama untuk setiap permintaan.
Alat yang didokumentasikan mencakup pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Google Maps, dan konteks URL, dengan Computer Use tercantum sebagai kemampuan pratinjau. Keluaran terstruktur menentukan hasil yang dapat dibaca mesin. Fungsi harus memiliki tujuan dan definisi parameter yang jelas: model dapat meminta fungsi, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Pertahankan identitas fungsi dan materi yang benar-benar dikembalikan antargiliran. Jawaban akhir yang berguna menjelaskan bukti mana yang mendukung koreksi yang diusulkan atau nilai yang diekstrak.
Panduan migrasi 3.8 menggunakan kontrol tingkat berpikir sebagai pengganti konfigurasi anggaran penalaran lama dan menyarankan penghapusan parameter sampling yang sudah usang serta giliran model yang diisi sebelumnya. Panduan juga mewajibkan pelestarian signature pemikiran dalam alur kerja tanpa status yang relevan dan pencocokan respons fungsi dengan panggilannya berdasarkan identitas serta nama. Detail ini penting saat melanjutkan tugas multilangkah: giliran berikutnya memerlukan konteks sebelumnya yang sebenarnya, bukan uraian yang ditulis ulang dan kehilangan hasil alat atau signature. Jaga agar pertanyaan dan keluaran yang diminta tetap eksplisit dalam giliran user baru.
Untuk pekerjaan pengetahuan multimodal, identifikasi halaman dokumen, bagan, interval audio, atau peristiwa video yang relevan dan nyatakan kontribusinya terhadap jawaban. Perbandingan dokumen dapat meminta tabel perbedaan dengan kutipan sumber; pertanyaan bagan dapat meminta nilai yang terlihat dan kesimpulan yang didukungnya. Analisis video dapat meminta deskripsi peristiwa yang mendukung temuan. Model mengembalikan teks dari masukan ini. Gambar yang dihasilkan, ucapan, dan interaksi audio Live termasuk profil model yang terpisah.
Batas Gemini API model ini adalah 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sesuai dengan konteks model native hingga 1M dan keluaran teks 64K. Instruksi, riwayat percakapan, dan media yang diberikan menggunakan konteks masukan, sementara penalaran atau hasil akhir yang panjang harus muat dalam jatah keluaran yang didokumentasikan. Google juga mencantumkan caching, pemrosesan batch, serta pemrosesan Flex dan Priority untuk profil pembuat ini. Untuk item yang independen, pertahankan pengenal item yang stabil dan format keluaran eksplisit agar setiap hasil tetap terhubung dengan sumbernya.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi, kelambatan sesekali atau timeout, dan penggunaan token yang lebih besar pada tingkat upaya yang lebih tinggi. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang masih terbatas pada Januari 2025. Berikan bukti terkini atau gunakan alat grounding yang didokumentasikan jika tugas bergantung pada informasi setelah itu. Tinjau kutipan sumber, perhitungan, dan kode yang diusulkan berdasarkan masukan serta hasil eksekusi yang sebenarnya. Hasil akhir yang berguna harus membedakan temuan yang didukung dari pertanyaan yang belum terselesaikan, tanpa menganggap jawaban lancar sebagai bukti tercapainya hasil yang diminta.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan google/gemini-3.8-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. Model-specific | 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 Model-specific | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Model-specific | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Model-specific | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Model-specific | 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 Model-specific | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | 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-3.8-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-3.8-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-3.8-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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
google/gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash adalah model multimodal andalan Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen, dan tugas pengetahuan kompleks. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, serta PDF, mengembalikan teks, dan menawarkan penalaran low, medium, atau high dengan alat serta keluaran terstruktur. Batas masukan/keluaran yang didokumentasikan adalah 1048576/65536 token.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.8 Flash adalah model keluaran teks dari Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen multilangkah, dan alur kerja pengetahuan kompleks. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.7 Flash, dengan peningkatan pada rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan berbasis agen. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF, sehingga tugas dapat menggabungkan tujuan tertulis dengan materi sebenarnya yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Hasil yang berguna berupa perubahan kode, analisis yang dijelaskan, jawaban tertulis, atau catatan terstruktur.
Untuk tugas pemrograman, berikan persyaratan, berkas yang relevan, perilaku yang diamati, dan batasan yang harus dipertahankan. Tangkapan layar dapat menetapkan antarmuka yang dituju, sedangkan log atau contoh reproduksi memperlihatkan kegagalan. Untuk tugas debugging, minta model menelusuri ketidaksesuaian antara keadaan formulir yang terlihat dan nilai yang tersimpan, mengidentifikasi jalur kode yang bertanggung jawab, dan mengusulkan koreksi terfokus. Jaga kejelasan hasil akhir yang dituju agar rangkaian penyelidikan serta penggunaan alat yang lebih panjang tetap memiliki kondisi penyelesaian spesifik.
Untuk pekerjaan yang berjalan lebih lama, gunakan langkah penalaran yang lebih kecil, pemanggilan alat berulang, dan pemeriksaan hasil antara. Tingkat berpikir low, medium, dan high mengontrol jumlah penalaran; medium adalah default yang didokumentasikan. Low sesuai untuk draf cepat atau analisis terbatas, sedangkan high ditujukan untuk matematika sulit, pemrograman, atau tugas multilangkah. Gemini 3.8 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, tugas debugging berkelanjutan dan ekstraksi field sederhana memerlukan pilihan penalaran berbeda, bukan pengaturan yang sama untuk setiap permintaan.
Alat yang didokumentasikan mencakup pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Google Maps, dan konteks URL, dengan Computer Use tercantum sebagai kemampuan pratinjau. Keluaran terstruktur menentukan hasil yang dapat dibaca mesin. Fungsi harus memiliki tujuan dan definisi parameter yang jelas: model dapat meminta fungsi, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Pertahankan identitas fungsi dan materi yang benar-benar dikembalikan antargiliran. Jawaban akhir yang berguna menjelaskan bukti mana yang mendukung koreksi yang diusulkan atau nilai yang diekstrak.
Panduan migrasi 3.8 menggunakan kontrol tingkat berpikir sebagai pengganti konfigurasi anggaran penalaran lama dan menyarankan penghapusan parameter sampling yang sudah usang serta giliran model yang diisi sebelumnya. Panduan juga mewajibkan pelestarian signature pemikiran dalam alur kerja tanpa status yang relevan dan pencocokan respons fungsi dengan panggilannya berdasarkan identitas serta nama. Detail ini penting saat melanjutkan tugas multilangkah: giliran berikutnya memerlukan konteks sebelumnya yang sebenarnya, bukan uraian yang ditulis ulang dan kehilangan hasil alat atau signature. Jaga agar pertanyaan dan keluaran yang diminta tetap eksplisit dalam giliran user baru.
Untuk pekerjaan pengetahuan multimodal, identifikasi halaman dokumen, bagan, interval audio, atau peristiwa video yang relevan dan nyatakan kontribusinya terhadap jawaban. Perbandingan dokumen dapat meminta tabel perbedaan dengan kutipan sumber; pertanyaan bagan dapat meminta nilai yang terlihat dan kesimpulan yang didukungnya. Analisis video dapat meminta deskripsi peristiwa yang mendukung temuan. Model mengembalikan teks dari masukan ini. Gambar yang dihasilkan, ucapan, dan interaksi audio Live termasuk profil model yang terpisah.
Batas Gemini API model ini adalah 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sesuai dengan konteks model native hingga 1M dan keluaran teks 64K. Instruksi, riwayat percakapan, dan media yang diberikan menggunakan konteks masukan, sementara penalaran atau hasil akhir yang panjang harus muat dalam jatah keluaran yang didokumentasikan. Google juga mencantumkan caching, pemrosesan batch, serta pemrosesan Flex dan Priority untuk profil pembuat ini. Untuk item yang independen, pertahankan pengenal item yang stabil dan format keluaran eksplisit agar setiap hasil tetap terhubung dengan sumbernya.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi, kelambatan sesekali atau timeout, dan penggunaan token yang lebih besar pada tingkat upaya yang lebih tinggi. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang masih terbatas pada Januari 2025. Berikan bukti terkini atau gunakan alat grounding yang didokumentasikan jika tugas bergantung pada informasi setelah itu. Tinjau kutipan sumber, perhitungan, dan kode yang diusulkan berdasarkan masukan serta hasil eksekusi yang sebenarnya. Hasil akhir yang berguna harus membedakan temuan yang didukung dari pertanyaan yang belum terselesaikan, tanpa menganggap jawaban lancar sebagai bukti tercapainya hasil yang diminta.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan google/gemini-3.8-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 $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "google/gemini-3.8-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.8-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-3.8-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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
~google/gemini-flash-latestGemini 3.8 Flash adalah model multimodal andalan Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen, dan tugas pengetahuan kompleks. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, serta PDF, mengembalikan teks, dan menawarkan penalaran low, medium, atau high dengan alat serta keluaran terstruktur. Batas masukan/keluaran yang didokumentasikan adalah 1048576/65536 token.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.8 Flash adalah model keluaran teks dari Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen multilangkah, dan alur kerja pengetahuan kompleks. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.7 Flash, dengan peningkatan pada rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan berbasis agen. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF, sehingga tugas dapat menggabungkan tujuan tertulis dengan materi sebenarnya yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Hasil yang berguna berupa perubahan kode, analisis yang dijelaskan, jawaban tertulis, atau catatan terstruktur.
Untuk tugas pemrograman, berikan persyaratan, berkas yang relevan, perilaku yang diamati, dan batasan yang harus dipertahankan. Tangkapan layar dapat menetapkan antarmuka yang dituju, sedangkan log atau contoh reproduksi memperlihatkan kegagalan. Untuk tugas debugging, minta model menelusuri ketidaksesuaian antara keadaan formulir yang terlihat dan nilai yang tersimpan, mengidentifikasi jalur kode yang bertanggung jawab, dan mengusulkan koreksi terfokus. Jaga kejelasan hasil akhir yang dituju agar rangkaian penyelidikan serta penggunaan alat yang lebih panjang tetap memiliki kondisi penyelesaian spesifik.
Untuk pekerjaan yang berjalan lebih lama, gunakan langkah penalaran yang lebih kecil, pemanggilan alat berulang, dan pemeriksaan hasil antara. Tingkat berpikir low, medium, dan high mengontrol jumlah penalaran; medium adalah default yang didokumentasikan. Low sesuai untuk draf cepat atau analisis terbatas, sedangkan high ditujukan untuk matematika sulit, pemrograman, atau tugas multilangkah. Gemini 3.8 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, tugas debugging berkelanjutan dan ekstraksi field sederhana memerlukan pilihan penalaran berbeda, bukan pengaturan yang sama untuk setiap permintaan.
Alat yang didokumentasikan mencakup pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Google Maps, dan konteks URL, dengan Computer Use tercantum sebagai kemampuan pratinjau. Keluaran terstruktur menentukan hasil yang dapat dibaca mesin. Fungsi harus memiliki tujuan dan definisi parameter yang jelas: model dapat meminta fungsi, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Pertahankan identitas fungsi dan materi yang benar-benar dikembalikan antargiliran. Jawaban akhir yang berguna menjelaskan bukti mana yang mendukung koreksi yang diusulkan atau nilai yang diekstrak.
Panduan migrasi 3.8 menggunakan kontrol tingkat berpikir sebagai pengganti konfigurasi anggaran penalaran lama dan menyarankan penghapusan parameter sampling yang sudah usang serta giliran model yang diisi sebelumnya. Panduan juga mewajibkan pelestarian signature pemikiran dalam alur kerja tanpa status yang relevan dan pencocokan respons fungsi dengan panggilannya berdasarkan identitas serta nama. Detail ini penting saat melanjutkan tugas multilangkah: giliran berikutnya memerlukan konteks sebelumnya yang sebenarnya, bukan uraian yang ditulis ulang dan kehilangan hasil alat atau signature. Jaga agar pertanyaan dan keluaran yang diminta tetap eksplisit dalam giliran user baru.
Untuk pekerjaan pengetahuan multimodal, identifikasi halaman dokumen, bagan, interval audio, atau peristiwa video yang relevan dan nyatakan kontribusinya terhadap jawaban. Perbandingan dokumen dapat meminta tabel perbedaan dengan kutipan sumber; pertanyaan bagan dapat meminta nilai yang terlihat dan kesimpulan yang didukungnya. Analisis video dapat meminta deskripsi peristiwa yang mendukung temuan. Model mengembalikan teks dari masukan ini. Gambar yang dihasilkan, ucapan, dan interaksi audio Live termasuk profil model yang terpisah.
Batas Gemini API model ini adalah 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sesuai dengan konteks model native hingga 1M dan keluaran teks 64K. Instruksi, riwayat percakapan, dan media yang diberikan menggunakan konteks masukan, sementara penalaran atau hasil akhir yang panjang harus muat dalam jatah keluaran yang didokumentasikan. Google juga mencantumkan caching, pemrosesan batch, serta pemrosesan Flex dan Priority untuk profil pembuat ini. Untuk item yang independen, pertahankan pengenal item yang stabil dan format keluaran eksplisit agar setiap hasil tetap terhubung dengan sumbernya.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi, kelambatan sesekali atau timeout, dan penggunaan token yang lebih besar pada tingkat upaya yang lebih tinggi. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang masih terbatas pada Januari 2025. Berikan bukti terkini atau gunakan alat grounding yang didokumentasikan jika tugas bergantung pada informasi setelah itu. Tinjau kutipan sumber, perhitungan, dan kode yang diusulkan berdasarkan masukan serta hasil eksekusi yang sebenarnya. Hasil akhir yang berguna harus membedakan temuan yang didukung dari pertanyaan yang belum terselesaikan, tanpa menganggap jawaban lancar sebagai bukti tercapainya hasil yang diminta.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan ~google/gemini-flash-latest | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: These roles are explicitly represented by Source compatibility types; the exact model role set remains model-specific. Model-specific | 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; use actual returned ID | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Round-trip actual returned reasoning where this model uses it | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Model-specific | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Model-specific | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Model-specific | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: function tool supplied | 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 Model-specific | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Model-specific | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options is rejected on this Ultra text route | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h is rejected in actual prompt-cache locations | Bawaan— |
Teks · UTF8 text
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakmessage array with role/content shape |
Parameterfile_material | Kontrakactual UTF-8 document inserted as literal text; no file ID inferred |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakmodel-specific; user function tools differ from hosted tools |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Send exact model ID with messages.
Context length is not an output cap.
A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding.
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-flash-latest", "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-flash-latest',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-flash-latest',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 or SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.
Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied.
| 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 | KondisiInvalid required fields, material representation or parameter value | Langkah berikutnyaCorrect the indicated fields before a new creation request. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
~google/gemini-flash-latestGemini 3.8 Flash adalah model multimodal andalan Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen, dan tugas pengetahuan kompleks. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, serta PDF, mengembalikan teks, dan menawarkan penalaran low, medium, atau high dengan alat serta keluaran terstruktur. Batas masukan/keluaran yang didokumentasikan adalah 1048576/65536 token.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Gemini 3.8 Flash adalah model keluaran teks dari Google untuk rekayasa perangkat lunak berkelanjutan, agen multilangkah, dan alur kerja pengetahuan kompleks. Model ini dikembangkan dari Gemini 3.7 Flash, dengan peningkatan pada rekayasa perangkat lunak dan pekerjaan pengetahuan berbasis agen. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF, sehingga tugas dapat menggabungkan tujuan tertulis dengan materi sebenarnya yang diperlukan untuk menyelesaikannya. Hasil yang berguna berupa perubahan kode, analisis yang dijelaskan, jawaban tertulis, atau catatan terstruktur.
Untuk tugas pemrograman, berikan persyaratan, berkas yang relevan, perilaku yang diamati, dan batasan yang harus dipertahankan. Tangkapan layar dapat menetapkan antarmuka yang dituju, sedangkan log atau contoh reproduksi memperlihatkan kegagalan. Untuk tugas debugging, minta model menelusuri ketidaksesuaian antara keadaan formulir yang terlihat dan nilai yang tersimpan, mengidentifikasi jalur kode yang bertanggung jawab, dan mengusulkan koreksi terfokus. Jaga kejelasan hasil akhir yang dituju agar rangkaian penyelidikan serta penggunaan alat yang lebih panjang tetap memiliki kondisi penyelesaian spesifik.
Untuk pekerjaan yang berjalan lebih lama, gunakan langkah penalaran yang lebih kecil, pemanggilan alat berulang, dan pemeriksaan hasil antara. Tingkat berpikir low, medium, dan high mengontrol jumlah penalaran; medium adalah default yang didokumentasikan. Low sesuai untuk draf cepat atau analisis terbatas, sedangkan high ditujukan untuk matematika sulit, pemrograman, atau tugas multilangkah. Gemini 3.8 Flash tidak mendukung tingkat berpikir minimal. Karena itu, tugas debugging berkelanjutan dan ekstraksi field sederhana memerlukan pilihan penalaran berbeda, bukan pengaturan yang sama untuk setiap permintaan.
Alat yang didokumentasikan mencakup pemanggilan fungsi, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Google Maps, dan konteks URL, dengan Computer Use tercantum sebagai kemampuan pratinjau. Keluaran terstruktur menentukan hasil yang dapat dibaca mesin. Fungsi harus memiliki tujuan dan definisi parameter yang jelas: model dapat meminta fungsi, sedangkan aplikasi yang terhubung menjalankan operasi dan mengembalikan hasilnya. Pertahankan identitas fungsi dan materi yang benar-benar dikembalikan antargiliran. Jawaban akhir yang berguna menjelaskan bukti mana yang mendukung koreksi yang diusulkan atau nilai yang diekstrak.
Panduan migrasi 3.8 menggunakan kontrol tingkat berpikir sebagai pengganti konfigurasi anggaran penalaran lama dan menyarankan penghapusan parameter sampling yang sudah usang serta giliran model yang diisi sebelumnya. Panduan juga mewajibkan pelestarian signature pemikiran dalam alur kerja tanpa status yang relevan dan pencocokan respons fungsi dengan panggilannya berdasarkan identitas serta nama. Detail ini penting saat melanjutkan tugas multilangkah: giliran berikutnya memerlukan konteks sebelumnya yang sebenarnya, bukan uraian yang ditulis ulang dan kehilangan hasil alat atau signature. Jaga agar pertanyaan dan keluaran yang diminta tetap eksplisit dalam giliran user baru.
Untuk pekerjaan pengetahuan multimodal, identifikasi halaman dokumen, bagan, interval audio, atau peristiwa video yang relevan dan nyatakan kontribusinya terhadap jawaban. Perbandingan dokumen dapat meminta tabel perbedaan dengan kutipan sumber; pertanyaan bagan dapat meminta nilai yang terlihat dan kesimpulan yang didukungnya. Analisis video dapat meminta deskripsi peristiwa yang mendukung temuan. Model mengembalikan teks dari masukan ini. Gambar yang dihasilkan, ucapan, dan interaksi audio Live termasuk profil model yang terpisah.
Batas Gemini API model ini adalah 1048576 token masukan dan 65536 token keluaran, sesuai dengan konteks model native hingga 1M dan keluaran teks 64K. Instruksi, riwayat percakapan, dan media yang diberikan menggunakan konteks masukan, sementara penalaran atau hasil akhir yang panjang harus muat dalam jatah keluaran yang didokumentasikan. Google juga mencantumkan caching, pemrosesan batch, serta pemrosesan Flex dan Priority untuk profil pembuat ini. Untuk item yang independen, pertahankan pengenal item yang stabil dan format keluaran eksplisit agar setiap hasil tetap terhubung dengan sumbernya.
Kemungkinan batasan mencakup halusinasi, kelambatan sesekali atau timeout, dan penggunaan token yang lebih besar pada tingkat upaya yang lebih tinggi. Batas pengetahuannya adalah Maret 2026, dengan beberapa bidang masih terbatas pada Januari 2025. Berikan bukti terkini atau gunakan alat grounding yang didokumentasikan jika tugas bergantung pada informasi setelah itu. Tinjau kutipan sumber, perhitungan, dan kode yang diusulkan berdasarkan masukan serta hasil eksekusi yang sebenarnya. Hasil akhir yang berguna harus membedakan temuan yang didukung dari pertanyaan yang belum terselesaikan, tanpa menganggap jawaban lancar sebagai bukti tercapainya hasil yang diminta.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan ~google/gemini-flash-latest | 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 · UTF-8 text
messages[].content string
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakRead the actual UTF-8 document and put its text in the indicated input or message content string. |
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 $0.0003 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "~google/gemini-flash-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-flash-latest', '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-flash-latest', '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 or SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.
Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied.
| 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 | KondisiInvalid required fields, material representation or parameter value | Langkah berikutnyaCorrect the indicated fields before a new creation request. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Diagnose an unsaved form value\n\nReview this form flow: the input displays draft.name; typing updates draft.name; Save sends original.name; after reload the old name reappears. Explain the mismatch and propose a minimal correction in framework-neutral pseudocode. Include a regression scenario that types a new name, saves, reloads, and checks the stored value. Do not claim any browser action occurred.A cause explanation, corrected Save pseudocode and an end-to-end regression scenario.The submitted value comes from the edited draft, and the reload check verifies persistence rather than just the visible input.