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Google: Gemini 2.5 Pro

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Google: Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro è il modello stabile di Google con thinking per codice complesso, matematica, discipline STEM e analisi a contesto lungo. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF e restituisce testo, con strumenti e output strutturati. Il suo budget di ragionamento dinamico supporta 128–32,768 token e non può essere completamente disabilitato.

Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

Gemini 2.5 Pro è il profilo stabile di Google con thinking per programmazione avanzata, matematica, discipline STEM e analisi a contesto lungo. Può comprendere testo, audio, immagini, video e interi repository di codice, e il suo profilo Gemini API accetta anche input PDF. L'output è testo, incluso codice, analisi scritta o un record strutturato. Un incarico utile fornisce le prove e chiede un risultato verificabile, come una soluzione spiegata, un rilievo sulla base di codice o un confronto tra più documenti.

Per la programmazione, fornisci i file pertinenti, il comportamento osservato e la modifica o domanda che conta. Il contesto lungo può aiutare il modello a mettere in relazione i moduli, anziché ragionare da un solo frammento isolato. Per un'indagine su un percorso di codice, chiedigli di seguire un identificativo da un modulo di input attraverso elaborazione e memorizzazione, identificare dove cambia un contratto e proporre una correzione mirata. Conserva i vincoli e chiedi riferimenti a supporto. Una revisione proposta necessita di confronto con il codice effettivo e con qualsiasi convalida eseguita tramite gli strumenti collegati.

Per la matematica o l'analisi scientifica, dichiara il problema, le ipotesi, le unità e la forma richiesta della risposta. Fornisci dati o figure da cui dipende il calcolo. Chiedi il risultato supportato e le verifiche che lo rendono valutabile, come casi limite o un confronto con i valori originali. La capacità di ragionamento del modello non elimina l'ambiguità nell'enunciato del problema. Mantieni visibile una quantità sconosciuta o un'ipotesi non supportata, anziché sostituirla con un valore conveniente.

Il thinking dinamico è il predefinito documentato. La guida Gemini 2.5 GenerateContent supporta per Pro un budget di ragionamento esplicito da 128 a 32,768 token, oppure -1 per thinking adattivo. Questa edizione non può disabilitare completamente il thinking. Questi controlli differiscono dall'opzione a budget zero di Flash e dalle impostazioni dei livelli di thinking di Gemini 3. Il budget di thinking guida il ragionamento, anziché garantire un numero esatto di token interni, e un limite di risposta deve anche lasciare spazio al risultato finale.

Per il lavoro documentale multimodale, identifica le pagine, il grafico, la regione dell'immagine o l'evento della registrazione che dovrebbero sostenere la risposta. Un compito pratico di sintesi può richiedere le affermazioni concorrenti di più documenti sorgente, i brani che le sostengono e le differenze rilevanti per una decisione. Chiedi al modello di distinguere un fatto dichiarato da un'inferenza. Per video o audio, definisci se il risultato debba essere una descrizione, una trascrizione, un riepilogo o un confronto. In questo profilo, immagine e suono sono prove per un risultato testuale.

La pagina dell'esatta API documenta chiamate di funzione, esecuzione di codice, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Maps, contesto URL e output strutturati. Definisci scopi delle funzioni e campi dei parametri e conserva i risultati reali nei turni successivi. Per un record vincolato da schema, specifica i campi obbligatori e come debbano essere rappresentate le informazioni mancanti. L'architettura nativa è un transformer multimodale sparse mixture-of-experts; tale design del modello non fornisce di per sé l'esecuzione di uno strumento esterno o un'applicazione completa oltre al testo o codice restituito.

La scheda nativa elenca un contesto di input di 1M e output testuale di 64K; la tabella API specifica 1,048,576 token di input e 65,536 token di output. Istruzioni, contenuto sorgente e cronologia conservata contribuiscono alla preparazione dell'input. La capacità massima di risposta comprende i token di ragionamento, quindi un limite eccessivamente ridotto può interrompere la risposta finale. Caching ed elaborazione batch sono documentati, insieme alle opzioni Flex e Priority. Conserva ogni identificativo di fonte e la forma finale richiesta quando prepari compiti indipendenti a contesto lungo.

L'identificativo stabile è distinto dalle edizioni Experimental e Preview discusse separatamente nella scheda condivisa del modello Pro. Non attribuire i loro risultati specifici di versione a questo profilo soltanto perché condividono il nome Pro. La scheda identifica possibili allucinazioni e limiti nella comprensione causale, nella deduzione complessa e nel ragionamento controfattuale, con un limite temporale delle conoscenze a gennaio 2025. Fornisci prove aggiornate quando conta e controlla riferimenti alle fonti, calcoli e modifiche proposte. L'output utile è l'artefatto testuale o di codice supportato richiesto dal compito.

Caso pratico

Caso pratico

Esempio tecnico in inglese

Trace an identifier through storage

Trace this identifier through three excerpts: form sends {customer_id:'0017'}; service computes id=Number(body.customer_id); repository stores String(id). Requirement: preserve leading zeros. Identify where the contract changes, propose a minimal consistent correction and give tests for '0017', '17' and a missing ID. Do not claim the tests were executed.

Risultato atteso

A source-path explanation, a proposed patch and a three-case regression-test plan.

Verificare il risultato

Check that the proposed path preserves distinct strings 0017 and 17 while specifying missing-ID behavior.
Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-2.5-pro

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro

Introduzione

Gemini 2.5 Pro è il modello stabile di Google con thinking per codice complesso, matematica, discipline STEM e analisi a contesto lungo. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF e restituisce testo, con strumenti e output strutturati. Il suo budget di ragionamento dinamico supporta 128–32,768 token e non può essere completamente disabilitato.

Input accettati
Testo · Immagini
Risultati
Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipi di input
text, image
Tipi di output
text
Contesto
1.048.576 tokens
Output massimo
65.536 tokens
Formato di output
json o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
gemini-2.5-pro
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
user, assistant
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostring|content_block[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
CamposystemTipostring|content_block[]RequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObbligatorioValori e limiti
Minimo: 1
Il limite si applica a: Limite esatto del modello o della scheda selezionati
Predefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
CampotemperatureTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotop_pTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campostop_sequencesTipostring[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotoolsTipotool[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].nameTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: Strumento fornito
Predefinito—
Campotools[].descriptionTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotools[].input_schemaTipoJSON_schemaRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotool_choiceTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campothinking.typeTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campothinking.budget_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campooutput_config.effortTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampometadataTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campocache_controlTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content o blocco type=text

Testo + immagine

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} o origine type=url

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametromaterial_typesContrattotext, image
ParametrorequiredContrattomodel, messages, max_tokens
Parametrooptional_controlsContrattonull
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
Parametrotext_file_materialContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto

Ciclo di vita: exact retained published method

Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.

Tariffe

Tariffe dei metodi Ailoot

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Input
0,00125 USD / 1K
Output
0,01 USD / 1K
Lettura dalla cache
0,000125 USD / 1K

Prezzi per lunghezza della richiesta · Anthropic Messages

Dimensione della richiesta, in tokenInputOutputLettura dalla cacheScrittura nella cacheCache 5 minCache 1 ora
Dimensione della richiesta, in token(0; 200.000]Input0,00125 USDOutput0,01 USDLettura dalla cache0,000125 USDScrittura nella cacheTariffa base: —Cache 5 minTariffa base: —Cache 1 oraTariffa base: —
Dimensione della richiesta, in token(200.000; ∞)Input0,0025 USDOutput0,015 USDLettura dalla cache0,00025 USDScrittura nella cacheTariffa base: —Cache 5 minTariffa base: —Cache 1 oraTariffa base: —

Tariffe in USD per 1K token. Se non è impostata alcuna tariffa, viene ereditata la tariffa base di questo metodo; «—» indica che non è impostata alcuna tariffa base.

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Dettagli della tariffa di riferimento

I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.

Listini di riferimento del modello

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneOpenAI Chat · Tariffe base per tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
Output · Token di ragionamento in uscita $0.02 / 1K token
ConfigurazioneOpenAI Chat · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite incluso200.000Costo
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneOpenAI Chat · Fascia 2 in base alla lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di200.000Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.005 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0005 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneAnthropic Messages · Tariffe base per tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
Output · Token di ragionamento in uscita $0.02 / 1K token
ConfigurazioneAnthropic Messages · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite incluso200.000Costo
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneAnthropic Messages · Fascia 2 in base alla lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di200.000Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.005 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0005 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Esempi di richieste

Ailoot · Anthropic Messages

Esempio di testoInput, immaginePython SDKNode.js SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-pro", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="gemini-2.5-pro",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],
)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(msg.to_dict(mode="json"))
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "gemini-2.5-pro",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
import anthropic,os
from pathlib import Path

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.messages.stream(model='gemini-2.5-pro',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ricevi e salva i risultati

Ailoot · Anthropic Messages

json o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Alias dei percorsi dei metodi

/chat/completions

ID di chiamata correlati

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent gemini-2.5-pro

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro

Introduzione

Gemini 2.5 Pro è il modello stabile di Google con thinking per codice complesso, matematica, discipline STEM e analisi a contesto lungo. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF e restituisce testo, con strumenti e output strutturati. Il suo budget di ragionamento dinamico supporta 128–32,768 token e non può essere completamente disabilitato.

Input accettati
Testo · Immagini
Risultati
Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent
Tipi di input
text, image
Tipi di output
text
Contesto
1.048.576 tokens
Output massimo
65.536 tokens
Formato di output
json o streaming supportato
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
Campopath.modelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
gemini-2.5-pro
Predefinito—
CampocontentsTipocontent[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Campocontents[].roleTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
user, model
Predefinito—
Campocontents[].partsTipopart[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
CamposystemInstructionTipocontentRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
CampogenerationConfig.maxOutputTokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
CampogenerationConfig.temperatureTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampogenerationConfig.topPTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampogenerationConfig.topKTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampogenerationConfig.stopSequencesTipostring[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampogenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughtsTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampogenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudgetTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].functionDeclarationsTipofunction_declaration[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotoolConfig.functionCallingConfig.modeTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CamposafetySettingsTipoobject[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CamposessionIdTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

contents[].parts[].text

Testo + immagine

parts[].inlineData={mimeType,data}

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametromaterial_typesContrattotext, image
ParametrorequiredContrattocontents
Parametrooptional_controlsContrattonull
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
Parametrotext_file_materialContrattoContenuto UTF-8 effettivo inserito come testo; ID di file/URLs richiedono supporto separato ed esatto

Ciclo di vita: exact retained published method

Le strutture dei metodi e gli ID sono esatti; la capacità del fornitore è distinta dall’ammissione delle richieste.

Tariffe

Tariffe dei metodi Ailoot

Ailoot Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
Input
0,00125 USD / 1K
Output
0,01 USD / 1K
Lettura dalla cache
0,000125 USD / 1K

Prezzi per lunghezza della richiesta · Gemini generateContent

Dimensione della richiesta, in tokenInputOutputLettura dalla cacheScrittura nella cacheCache 5 minCache 1 ora
Dimensione della richiesta, in token(0; 200.000]Input0,00125 USDOutput0,01 USDLettura dalla cache0,000125 USDScrittura nella cacheTariffa base: —Cache 5 minTariffa base: —Cache 1 oraTariffa base: —
Dimensione della richiesta, in token(200.000; ∞)Input0,0025 USDOutput0,015 USDLettura dalla cache0,00025 USDScrittura nella cacheTariffa base: —Cache 5 minTariffa base: —Cache 1 oraTariffa base: —

Tariffe in USD per 1K token. Se non è impostata alcuna tariffa, viene ereditata la tariffa base di questo metodo; «—» indica che non è impostata alcuna tariffa base.

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Dettagli della tariffa di riferimento

I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.

Listini di riferimento del modello

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneOpenAI Chat · Tariffe base per tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
Output · Token di ragionamento in uscita $0.02 / 1K token
ConfigurazioneOpenAI Chat · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite incluso200.000Costo
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneOpenAI Chat · Fascia 2 in base alla lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di200.000Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.005 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0005 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneAnthropic Messages · Tariffe base per tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
Output · Token di ragionamento in uscita $0.02 / 1K token
ConfigurazioneAnthropic Messages · Fascia 1 in base alla lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite incluso200.000Costo
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneAnthropic Messages · Fascia 2 in base alla lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di200.000Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.005 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0005 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Esempi di richieste

Ailoot · Gemini generateContent

Esempio di testoInput, immaginePython SDKNode.js SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}]
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="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
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent \
  -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
from google import genai
from google.genai import types
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = genai.Client(
    api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],
    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),
)
resp = client.models.generate_content(model="gemini-2.5-pro", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(resp.to_json_dict())
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });
const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-2.5-pro", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    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;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
from google import genai
from google.genai import types
import os
from pathlib import Path

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

count=0
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
    for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-2.5-pro',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):
        payload=chunk.to_json_dict()
        log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
        save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))
        count+=1

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Ailoot · Gemini generateContent

json o streaming supportato

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i candidati e le parti, comprese le chiamate a funzione, le firme di ragionamento e i dati di utilizzo; assembla i frammenti del flusso nell’ordine.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
CamporesponseIdTipostring
CampomodelVersionTipostring
Campocandidates[].content.parts[]Tipotext|inlineData|functionCall|other part
Campocandidates[].finishReasonTipostring
CampousageMetadataTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Alias dei percorsi dei metodi

/chat/completions

ID di chiamata correlati

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gemini-2.5-pro

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro
ID del modello
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Introduzione

Gemini 2.5 Pro è il modello stabile di Google con thinking per codice complesso, matematica, discipline STEM e analisi a contesto lungo. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF e restituisce testo, con strumenti e output strutturati. Il suo budget di ragionamento dinamico supporta 128–32,768 token e non può essere completamente disabilitato.

Input accettati
Testo
Risultati
Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipi di input
text
Tipi di output
text
Formato di output
json o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
gemini-2.5-pro
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: Conversazione testuale
Predefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametromessagesContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametrofile_materialContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametrooptional_controlsContrattostream
Parametrocontrol_scopeContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false.
Parametrooutput_modalitiesContrattotext
Parametrohosted_operationsContrattofalse
Parametromultimodal_input_bindingContrattonull

Alias del metodo: /chat/completions

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Invia l’ID esatto del modello con messages.

La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.

Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
Tariffe della cache esplicita
Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita
Output di ragionamento
Al ragionamento si applica la tariffa elencata per il sottoinsieme all'interno dell'output aggregato; non conteggiare quei token due volte. Quando l'output include token di ragionamento

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
Output · Token di ragionamento in uscita $0.02 / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite incluso200.000Costo
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di200.000Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.005 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0005 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-2.5-pro","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-pro", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

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Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Alias dei percorsi dei metodi

/chat/completions

ID di chiamata correlati

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-2.5-pro

gemini-2.5-pro

Google /gemini-2.5-pro
ID del modello
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Introduzione

Gemini 2.5 Pro è il modello stabile di Google con thinking per codice complesso, matematica, discipline STEM e analisi a contesto lungo. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF e restituisce testo, con strumenti e output strutturati. Il suo budget di ragionamento dinamico supporta 128–32,768 token e non può essere completamente disabilitato.

Input accettati
Testo
Risultati
json · sse

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipi di input
text
Tipi di output
json, sse
Formato di output
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
gemini-2.5-pro
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
user, assistant
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF-8

Stringa messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages, max_tokens
Parametrooptional_controlsContrattostream
Parametromaterial_typesContrattotext
Parametrotext_file_materialContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio.

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
Tariffe della cache esplicita
Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita
Output di ragionamento
Al ragionamento si applica la tariffa elencata per il sottoinsieme all'interno dell'output aggregato; non conteggiare quei token due volte. Quando l'output include token di ragionamento

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
Output · Token di ragionamento in uscita $0.02 / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite incluso200.000Costo
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di200.000Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.005 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0005 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo
{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Alias dei percorsi dei metodi

/chat/completions

ID di chiamata correlati

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-2.5-pro

google/gemini-2.5-pro

Google /google/gemini-2.5-pro
ID del modello
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Introduzione

Gemini 2.5 Pro è il modello stabile di Google con thinking per codice complesso, matematica, discipline STEM e analisi a contesto lungo. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF e restituisce testo, con strumenti e output strutturati. Il suo budget di ragionamento dinamico supporta 128–32,768 token e non può essere completamente disabilitato.

Input accettati
Testo
Risultati
Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipi di input
text
Tipi di output
text
Formato di output
json o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
google/gemini-2.5-pro
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Esempi: system, user, assistant, tool, function
Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello.
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito
Predefinito—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza
Predefinito—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotemperatureTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotop_pTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostopTipostring|string[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].typeTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
function
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Si applica quando: Funzione fornita come strumento
Predefinito—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camposervice_tierTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampoinstructionsTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Campo di compatibilità
Predefinito—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
text
Predefinito—
CampoproviderTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra
Predefinito—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt
Predefinito—
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametromessagesContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametrofile_materialContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametrooptional_controlsContrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrocontrol_scopeContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati
Parametrooutput_modalitiesContrattotext
Parametrohosted_operationsContrattofalse
Parametromultimodal_input_bindingContrattonull

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Invia l’ID esatto del modello con messages.

La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.

Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
Tariffe della cache esplicita
Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita
Output di ragionamento
Al ragionamento si applica la tariffa elencata per il sottoinsieme all'interno dell'output aggregato; non conteggiare quei token due volte. Quando l'output include token di ragionamento

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
Output · Token di ragionamento in uscita $0.02 / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite incluso200.000Costo
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di200.000Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.005 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0005 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

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

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

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

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Alias dei percorsi dei metodi

/chat/completions

ID di chiamata correlati

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-2.5-pro

google/gemini-2.5-pro

Google /google/gemini-2.5-pro
ID del modello
  • gemini-2.5-pro
  • google/gemini-2.5-pro

Introduzione

Gemini 2.5 Pro è il modello stabile di Google con thinking per codice complesso, matematica, discipline STEM e analisi a contesto lungo. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF e restituisce testo, con strumenti e output strutturati. Il suo budget di ragionamento dinamico supporta 128–32,768 token e non può essere completamente disabilitato.

Input accettati
Testo
Risultati
json · sse

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipi di input
text
Tipi di output
json, sse
Formato di output
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
google/gemini-2.5-pro
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
user, assistant
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF-8

Stringa messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages, max_tokens
Parametrooptional_controlsContrattostream
Parametromaterial_typesContrattotext
Parametrotext_file_materialContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio.

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
Tariffe della cache esplicita
Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita
Output di ragionamento
Al ragionamento si applica la tariffa elencata per il sottoinsieme all'interno dell'output aggregato; non conteggiare quei token due volte. Quando l'output include token di ragionamento

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
Output · Token di ragionamento in uscita $0.02 / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite incluso200.000Costo
Input · Token in input $0.0025 / 1K token
Output · Token in output $0.02 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.00025 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneFascia 2 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di200.000Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.005 / 1K token
Output · Token in output $0.03 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.0005 / 1K token
Input · Scrittura nella cache $0.00075 / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo
{
  "model": "google/gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot gemini-2.5-pro
Ailoot Ultra gemini-2.5-pro, google/gemini-2.5-pro

Alias dei percorsi dei metodi

/chat/completions

ID di chiamata correlati

google/gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro, gemini-2.5-pro

FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro
Quali input e risultati sono disponibili?

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: text, image → text

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-2.5-pro: text, image → text

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-pro: text → text

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: text → json, sse

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro: text → text

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-pro: text → json, sse

Quali campi usa la richiesta?

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: model, messages, system, max_tokens, stream, metadata

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-2.5-pro: contents, systemInstruction, sessionId

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-pro: model, messages, stream

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · google/gemini-2.5-pro: model, messages, max_tokens, stream

Quali limiti si applicano?

POST /v1/messages · gemini-2.5-pro: ctx: 1048576; max_out: 65536; messages.min_items: 1; max_tokens.minimum: 1

POST /v1beta/models/{model}:generateContent · gemini-2.5-pro: ctx: 1048576; max_out: 65536; contents.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · gemini-2.5-pro: messages.min_items: 1

POST /v1/chat/completions · google/gemini-2.5-pro: messages.min_items: 1

Maggiori dettagli

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