gemini-3-pro-preview
Gemini 3 Pro Preview è il modello di ragionamento multimodale di Google per testo, immagini, audio, video e PDF, con output testuale. L’ampio spazio di input, le capacità di programmazione e i flussi con strumenti supportati lo rendono adatto ad analisi dettagliate, confronti tra documenti ed esecuzione di compiti basata sulle prove.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
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POST /v1/messagesgemini-3-pro-preview
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 3 Pro Preview è il profilo di anteprima Gemini 3 Pro di Google per il ragionamento multimodale e la generazione di testo. Può lavorare con testo, immagini, audio, video e documenti PDF e restituire un risultato scritto. Gli impieghi previsti comprendono analisi complesse, programmazione avanzata, sviluppo di algoritmi e compiti che combinano un insieme consistente di fonti con una domanda specifica.
Modello e struttura dell’input
Gemini 3 Pro è un modello sparse mixture-of-experts basato su transformer, con supporto nativo per input multimodali. La sua architettura instrada ogni token attraverso un sottoinsieme selezionato di esperti. Si tratta di una caratteristica progettuale del modello, anziché di un controllo utente per selezionare un particolare esperto o fissare una configurazione di erogazione.
Prepara gli input in funzione delle informazioni necessarie al compito. Un documento, uno screenshot e una registrazione audio possono fornire prove diverse. Identifica il contenuto di ciascun elemento e il modo in cui deve contribuire alla risposta. L’output rimane testuale; comprendere materiale visivo o parlato non trasforma questa anteprima in un generatore di immagini, voce o video.
Analisi multimodale
Usa le immagini per domande sul contenuto visibile, l’audio per informazioni parlate o acustiche e il video per una sequenza in cui contano i cambiamenti nel tempo. Allega il contenuto effettivo alla domanda, anziché descriverlo soltanto a memoria. Quando confronti più elementi, etichettali chiaramente, così la risposta potrà riferirsi alla fonte corretta.
Per esempio, un brief di analisi del prodotto può combinare una specifica scritta, uno screenshot dell’interfaccia e una dimostrazione registrata. Chiedi un confronto che separi ciò che la specifica promette da ciò che è visibile o udibile nel materiale fornito. Definisci il risultato desiderato come un insieme di conclusioni, osservazioni di supporto e domande irrisolte.
Per un compito su PDF, fornisci il documento e identifica le sezioni o le affermazioni da esaminare. Una domanda utile chiede un confronto, un’estrazione o una spiegazione legata alla fonte, anziché richiedere soltanto un riepilogo generale di un file di grandi dimensioni.
Contesto lungo e spazio per l’output
La specifica esatta dell’anteprima indica un limite di input di 1.048.576 token e un limite di output di 65.536 token. Il produttore dichiara gennaio 2025 come limite temporale delle conoscenze; fornisci prove più recenti quando la domanda dipende da eventi o informazioni successivi. Questi limiti sono distinti. Un ampio insieme di fonti può essere letto per produrre una risposta mirata senza richiedere al modello di riprodurre ogni parte dell’input.
Organizza il materiale lungo rendendone chiara la struttura: titoli dei documenti, confini delle sezioni, percorsi del codice e domanda a cui l’output deve rispondere. Mantieni le eccezioni e le definizioni pertinenti vicino al contenuto a cui si applicano. Se il compito richiede una relazione lunga, specificane le sezioni e le prove attese in ciascuna.
Un’ampia finestra di contesto non garantisce che ogni dettaglio riceva la stessa attenzione o che ogni conclusione sia corretta. Google segnala anche un possibile peggioramento nelle conversazioni con più turni; riesamina i fatti importanti delle fonti e il contesto riutilizzato man mano che lo scambio prosegue. Controlla la risposta rispetto ai passaggi o agli elementi specifici che ne sostengono le affermazioni importanti.
Programmazione e sviluppo di algoritmi
Gli impieghi previsti dal produttore comprendono programmazione avanzata e lavoro algoritmico. Fornisci il sorgente pertinente, le ipotesi sull’ambiente, l’errore osservato e il comportamento atteso. Per un compito algoritmico, definisci l’input, l’output desiderato e condizioni quali ordinamento, duplicati o dati non validi.
Un brief di debug utile affianca l’input che causa il problema e l’errore alla porzione minima di sorgente pertinente. Chiedi una diagnosi e una modifica mirata, quindi verifica se la modifica proposta affronta il comportamento segnalato. Il codice generato e l’affermazione che dovrebbe funzionare sono diversi da un’implementazione eseguita e verificata.
Per una domanda su un repository più ampio, usa lo spazio di input per fornire i file necessari con etichette di percorso chiare. Specifica se il risultato desiderato è una spiegazione, una patch proposta o un’analisi delle alternative, così da dare al risultato uno scopo concreto.
Strumenti, fonti e risultati strutturati
La specifica del produttore per questa anteprima supporta chiamate di funzioni, esecuzione di codice, ricerca nei file, ancoraggio alla ricerca e contesto da URL. Queste funzionalità hanno ruoli distinti. Una chiamata di funzione descrive un’operazione che un’applicazione deve eseguire; il risultato dello strumento fornisce poi prove per il passaggio successivo del modello. L’esecuzione di codice è un flusso con strumenti, anziché una garanzia che qualsiasi codice applicativo generato sia già stato testato.
L’ancoraggio alla ricerca e il contesto da URL offrono flussi orientati alle fonti, mentre la ricerca nei file opera su una raccolta di file preparata. Conserva i risultati degli strumenti e le associazioni alle fonti insieme alla risposta, così da poter esaminare una conclusione. Secondo la specifica, il profilo non supporta l’uso del computer né l’ancoraggio a Maps.
Il supporto per output strutturati può esprimere un risultato secondo uno schema definito. Specifica i campi e il loro significato prima della generazione e controlla tanto il contenuto quanto il formato. Un oggetto strutturato valido richiede comunque una verifica dei fatti e della corrispondenza al compito.
Ragionamento, riutilizzo e confini tra edizioni
Questa anteprima supporta la modalità di pensiero. Usa un compito chiaro, prove pertinenti e vincoli espliciti per il lavoro che richiede più passaggi di ragionamento. Il risultato dovrebbe spiegare le ipotesi e la conclusione utile; il ragionamento nascosto o la presenza di una modalità di pensiero non costituiscono di per sé una verifica.
Il produttore elenca anche il supporto per cache e batch. Si tratta di funzionalità di elaborazione separate dalle capacità di contenuto del modello e la loro presenza non dimostra che una specifica richiesta sia stata memorizzata in cache o che un risultato batch sia corretto.
Mantieni Gemini 3 Pro Preview distinto da Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 3 Pro Image e dai profili audio o Live. L’output di questa anteprima è testuale e la sua specifica non comprende generazione di immagini, generazione audio o funzionamento Live. Valuta la risposta, il codice o il risultato strutturato restituito rispetto all’insieme di fonti fornito e al compito previsto.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions gemini-3-pro-preview
gemini-3-pro-previewIntroduzione
Gemini 3 Pro Preview è il modello di ragionamento multimodale di Google per testo, immagini, audio, video e PDF, con output testuale. L’ampio spazio di input, le capacità di programmazione e i flussi con strumenti supportati lo rendono adatto ad analisi dettagliate, confronti tra documenti ed esecuzione di compiti basata sulle prove.
- 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
| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti gemini-3-pro-preview | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Conversazione testuale | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Combinazioni di materiali in input
Testo · Testo UTF8
messages[].content
Parametri e ciclo di vita del metodo
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametrocontrol_scope | ContrattoConversazione testuale; stream è un booleano e per impostazione predefinita vale false. |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
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
- Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
- Modalità flex
- Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
- Sforzo massimo di ragionamento
- Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
- Tariffe della cache esplicita
- Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita
Tariffe Ailoot
Prezzi per configurazione
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.024 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
Esempi di richieste
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3-pro-preview","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-3-pro-preview", 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"))
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
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
Errori e passaggi successivi
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Alias
Alias del modello
Ailoot Ultra gemini-3-pro-preview
Alias dei percorsi dei metodi
/chat/completions
ID di chiamata correlati
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages gemini-3-pro-preview
gemini-3-pro-previewIntroduzione
Gemini 3 Pro Preview è il modello di ragionamento multimodale di Google per testo, immagini, audio, video e PDF, con output testuale. L’ampio spazio di input, le capacità di programmazione e i flussi con strumenti supportati lo rendono adatto ad analisi dettagliate, confronti tra documenti ed esecuzione di compiti basata sulle prove.
- 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
| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti gemini-3-pro-preview | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Combinazioni di materiali in input
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
Parametri e ciclo di vita del metodo
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi 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
- Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
- Modalità flex
- Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
- Sforzo massimo di ragionamento
- Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
- Tariffe della cache esplicita
- Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita
Tariffe Ailoot
Prezzi per configurazione
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.004 / 1K token Output · Token in output $0.024 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache $0 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
Esempi di richieste
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "gemini-3-pro-preview",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-3-pro-preview', '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-3-pro-preview', '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
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
Errori e passaggi successivi
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Alias
Alias del modello
Ailoot Ultra gemini-3-pro-preview
Alias dei percorsi dei metodi
/chat/completions
ID di chiamata correlati
FAQ · gemini-3-pro-preview
- Quali input e risultati sono disponibili?
POST /v1/chat/completions·gemini-3-pro-preview:text→textPOST /v1/messages·gemini-3-pro-preview:text→json,sse- Quali campi usa la richiesta?
POST /v1/chat/completions·gemini-3-pro-preview:model,messages,streamPOST /v1/messages·gemini-3-pro-preview:model,messages,max_tokens,stream- Quali limiti si applicano?
POST /v1/chat/completions·gemini-3-pro-preview:messages.min_items:1