Gemini 2.5 Flash-Lite è il profilo leggero stabile di Google per traduzione ad alto volume, classificazione e semplice estrazione di dati. Il suo ragionamento ibrido può usare o omettere il thinking in base al compito. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF e produce testo. Un risultato utile è una categoria, una traduzione concisa, un record estratto dal materiale fornito o una spiegazione scritta delimitata.
Per la classificazione, definisci categorie, regola decisionale e forma della risposta. Mantieni l'identificativo della fonte in un risultato quando vengono elaborati più elementi indipendenti. Per la classificazione di messaggi di assistenza, classifica un messaggio per tipo di problema e restituisci la frase che sostiene la categoria. Includi una regola per prove mancanti o ambigue, affinché una risposta scorrevole non riempia un campo obbligatorio con un'ipotesi. Il ruolo leggero del modello è più utile quando input e risultato richiesto sono chiaramente specificati.
Il thinking è disattivato per impostazione predefinita nella configurazione documentata di 2.5 Flash-Lite. La guida al thinking di Google GenerateContent consente un budget di thinking esplicito da 512 a 24,576 token, zero per mantenerlo disattivato e -1 per richiedere thinking dinamico. Sono controlli del budget di ragionamento, separati dalla capacità di risposta finale. Abilita ragionamento aggiuntivo quando un'estrazione ha condizioni interagenti o una classificazione ha eccezioni; una conversione semplice può conservare il comportamento predefinito senza thinking. La guida osserva che il modello può usare più o meno token di thinking rispetto al budget richiesto.
Per la traduzione, fornisci lingua di destinazione, pubblico e termini da conservare. Specifica se il risultato debba contenere soltanto la traduzione o un record etichettato. Per l'estrazione documentale, definisci i campi e richiedi brani sorgente che consentano di verificare l'output. Per una registrazione, distingui una trascrizione da un riepilogo e identifica il brano rilevante. Immagini o video possono fornire elementi a sostegno di una risposta testuale. Il risultato desiderato dovrebbe rimanere chiaro anche quando l'input combina più tipi di contenuti multimediali.
La tabella dell'esatto modello stabile elenca chiamate di funzione, esecuzione di codice, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Maps, contesto URL e output strutturati. Le funzioni necessitano di uno scopo chiaro e parametri definiti; l'applicazione collegata esegue l'operazione e ne fornisce il risultato. Per l'estrazione basata su schema, convalida la struttura restituita e confrontane i valori con il materiale originale. Una decisione sugli strumenti o un record ben formato sono utili soltanto nel contesto della fonte e delle prove effettivamente restituite.
La scheda nativa indica una finestra di contesto di 1M e output testuale di 64K. La pagina del modello API specifica 1,048,576 token di input e 65,536 token di output. Istruzioni, contenuto sorgente e conversazione conservata consumano il budget di input, mentre ragionamento e limite di risposta influiscono sul fatto che il risultato finale rientri nei limiti. Per questo profilo del produttore sono elencati caching, batch, Flex ed elaborazione Priority. Per compiti ripetuti, conserva le stesse definizioni di categorie o campi e porta gli identificativi nel risultato, affinché una verifica successiva possa localizzare l'elemento di origine.
Questo profilo stabile è separato dalle varianti Preview di giugno e settembre descritte altrove nella famiglia. La scheda nativa condivisa attribuisce i miglioramenti della September Preview, inclusi rispetto delle istruzioni e concisione, specificamente a quell'anteprima; non dovrebbero essere trasferiti implicitamente all'identificativo stabile. Le generazioni Flash-Lite successive usano inoltre controlli di thinking e tabelle delle capacità diversi. Conserva l'edizione e scegli le impostazioni documentate per essa, anziché sostituire i budget 2.5 con la sintassi dei livelli di thinking di Gemini 3.
La scheda elenca allucinazioni e limiti nella comprensione causale, nella deduzione logica complessa e nel ragionamento controfattuale, e indica un limite temporale delle conoscenze a gennaio 2025. Fornisci prove attuali o usa un flusso di grounding documentato quando contano fatti più recenti. Controlla le traduzioni per il significato, i campi estratti per il supporto delle fonti e le trascrizioni rispetto all'audio. Un risultato piccolo e mirato rende pratica questa verifica, senza considerare una risposta rifinita come prova che la fonte contenesse il dettaglio affermato.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Flash-Lite è il profilo leggero stabile di Google per traduzione ad alto volume, classificazione e semplice estrazione di dati. Il suo ragionamento ibrido può usare o omettere il thinking in base al compito. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF e produce testo. Un risultato utile è una categoria, una traduzione concisa, un record estratto dal materiale fornito o una spiegazione scritta delimitata.\n\nPer la classificazione, definisci categorie, regola decisionale e forma della risposta. Mantieni l'identificativo della fonte in un risultato quando vengono elaborati più elementi indipendenti. Per la classificazione di messaggi di assistenza, classifica un messaggio per tipo di problema e restituisci la frase che sostiene la categoria. Includi una regola per prove mancanti o ambigue, affinché una risposta scorrevole non riempia un campo obbligatorio con un'ipotesi. Il ruolo leggero del modello è più utile quando input e risultato richiesto sono chiaramente specificati.\n\nIl thinking è disattivato per impostazione predefinita nella configurazione documentata di 2.5 Flash-Lite. La guida al thinking di Google GenerateContent consente un budget di thinking esplicito da 512 a 24,576 token, zero per mantenerlo disattivato e -1 per richiedere thinking dinamico. Sono controlli del budget di ragionamento, separati dalla capacità di risposta finale. Abilita ragionamento aggiuntivo quando un'estrazione ha condizioni interagenti o una classificazione ha eccezioni; una conversione semplice può conservare il comportamento predefinito senza thinking. La guida osserva che il modello può usare più o meno token di thinking rispetto al budget richiesto.\n\nPer la traduzione, fornisci lingua di destinazione, pubblico e termini da conservare. Specifica se il risultato debba contenere soltanto la traduzione o un record etichettato. Per l'estrazione documentale, definisci i campi e richiedi brani sorgente che consentano di verificare l'output. Per una registrazione, distingui una trascrizione da un riepilogo e identifica il brano rilevante. Immagini o video possono fornire elementi a sostegno di una risposta testuale. Il risultato desiderato dovrebbe rimanere chiaro anche quando l'input combina più tipi di contenuti multimediali.\n\nLa tabella dell'esatto modello stabile elenca chiamate di funzione, esecuzione di codice, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Maps, contesto URL e output strutturati. Le funzioni necessitano di uno scopo chiaro e parametri definiti; l'applicazione collegata esegue l'operazione e ne fornisce il risultato. Per l'estrazione basata su schema, convalida la struttura restituita e confrontane i valori con il materiale originale. Una decisione sugli strumenti o un record ben formato sono utili soltanto nel contesto della fonte e delle prove effettivamente restituite.\n\nLa scheda nativa indica una finestra di contesto di 1M e output testuale di 64K. La pagina del modello API specifica 1,048,576 token di input e 65,536 token di output. Istruzioni, contenuto sorgente e conversazione conservata consumano il budget di input, mentre ragionamento e limite di risposta influiscono sul fatto che il risultato finale rientri nei limiti. Per questo profilo del produttore sono elencati caching, batch, Flex ed elaborazione Priority. Per compiti ripetuti, conserva le stesse definizioni di categorie o campi e porta gli identificativi nel risultato, affinché una verifica successiva possa localizzare l'elemento di origine.\n\nQuesto profilo stabile è separato dalle varianti Preview di giugno e settembre descritte altrove nella famiglia. La scheda nativa condivisa attribuisce i miglioramenti della September Preview, inclusi rispetto delle istruzioni e concisione, specificamente a quell'anteprima; non dovrebbero essere trasferiti implicitamente all'identificativo stabile. Le generazioni Flash-Lite successive usano inoltre controlli di thinking e tabelle delle capacità diversi. Conserva l'edizione e scegli le impostazioni documentate per essa, anziché sostituire i budget 2.5 con la sintassi dei livelli di thinking di Gemini 3.\n\nLa scheda elenca allucinazioni e limiti nella comprensione causale, nella deduzione logica complessa e nel ragionamento controfattuale, e indica un limite temporale delle conoscenze a gennaio 2025. Fornisci prove attuali o usa un flusso di grounding documentato quando contano fatti più recenti. Controlla le traduzioni per il significato, i campi estratti per il supporto delle fonti e le trascrizioni rispetto all'audio. Un risultato piccolo e mirato rende pratica questa verifica, senza considerare una risposta rifinita come prova che la fonte contenesse il dettaglio affermato.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "5c8e0bf27536a539fceee05879a90f0d64c3622b59c7474681f038d82123411b", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "it", "methods": [ { "html": "google/gemini-2.5-flash-lite:batchGemini 2.5 Flash-Lite è il modello testuale multimodale stabile di Google per classificazione frequente, traduzione e semplice estrazione. Il thinking è disattivato per impostazione predefinita e può essere abilitato con un budget di ragionamento di 512–24,576 token. Accetta testo e contenuti multimediali, con strumenti, output strutturati e un limite di input di 1,048,576 token.
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 Flash-Lite è il profilo leggero stabile di Google per traduzione ad alto volume, classificazione e semplice estrazione di dati. Il suo ragionamento ibrido può usare o omettere il thinking in base al compito. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF e produce testo. Un risultato utile è una categoria, una traduzione concisa, un record estratto dal materiale fornito o una spiegazione scritta delimitata.
Per la classificazione, definisci categorie, regola decisionale e forma della risposta. Mantieni l'identificativo della fonte in un risultato quando vengono elaborati più elementi indipendenti. Per la classificazione di messaggi di assistenza, classifica un messaggio per tipo di problema e restituisci la frase che sostiene la categoria. Includi una regola per prove mancanti o ambigue, affinché una risposta scorrevole non riempia un campo obbligatorio con un'ipotesi. Il ruolo leggero del modello è più utile quando input e risultato richiesto sono chiaramente specificati.
Il thinking è disattivato per impostazione predefinita nella configurazione documentata di 2.5 Flash-Lite. La guida al thinking di Google GenerateContent consente un budget di thinking esplicito da 512 a 24,576 token, zero per mantenerlo disattivato e -1 per richiedere thinking dinamico. Sono controlli del budget di ragionamento, separati dalla capacità di risposta finale. Abilita ragionamento aggiuntivo quando un'estrazione ha condizioni interagenti o una classificazione ha eccezioni; una conversione semplice può conservare il comportamento predefinito senza thinking. La guida osserva che il modello può usare più o meno token di thinking rispetto al budget richiesto.
Per la traduzione, fornisci lingua di destinazione, pubblico e termini da conservare. Specifica se il risultato debba contenere soltanto la traduzione o un record etichettato. Per l'estrazione documentale, definisci i campi e richiedi brani sorgente che consentano di verificare l'output. Per una registrazione, distingui una trascrizione da un riepilogo e identifica il brano rilevante. Immagini o video possono fornire elementi a sostegno di una risposta testuale. Il risultato desiderato dovrebbe rimanere chiaro anche quando l'input combina più tipi di contenuti multimediali.
La tabella dell'esatto modello stabile elenca chiamate di funzione, esecuzione di codice, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Maps, contesto URL e output strutturati. Le funzioni necessitano di uno scopo chiaro e parametri definiti; l'applicazione collegata esegue l'operazione e ne fornisce il risultato. Per l'estrazione basata su schema, convalida la struttura restituita e confrontane i valori con il materiale originale. Una decisione sugli strumenti o un record ben formato sono utili soltanto nel contesto della fonte e delle prove effettivamente restituite.
La scheda nativa indica una finestra di contesto di 1M e output testuale di 64K. La pagina del modello API specifica 1,048,576 token di input e 65,536 token di output. Istruzioni, contenuto sorgente e conversazione conservata consumano il budget di input, mentre ragionamento e limite di risposta influiscono sul fatto che il risultato finale rientri nei limiti. Per questo profilo del produttore sono elencati caching, batch, Flex ed elaborazione Priority. Per compiti ripetuti, conserva le stesse definizioni di categorie o campi e porta gli identificativi nel risultato, affinché una verifica successiva possa localizzare l'elemento di origine.
Questo profilo stabile è separato dalle varianti Preview di giugno e settembre descritte altrove nella famiglia. La scheda nativa condivisa attribuisce i miglioramenti della September Preview, inclusi rispetto delle istruzioni e concisione, specificamente a quell'anteprima; non dovrebbero essere trasferiti implicitamente all'identificativo stabile. Le generazioni Flash-Lite successive usano inoltre controlli di thinking e tabelle delle capacità diversi. Conserva l'edizione e scegli le impostazioni documentate per essa, anziché sostituire i budget 2.5 con la sintassi dei livelli di thinking di Gemini 3.
La scheda elenca allucinazioni e limiti nella comprensione causale, nella deduzione logica complessa e nel ragionamento controfattuale, e indica un limite temporale delle conoscenze a gennaio 2025. Fornisci prove attuali o usa un flusso di grounding documentato quando contano fatti più recenti. Controlla le traduzioni per il significato, i campi estratti per il supporto delle fonti e le trascrizioni rispetto all'audio. Un risultato piccolo e mirato rende pratica questa verifica, senza considerare una risposta rifinita come prova che la fonte contenesse il dettaglio affermato.
POST /v1/batchestexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti /v1/chat/completions | Predefinito— |
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-2.5-flash-lite:batch | Predefinito— |
Camporequests | Tipobatch_item[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Camporequests[].custom_id | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.messages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campocompletion_window | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti 24h | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Camporequests[].body.model | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti google/gemini-2.5-flash-lite:batch, google/gemini-2.5-flash-lite | Predefinito— |
Campoprovider.only | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti google-ai-studio | Predefinito— |
Campoprovider.allow_fallbacks | Tipoboolean|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti false, null | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattoendpoint, model, requests |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrorepresentation | Contrattorequests[] inline; ogni elemento contiene custom_id e body |
Parametrorequest_endpoint_profile | Contratto/v1/chat/completions |
Parametrofile_material | ContrattoIl chiamante può leggere localmente i dati JSONL effettivi in UTF-8 e inserirli in requests[]. Non viene usato alcun purpose di caricamento, input_file_id o riferimento a file. Il materiale del cliente mancante o vuoto interrompe la preparazione prima del POST. |
Parametroserialization_order | Contrattoendpoint, model, provider (se fornito), completion_window (se fornito), requests per ultimo |
Parametrooptional_controls | Contrattoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Parametroschema_scope | ContrattoCorpi delle richieste Chat Completions per testo nella struttura inline Batch documentata. |
Ciclo di vita: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id effettivo della risposta alla creazione originale; stesso utente/chiave/gruppo
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0001 / 1K token Output · Token in output $0.0004 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00002 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.0001 / 1K token Output · Token in output $0.0004 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00002 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-flash-lite:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-2.5-flash-lite:batch', 'google/gemini-2.5-flash-lite']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash-lite:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON inline di results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nConserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva il JSON completo dello stato originale, ogni result/custom_id e il corpo completo della risposta o dell'errore. Salva i results[] completati come JSONL senza filtrarli.
Conserva l'ID dell'operazione originale. La risposta 503 result_pending_check contiene X-Should-Retry:false; non reinviare mai un batch originale il cui esito è sconosciuto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response.body.choices[].message.content | Tipostring|null |
Camporesults[].error | Tipoobject|null |
Campousage | Tipoobject|null |
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campoendpoint | Tipostring |
Campostatus | Tipostring |
Camporequest_counts | Tipoobject |
Camporesults[].id | Tipostring |
Camporesults[].response.status_code | Tipointeger |
Camporesults[].response.request_id | Tipostring |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneStruttura inline documentata non valida, chiavi duplicate, identità degli elementi non valida o conflitto con le capacità configurate del modello. | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di qualsiasi nuovo invio. |
Risposta401 · authentication_error | CondizioneChiave API non valida. | Passaggio successivoUsa la chiave Ailoot autorizzata. |
Risposta403 · permission_error | CondizioneGruppo Batch non disponibile. | Passaggio successivoVerifica le autorizzazioni della chiave e del gruppo. |
Risposta422 · invalid_request_error | CondizioneBatch usa l'addebito sul saldo; la creazione tramite abbonamento viene rifiutata. | Passaggio successivoUsa il gruppo autorizzato con addebito sul saldo. |
Risposta422 · price_unavailable | CondizioneNon è possibile formulare un preventivo per l'input Batch. | Passaggio successivoConserva la risposta; usa l'input documentato per la famiglia. |
Risposta402 · billing_error | CondizioneRiserva Batch non disponibile. | Passaggio successivoRisolvi le condizioni di ammissione prima di una nuova richiesta. |
Risposta503 · price_unavailable | CondizionePrezzo del metodo Batch o tariffe native non disponibili. | Passaggio successivoConserva la risposta; non sostituire i prezzi. |
Risposta503 · api_error | CondizioneLa rotta esatta del fornitore non è disponibile. | Passaggio successivoConserva la risposta per la riparazione della rotta. |
Risposta503 · result_pending_check | CondizioneIl risultato originale richiede una verifica; X-Should-Retry:false. | Passaggio successivoConserva operation_id/id originale e leggine lo stato; non ripetere mai il POST originale. |
Risposta404 · not_found | CondizioneL'operazione di stato Batch è assente o appartiene a un'altra identità. | Passaggio successivoUsa l'id originale esatto e lo stesso utente/chiave/gruppo. |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash-lite:batch
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.