Gemini 2.5 Flash è il profilo stabile di Google a ragionamento ibrido per un lavoro multimodale versatile e uso agentico degli strumenti. Offre risposte con e senza thinking per compiti multimodali su larga scala che necessitano di diversi livelli di ragionamento. Testo, immagini, audio e video contribuiscono a una risposta testuale. L'input documentale è descritto anche nel profilo cloud di Google specifico del modello. Un risultato utile può essere un confronto di documenti, l'interpretazione di un grafico, una trascrizione, codice o un record strutturato.
Il controllo del ragionamento dell'edizione usa thinkingBudget. Il thinking dinamico è il predefinito; un'impostazione di -1 consente al modello di adattare il ragionamento alla complessità del compito. Un budget esplicito può variare da zero a 24,576 token, e zero disattiva il thinking. Scegli un budget appropriato al problema effettivo, anziché assegnare lo stesso impegno a una semplice categorizzazione e a un'analisi con più condizioni. La guida tratta il budget come indicazione, e la scheda nativa osserva che l'aderenza potrebbe non essere esatta.
Per un compito documentale o sui dati, definisci la domanda, i campi richiesti e le prove che dovrebbero accompagnare il risultato. Per un confronto di requisiti, confronta due specifiche e restituisci il requisito modificato, il brano sorgente e l'effetto su un flusso di lavoro dichiarato. L'output strutturato è utile quando ciascun rilievo necessita della stessa forma di record. Se la fonte fornisce più valori possibili o lascia aperto un campo, conserva tale incertezza anziché forzare un'unica risposta plausibile. Controlla i valori restituiti rispetto alle pagine o ai dati forniti.
Per materiale visivo o audio, identifica l'oggetto, l'etichetta, l'evento o il brano della registrazione pertinente. Chiedi il tipo di testo necessario: valori visibili da un grafico, descrizione di un evento, trascrizione o riepilogo. Questi artefatti sono diversi e l'istruzione dovrebbe indicare quale produrre. La scheda nativa condivisa include Flash Image e Flash Audio come capacità denominate separatamente; i loro output di immagini e parlato generati non fanno parte di questo profilo testuale stabile.
L'esatto profilo cloud di Google documenta input PDF e testo semplice con limiti specifici dell'interfaccia: 50 MB per PDF importato tramite API e fino a 3,000 pagine per file, con un limite di 7 MB per file di testo semplice. Quel profilo descrive anche circa 45 minuti di video con audio o un'ora senza audio, e circa 8.4 ore di audio entro la capacità di input di un milione di token. Sono i vincoli dichiarati dell'interfaccia cloud, separati dalla finestra generale di token del modello. Prepara la sezione pertinente e il formato sorgente, anziché presumere che ogni tipo di file o percorso di caricamento abbia lo stesso limite.
La tabella dell'esatta Gemini API elenca chiamate di funzione, esecuzione di codice, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Maps, contesto URL e output strutturati. Definisci il ruolo e la struttura dei parametri di ciascuna funzione e prosegui dal risultato reale restituito. Un modello può richiedere un'operazione, mentre l'applicazione collegata la esegue. Conserva il contesto necessario delle thought signatures quando prosegui un compito di ragionamento nell'interfaccia stateless. Una risposta strutturata o un suggerimento di funzione non dimostrano indipendentemente la riuscita di un'operazione esterna.
La scheda nativa del modello indica un contesto di 1M e output testuale di 64K, mentre la tabella dell'esatta API specifica 1,048,576 token di input e 65,536 token di output. Un limite di risposta include i token di thinking, quindi un limite eccessivamente piccolo può lasciare la risposta finale troncata o vuota. Richiedi un artefatto dimensionato per la capacità di output e usa il budget di ragionamento per guidare l'impegno. Per questo profilo del produttore sono documentati caching, batch, Flex ed elaborazione Priority. Conserva gli identificativi degli elementi quando prepari più record indipendenti.
L'edizione stabile rimane distinta dalle varianti Flash Preview e dai successivi modelli Gemini 3. La sua scheda elenca possibili allucinazioni, limiti nella comprensione causale e nel ragionamento logico complesso o controfattuale, e un limite temporale delle conoscenze a gennaio 2025. Fornisci prove aggiornate quando un compito dipende da informazioni più recenti. Controlla calcoli, valori estratti, trascrizioni e codice proposto rispetto alla fonte o al risultato di esecuzione effettivi. Il thinking ibrido è utile quando sostiene quel risultato concreto, anziché diventare un sostituto della sua verifica.
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Scegli un budget appropriato al problema effettivo, anziché assegnare lo stesso impegno a una semplice categorizzazione e a un'analisi con più condizioni. La guida tratta il budget come indicazione, e la scheda nativa osserva che l'aderenza potrebbe non essere esatta.\n\nPer un compito documentale o sui dati, definisci la domanda, i campi richiesti e le prove che dovrebbero accompagnare il risultato. Per un confronto di requisiti, confronta due specifiche e restituisci il requisito modificato, il brano sorgente e l'effetto su un flusso di lavoro dichiarato. L'output strutturato è utile quando ciascun rilievo necessita della stessa forma di record. Se la fonte fornisce più valori possibili o lascia aperto un campo, conserva tale incertezza anziché forzare un'unica risposta plausibile. Controlla i valori restituiti rispetto alle pagine o ai dati forniti.\n\nPer materiale visivo o audio, identifica l'oggetto, l'etichetta, l'evento o il brano della registrazione pertinente. Chiedi il tipo di testo necessario: valori visibili da un grafico, descrizione di un evento, trascrizione o riepilogo. Questi artefatti sono diversi e l'istruzione dovrebbe indicare quale produrre. La scheda nativa condivisa include Flash Image e Flash Audio come capacità denominate separatamente; i loro output di immagini e parlato generati non fanno parte di questo profilo testuale stabile.\n\nL'esatto profilo cloud di Google documenta input PDF e testo semplice con limiti specifici dell'interfaccia: 50 MB per PDF importato tramite API e fino a 3,000 pagine per file, con un limite di 7 MB per file di testo semplice. Quel profilo descrive anche circa 45 minuti di video con audio o un'ora senza audio, e circa 8.4 ore di audio entro la capacità di input di un milione di token. Sono i vincoli dichiarati dell'interfaccia cloud, separati dalla finestra generale di token del modello. Prepara la sezione pertinente e il formato sorgente, anziché presumere che ogni tipo di file o percorso di caricamento abbia lo stesso limite.\n\nLa tabella dell'esatta Gemini API elenca chiamate di funzione, esecuzione di codice, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Maps, contesto URL e output strutturati. Definisci il ruolo e la struttura dei parametri di ciascuna funzione e prosegui dal risultato reale restituito. Un modello può richiedere un'operazione, mentre l'applicazione collegata la esegue. Conserva il contesto necessario delle thought signatures quando prosegui un compito di ragionamento nell'interfaccia stateless. Una risposta strutturata o un suggerimento di funzione non dimostrano indipendentemente la riuscita di un'operazione esterna.\n\nLa scheda nativa del modello indica un contesto di 1M e output testuale di 64K, mentre la tabella dell'esatta API specifica 1,048,576 token di input e 65,536 token di output. Un limite di risposta include i token di thinking, quindi un limite eccessivamente piccolo può lasciare la risposta finale troncata o vuota. Richiedi un artefatto dimensionato per la capacità di output e usa il budget di ragionamento per guidare l'impegno. Per questo profilo del produttore sono documentati caching, batch, Flex ed elaborazione Priority. Conserva gli identificativi degli elementi quando prepari più record indipendenti.\n\nL'edizione stabile rimane distinta dalle varianti Flash Preview e dai successivi modelli Gemini 3. La sua scheda elenca possibili allucinazioni, limiti nella comprensione causale e nel ragionamento logico complesso o controfattuale, e un limite temporale delle conoscenze a gennaio 2025. Fornisci prove aggiornate quando un compito dipende da informazioni più recenti. Controlla calcoli, valori estratti, trascrizioni e codice proposto rispetto alla fonte o al risultato di esecuzione effettivi. 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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 è il profilo stabile di Google a ragionamento ibrido per un lavoro multimodale versatile e uso agentico degli strumenti. Offre risposte con e senza thinking per compiti multimodali su larga scala che necessitano di diversi livelli di ragionamento. Testo, immagini, audio e video contribuiscono a una risposta testuale. L'input documentale è descritto anche nel profilo cloud di Google specifico del modello. Un risultato utile può essere un confronto di documenti, l'interpretazione di un grafico, una trascrizione, codice o un record strutturato.
Il controllo del ragionamento dell'edizione usa thinkingBudget. Il thinking dinamico è il predefinito; un'impostazione di -1 consente al modello di adattare il ragionamento alla complessità del compito. Un budget esplicito può variare da zero a 24,576 token, e zero disattiva il thinking. Scegli un budget appropriato al problema effettivo, anziché assegnare lo stesso impegno a una semplice categorizzazione e a un'analisi con più condizioni. La guida tratta il budget come indicazione, e la scheda nativa osserva che l'aderenza potrebbe non essere esatta.
Per un compito documentale o sui dati, definisci la domanda, i campi richiesti e le prove che dovrebbero accompagnare il risultato. Per un confronto di requisiti, confronta due specifiche e restituisci il requisito modificato, il brano sorgente e l'effetto su un flusso di lavoro dichiarato. L'output strutturato è utile quando ciascun rilievo necessita della stessa forma di record. Se la fonte fornisce più valori possibili o lascia aperto un campo, conserva tale incertezza anziché forzare un'unica risposta plausibile. Controlla i valori restituiti rispetto alle pagine o ai dati forniti.
Per materiale visivo o audio, identifica l'oggetto, l'etichetta, l'evento o il brano della registrazione pertinente. Chiedi il tipo di testo necessario: valori visibili da un grafico, descrizione di un evento, trascrizione o riepilogo. Questi artefatti sono diversi e l'istruzione dovrebbe indicare quale produrre. La scheda nativa condivisa include Flash Image e Flash Audio come capacità denominate separatamente; i loro output di immagini e parlato generati non fanno parte di questo profilo testuale stabile.
L'esatto profilo cloud di Google documenta input PDF e testo semplice con limiti specifici dell'interfaccia: 50 MB per PDF importato tramite API e fino a 3,000 pagine per file, con un limite di 7 MB per file di testo semplice. Quel profilo descrive anche circa 45 minuti di video con audio o un'ora senza audio, e circa 8.4 ore di audio entro la capacità di input di un milione di token. Sono i vincoli dichiarati dell'interfaccia cloud, separati dalla finestra generale di token del modello. Prepara la sezione pertinente e il formato sorgente, anziché presumere che ogni tipo di file o percorso di caricamento abbia lo stesso limite.
La tabella dell'esatta Gemini API elenca chiamate di funzione, esecuzione di codice, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Maps, contesto URL e output strutturati. Definisci il ruolo e la struttura dei parametri di ciascuna funzione e prosegui dal risultato reale restituito. Un modello può richiedere un'operazione, mentre l'applicazione collegata la esegue. Conserva il contesto necessario delle thought signatures quando prosegui un compito di ragionamento nell'interfaccia stateless. Una risposta strutturata o un suggerimento di funzione non dimostrano indipendentemente la riuscita di un'operazione esterna.
La scheda nativa del modello indica un contesto di 1M e output testuale di 64K, mentre la tabella dell'esatta API specifica 1,048,576 token di input e 65,536 token di output. Un limite di risposta include i token di thinking, quindi un limite eccessivamente piccolo può lasciare la risposta finale troncata o vuota. Richiedi un artefatto dimensionato per la capacità di output e usa il budget di ragionamento per guidare l'impegno. Per questo profilo del produttore sono documentati caching, batch, Flex ed elaborazione Priority. Conserva gli identificativi degli elementi quando prepari più record indipendenti.
L'edizione stabile rimane distinta dalle varianti Flash Preview e dai successivi modelli Gemini 3. La sua scheda elenca possibili allucinazioni, limiti nella comprensione causale e nel ragionamento logico complesso o controfattuale, e un limite temporale delle conoscenze a gennaio 2025. Fornisci prove aggiornate quando un compito dipende da informazioni più recenti. Controlla calcoli, valori estratti, trascrizioni e codice proposto rispetto alla fonte o al risultato di esecuzione effettivi. Il thinking ibrido è utile quando sostiene quel risultato concreto, anziché diventare un sostituto della sua verifica.
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: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— |
| 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 $0.0003 / 1K token Output · Token in output $0.0025 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00006 / 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 $0.0003 / 1K token Output · Token in output $0.0025 / 1K token Input · Lettura dalla cache $0.00006 / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${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: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 $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nJSON inline di results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${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 ogni risultato, il corpo della risposta o dell'errore, ogni scelta e i dati di utilizzo aggregati.
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 |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash:batch
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.