Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 è l'edizione in anteprima di giugno del modello di ragionamento Gemini 2.5 Pro di Google. La versione sviluppa l'anteprima precedente ed evidenzia compiti di programmazione, matematica, scienza, conoscenza e ragionamento. Google identifica inoltre un miglioramento nello stile e nella struttura delle risposte, comprese risposte più creative e meglio formattate. Conservare 06-05 conta quando un compito si riferisce a questa particolare anteprima anziché a un modello stabile successivo o con data diversa.
Il risultato operativo è testo: una proposta di codice, una spiegazione, una conclusione analitica o un documento preparato. La famiglia Pro documentata lavora con testo, immagini, audio e PDF come materiale sorgente. Un compito scritto può collegare informazioni provenienti da questi input a una domanda specifica. Per un documento tecnico, identifica le definizioni, la tabella o il diagramma pertinenti e spiega cosa debba stabilire la risposta. Per una registrazione, distingui la trascrizione, il riepilogo e l'interpretazione richiesti, anziché considerarli un'unica operazione.
Il ragionamento è centrale nello scopo della linea Pro. L'annuncio di giugno aggiunge budget di thinking per dare agli sviluppatori maggiore controllo sulla quantità di analisi, e le note di rilascio ufficiali identificano esplicitamente il supporto ampliato al thinking per gemini-2.5-pro-preview-06-05. Scegli la profondità necessaria per il problema effettivo e specifica un risultato finale verificabile. Un budget di ragionamento e una lunghezza richiesta della risposta sono controlli diversi; una risposta finale breve può comunque richiedere un'analisi sostanziale prima di essere prodotta.
Per la programmazione, includi i file o la funzione pertinenti, il linguaggio, il comportamento atteso e un input concreto che dimostri il problema. Indica le interfacce e il comportamento circostante che devono rimanere invariati. Un risultato finale utile è un'implementazione proposta con una spiegazione della condizione scelta ed esempi che mostrino cosa debba essere verificato. Se confronti approcci, assegna a ciascuno gli stessi casi di input e criteri decisionali, affinché la risposta affronti il compromesso reale anziché una discussione generale sugli algoritmi.
Per materiale matematico o scientifico, fornisci l'enunciato completo, le definizioni, le ipotesi consentite e il risultato da dimostrare. Conserva notazione numerica e unità. Chiedi al modello di spiegare perché le trasformazioni scelte derivino dalle condizioni fornite e di separare il risultato finale dalle alternative considerate. Quando rivedi una soluzione proposta, fornisci sia il problema originale sia il passaggio contestato. Verifica il calcolo o l'affermazione risultanti con le prove effettive delle fonti, anziché affidarti alla sicurezza con cui sono formulati.
Il produttore descrive la famiglia Pro per l'analisi a contesto lungo di dataset, basi di codice e documenti. Prepara tale contesto con etichette delle fonti, estratti pertinenti e una regola chiara di priorità quando i documenti sono in conflitto. Stabilisci il criterio di completamento del compito: un confronto di requisiti, una risposta basata sulle fonti, una funzione rivista o una spiegazione per un pubblico specifico. Lascia spazio alla risposta anziché riempire l'intera richiesta di cronologia non pertinente. Conserva la stessa versione dell'input e il nome esatto dell'anteprima quando torni su un caso, affinché un cambiamento nel risultato possa essere interpretato in modo significativo.
La documentazione della famiglia Gemini 2.5 Pro comprende output strutturati, chiamate di funzione, esecuzione di codice, grounding tramite ricerca e caching. Sono capacità della famiglia del produttore, anziché un insieme automatico di azioni in ogni applicazione circostante. Fornisci uno schema quando serve output leggibile dalle macchine, convalidane i campi e distingui i fatti forniti da uno strumento da un'operazione proposta. Un'applicazione definisce ed esegue strumenti personalizzati, poi ne restituisce i risultati per il passaggio successivo del modello. Un frammento di codice generato o una richiesta di funzione non sono prova di un'esecuzione riuscita.
Lo stile e la struttura migliorati della versione di giugno sono utili quando una spiegazione diventa un rapporto o una bozza editoriale. Specifica pubblico, terminologia, titoli e lunghezza e identifica ciò che deve essere conservato dall'originale. Chiedi che le informazioni incerte o mancanti siano identificate, anziché colmate con dettagli inventati. Controlla le affermazioni fattuali rispetto al materiale fornito, convalida i record strutturati e prova il codice nell'ambiente previsto. Il risultato utile è un artefatto testuale verificato con contesto sorgente e identità 06-05 conservati, mentre nomi di modelli successivi, impostazioni del servizio e capacità di generazione multimediale restano scelte separate.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 è l'edizione in anteprima di giugno del modello di ragionamento Gemini 2.5 Pro di Google. La versione sviluppa l'anteprima precedente ed evidenzia compiti di programmazione, matematica, scienza, conoscenza e ragionamento. Google identifica inoltre un miglioramento nello stile e nella struttura delle risposte, comprese risposte più creative e meglio formattate. Conservare 06-05 conta quando un compito si riferisce a questa particolare anteprima anziché a un modello stabile successivo o con data diversa.\n\nIl risultato operativo è testo: una proposta di codice, una spiegazione, una conclusione analitica o un documento preparato. La famiglia Pro documentata lavora con testo, immagini, audio e PDF come materiale sorgente. Un compito scritto può collegare informazioni provenienti da questi input a una domanda specifica. Per un documento tecnico, identifica le definizioni, la tabella o il diagramma pertinenti e spiega cosa debba stabilire la risposta. Per una registrazione, distingui la trascrizione, il riepilogo e l'interpretazione richiesti, anziché considerarli un'unica operazione.\n\nIl ragionamento è centrale nello scopo della linea Pro. L'annuncio di giugno aggiunge budget di thinking per dare agli sviluppatori maggiore controllo sulla quantità di analisi, e le note di rilascio ufficiali identificano esplicitamente il supporto ampliato al thinking per gemini-2.5-pro-preview-06-05. Scegli la profondità necessaria per il problema effettivo e specifica un risultato finale verificabile. Un budget di ragionamento e una lunghezza richiesta della risposta sono controlli diversi; una risposta finale breve può comunque richiedere un'analisi sostanziale prima di essere prodotta.\n\nPer la programmazione, includi i file o la funzione pertinenti, il linguaggio, il comportamento atteso e un input concreto che dimostri il problema. Indica le interfacce e il comportamento circostante che devono rimanere invariati. Un risultato finale utile è un'implementazione proposta con una spiegazione della condizione scelta ed esempi che mostrino cosa debba essere verificato. Se confronti approcci, assegna a ciascuno gli stessi casi di input e criteri decisionali, affinché la risposta affronti il compromesso reale anziché una discussione generale sugli algoritmi.\n\nPer materiale matematico o scientifico, fornisci l'enunciato completo, le definizioni, le ipotesi consentite e il risultato da dimostrare. Conserva notazione numerica e unità. Chiedi al modello di spiegare perché le trasformazioni scelte derivino dalle condizioni fornite e di separare il risultato finale dalle alternative considerate. Quando rivedi una soluzione proposta, fornisci sia il problema originale sia il passaggio contestato. Verifica il calcolo o l'affermazione risultanti con le prove effettive delle fonti, anziché affidarti alla sicurezza con cui sono formulati.\n\nIl produttore descrive la famiglia Pro per l'analisi a contesto lungo di dataset, basi di codice e documenti. Prepara tale contesto con etichette delle fonti, estratti pertinenti e una regola chiara di priorità quando i documenti sono in conflitto. Stabilisci il criterio di completamento del compito: un confronto di requisiti, una risposta basata sulle fonti, una funzione rivista o una spiegazione per un pubblico specifico. Lascia spazio alla risposta anziché riempire l'intera richiesta di cronologia non pertinente. Conserva la stessa versione dell'input e il nome esatto dell'anteprima quando torni su un caso, affinché un cambiamento nel risultato possa essere interpretato in modo significativo.\n\nLa documentazione della famiglia Gemini 2.5 Pro comprende output strutturati, chiamate di funzione, esecuzione di codice, grounding tramite ricerca e caching. Sono capacità della famiglia del produttore, anziché un insieme automatico di azioni in ogni applicazione circostante. Fornisci uno schema quando serve output leggibile dalle macchine, convalidane i campi e distingui i fatti forniti da uno strumento da un'operazione proposta. Un'applicazione definisce ed esegue strumenti personalizzati, poi ne restituisce i risultati per il passaggio successivo del modello. Un frammento di codice generato o una richiesta di funzione non sono prova di un'esecuzione riuscita.\n\nLo stile e la struttura migliorati della versione di giugno sono utili quando una spiegazione diventa un rapporto o una bozza editoriale. Specifica pubblico, terminologia, titoli e lunghezza e identifica ciò che deve essere conservato dall'originale. Chiedi che le informazioni incerte o mancanti siano identificate, anziché colmate con dettagli inventati. Controlla le affermazioni fattuali rispetto al materiale fornito, convalida i record strutturati e prova il codice nell'ambiente previsto. Il risultato utile è un artefatto testuale verificato con contesto sorgente e identità 06-05 conservati, mentre nomi di modelli successivi, impostazioni del servizio e capacità di generazione multimediale restano scelte separate.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
Check a unit-sensitive calculation\n\nA pump transfers 18 litres per minute into an empty tank. The tank holds 2.7 cubic metres. Ignore losses and assume a constant rate. Calculate the fill time in minutes and hours, show the unit conversion and explain how the result changes if the actual rate is 15 litres per minute.A unit conversion, both fill-time calculations and a concise comparison.Check that cubic metres are converted to litres before dividing and that a lower flow rate produces a longer fill time.google/gemini-2.5-pro-previewGemini 2.5 Pro Preview 06-05 è l'anteprima di giugno per compiti di codice, matematica, scienza e documenti che richiedono ragionamento intenso. La versione di Google evidenzia un controllo ampliato del thinking e uno stile e una struttura delle risposte migliorati, mentre l'esatta identità 06-05 rimane distinta.
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 Preview 06-05 è l'edizione in anteprima di giugno del modello di ragionamento Gemini 2.5 Pro di Google. La versione sviluppa l'anteprima precedente ed evidenzia compiti di programmazione, matematica, scienza, conoscenza e ragionamento. Google identifica inoltre un miglioramento nello stile e nella struttura delle risposte, comprese risposte più creative e meglio formattate. Conservare 06-05 conta quando un compito si riferisce a questa particolare anteprima anziché a un modello stabile successivo o con data diversa.
Il risultato operativo è testo: una proposta di codice, una spiegazione, una conclusione analitica o un documento preparato. La famiglia Pro documentata lavora con testo, immagini, audio e PDF come materiale sorgente. Un compito scritto può collegare informazioni provenienti da questi input a una domanda specifica. Per un documento tecnico, identifica le definizioni, la tabella o il diagramma pertinenti e spiega cosa debba stabilire la risposta. Per una registrazione, distingui la trascrizione, il riepilogo e l'interpretazione richiesti, anziché considerarli un'unica operazione.
Il ragionamento è centrale nello scopo della linea Pro. L'annuncio di giugno aggiunge budget di thinking per dare agli sviluppatori maggiore controllo sulla quantità di analisi, e le note di rilascio ufficiali identificano esplicitamente il supporto ampliato al thinking per gemini-2.5-pro-preview-06-05. Scegli la profondità necessaria per il problema effettivo e specifica un risultato finale verificabile. Un budget di ragionamento e una lunghezza richiesta della risposta sono controlli diversi; una risposta finale breve può comunque richiedere un'analisi sostanziale prima di essere prodotta.
Per la programmazione, includi i file o la funzione pertinenti, il linguaggio, il comportamento atteso e un input concreto che dimostri il problema. Indica le interfacce e il comportamento circostante che devono rimanere invariati. Un risultato finale utile è un'implementazione proposta con una spiegazione della condizione scelta ed esempi che mostrino cosa debba essere verificato. Se confronti approcci, assegna a ciascuno gli stessi casi di input e criteri decisionali, affinché la risposta affronti il compromesso reale anziché una discussione generale sugli algoritmi.
Per materiale matematico o scientifico, fornisci l'enunciato completo, le definizioni, le ipotesi consentite e il risultato da dimostrare. Conserva notazione numerica e unità. Chiedi al modello di spiegare perché le trasformazioni scelte derivino dalle condizioni fornite e di separare il risultato finale dalle alternative considerate. Quando rivedi una soluzione proposta, fornisci sia il problema originale sia il passaggio contestato. Verifica il calcolo o l'affermazione risultanti con le prove effettive delle fonti, anziché affidarti alla sicurezza con cui sono formulati.
Il produttore descrive la famiglia Pro per l'analisi a contesto lungo di dataset, basi di codice e documenti. Prepara tale contesto con etichette delle fonti, estratti pertinenti e una regola chiara di priorità quando i documenti sono in conflitto. Stabilisci il criterio di completamento del compito: un confronto di requisiti, una risposta basata sulle fonti, una funzione rivista o una spiegazione per un pubblico specifico. Lascia spazio alla risposta anziché riempire l'intera richiesta di cronologia non pertinente. Conserva la stessa versione dell'input e il nome esatto dell'anteprima quando torni su un caso, affinché un cambiamento nel risultato possa essere interpretato in modo significativo.
La documentazione della famiglia Gemini 2.5 Pro comprende output strutturati, chiamate di funzione, esecuzione di codice, grounding tramite ricerca e caching. Sono capacità della famiglia del produttore, anziché un insieme automatico di azioni in ogni applicazione circostante. Fornisci uno schema quando serve output leggibile dalle macchine, convalidane i campi e distingui i fatti forniti da uno strumento da un'operazione proposta. Un'applicazione definisce ed esegue strumenti personalizzati, poi ne restituisce i risultati per il passaggio successivo del modello. Un frammento di codice generato o una richiesta di funzione non sono prova di un'esecuzione riuscita.
Lo stile e la struttura migliorati della versione di giugno sono utili quando una spiegazione diventa un rapporto o una bozza editoriale. Specifica pubblico, terminologia, titoli e lunghezza e identifica ciò che deve essere conservato dall'originale. Chiedi che le informazioni incerte o mancanti siano identificate, anziché colmate con dettagli inventati. Controlla le affermazioni fattuali rispetto al materiale fornito, convalida i record strutturati e prova il codice nell'ambiente previsto. Il risultato utile è un artefatto testuale verificato con contesto sorgente e identità 06-05 conservati, mentre nomi di modelli successivi, impostazioni del servizio e capacità di generazione multimediale restano scelte separate.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-2.5-pro-preview | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori 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[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| 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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
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.
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 $0.0025 / 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 richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite incluso200.000 | Costo 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 richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di200.000 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo 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 $0.00075 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-2.5-pro-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-2.5-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-2.5-pro-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| 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 |
| 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. |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro-preview
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
google/gemini-2.5-pro-previewGemini 2.5 Pro Preview 06-05 è l'anteprima di giugno per compiti di codice, matematica, scienza e documenti che richiedono ragionamento intenso. La versione di Google evidenzia un controllo ampliato del thinking e uno stile e una struttura delle risposte migliorati, mentre l'esatta identità 06-05 rimane distinta.
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 Preview 06-05 è l'edizione in anteprima di giugno del modello di ragionamento Gemini 2.5 Pro di Google. La versione sviluppa l'anteprima precedente ed evidenzia compiti di programmazione, matematica, scienza, conoscenza e ragionamento. Google identifica inoltre un miglioramento nello stile e nella struttura delle risposte, comprese risposte più creative e meglio formattate. Conservare 06-05 conta quando un compito si riferisce a questa particolare anteprima anziché a un modello stabile successivo o con data diversa.
Il risultato operativo è testo: una proposta di codice, una spiegazione, una conclusione analitica o un documento preparato. La famiglia Pro documentata lavora con testo, immagini, audio e PDF come materiale sorgente. Un compito scritto può collegare informazioni provenienti da questi input a una domanda specifica. Per un documento tecnico, identifica le definizioni, la tabella o il diagramma pertinenti e spiega cosa debba stabilire la risposta. Per una registrazione, distingui la trascrizione, il riepilogo e l'interpretazione richiesti, anziché considerarli un'unica operazione.
Il ragionamento è centrale nello scopo della linea Pro. L'annuncio di giugno aggiunge budget di thinking per dare agli sviluppatori maggiore controllo sulla quantità di analisi, e le note di rilascio ufficiali identificano esplicitamente il supporto ampliato al thinking per gemini-2.5-pro-preview-06-05. Scegli la profondità necessaria per il problema effettivo e specifica un risultato finale verificabile. Un budget di ragionamento e una lunghezza richiesta della risposta sono controlli diversi; una risposta finale breve può comunque richiedere un'analisi sostanziale prima di essere prodotta.
Per la programmazione, includi i file o la funzione pertinenti, il linguaggio, il comportamento atteso e un input concreto che dimostri il problema. Indica le interfacce e il comportamento circostante che devono rimanere invariati. Un risultato finale utile è un'implementazione proposta con una spiegazione della condizione scelta ed esempi che mostrino cosa debba essere verificato. Se confronti approcci, assegna a ciascuno gli stessi casi di input e criteri decisionali, affinché la risposta affronti il compromesso reale anziché una discussione generale sugli algoritmi.
Per materiale matematico o scientifico, fornisci l'enunciato completo, le definizioni, le ipotesi consentite e il risultato da dimostrare. Conserva notazione numerica e unità. Chiedi al modello di spiegare perché le trasformazioni scelte derivino dalle condizioni fornite e di separare il risultato finale dalle alternative considerate. Quando rivedi una soluzione proposta, fornisci sia il problema originale sia il passaggio contestato. Verifica il calcolo o l'affermazione risultanti con le prove effettive delle fonti, anziché affidarti alla sicurezza con cui sono formulati.
Il produttore descrive la famiglia Pro per l'analisi a contesto lungo di dataset, basi di codice e documenti. Prepara tale contesto con etichette delle fonti, estratti pertinenti e una regola chiara di priorità quando i documenti sono in conflitto. Stabilisci il criterio di completamento del compito: un confronto di requisiti, una risposta basata sulle fonti, una funzione rivista o una spiegazione per un pubblico specifico. Lascia spazio alla risposta anziché riempire l'intera richiesta di cronologia non pertinente. Conserva la stessa versione dell'input e il nome esatto dell'anteprima quando torni su un caso, affinché un cambiamento nel risultato possa essere interpretato in modo significativo.
La documentazione della famiglia Gemini 2.5 Pro comprende output strutturati, chiamate di funzione, esecuzione di codice, grounding tramite ricerca e caching. Sono capacità della famiglia del produttore, anziché un insieme automatico di azioni in ogni applicazione circostante. Fornisci uno schema quando serve output leggibile dalle macchine, convalidane i campi e distingui i fatti forniti da uno strumento da un'operazione proposta. Un'applicazione definisce ed esegue strumenti personalizzati, poi ne restituisce i risultati per il passaggio successivo del modello. Un frammento di codice generato o una richiesta di funzione non sono prova di un'esecuzione riuscita.
Lo stile e la struttura migliorati della versione di giugno sono utili quando una spiegazione diventa un rapporto o una bozza editoriale. Specifica pubblico, terminologia, titoli e lunghezza e identifica ciò che deve essere conservato dall'originale. Chiedi che le informazioni incerte o mancanti siano identificate, anziché colmate con dettagli inventati. Controlla le affermazioni fattuali rispetto al materiale fornito, convalida i record strutturati e prova il codice nell'ambiente previsto. Il risultato utile è un artefatto testuale verificato con contesto sorgente e identità 06-05 conservati, mentre nomi di modelli successivi, impostazioni del servizio e capacità di generazione multimediale restano scelte separate.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti google/gemini-2.5-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 |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| 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
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 $0.0025 / 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 richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite incluso200.000 | Costo 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 richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di200.000 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo 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 $0.00075 / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "google/gemini-2.5-pro-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-2.5-pro-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
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.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| 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. |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro-preview
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
Esempio tecnico in inglese
Check a unit-sensitive calculation\n\nA pump transfers 18 litres per minute into an empty tank. The tank holds 2.7 cubic metres. Ignore losses and assume a constant rate. Calculate the fill time in minutes and hours, show the unit conversion and explain how the result changes if the actual rate is 15 litres per minute.A unit conversion, both fill-time calculations and a concise comparison.Check that cubic metres are converted to litres before dividing and that a lower flow rate produces a longer fill time.