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Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

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Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

Gemini 3 Flash Preview unisce comprensione multimodale e ragionamento con output testuale. Supporta analisi di codice, documenti ed elementi visivi, risultati strutturati e flussi orientati agli strumenti, con quattro livelli di thinking documentati per scegliere la profondità dell'analisi.

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 Flash Preview è un modello di ragionamento di Google per comprensione multimodale, programmazione e compiti agentici. Accetta testo, immagini, video, audio e PDF e restituisce testo. Una richiesta può quindi riunire istruzioni scritte, file sorgente, osservazioni visive e cronologia della conversazione attorno a un solo problema. Il risultato può essere una spiegazione, una proposta di codice, dati estratti o un piano fondato su quei materiali, anziché un'immagine generata o una risposta parlata.

La scheda dell'esatto modello indica un limite di input di 1,048,576 token e un limite di output di 65,536 token. Pianifica separatamente fonte e risultato: un lungo estratto di repository, una raccolta di documenti o una registrazione possono rientrare soltanto se la loro rappresentazione elaborata e le istruzioni rientrano nel budget di input, e la risposta necessita comunque di una propria lunghezza assegnata. Etichetta le fonti correlate e identifica quale materiale sia autorevole. Per un prompt lungo, la guida per sviluppatori consiglia di collocare la domanda specifica dopo i dati e collegarla esplicitamente alle informazioni precedenti.

Il thinking è dinamico, con high come predefinito documentato per questo modello. I livelli supportati sono minimal, low, medium e high. Sono capacità relative di ragionamento, anziché numeri garantiti di token. Minimal può comunque comportare un certo ragionamento su un problema difficile di programmazione. Scegli un livello in base al compito: una trasformazione breve e un problema di debug con più condizioni necessitano di trattamenti diversi. Usa istruzioni dirette e chiare, anziché forzare elaborati rituali di ragionamento nel prompt; richiedi l'artefatto finale e le verifiche che lo rendono utilizzabile.

La scheda del produttore elenca output strutturati, chiamate di funzione, esecuzione di codice, uso del computer, ricerca nei file, grounding tramite ricerca, grounding tramite Google Maps, contesto URL e caching. Nel flusso Gemini 3 documentato, gli strumenti integrati possono essere combinati con chiamate a funzioni personalizzate. Un'applicazione definisce le funzioni, controlla i loro argomenti, esegue le azioni accettate e ne restituisce i risultati. Per un assistente di programmazione, uno strumento di lettura dei file o un esecutore di test controllato può fornire prove concrete per il passaggio successivo. Un'azione proposta e un risultato osservato di uno strumento devono restare distinti nel rapporto finale.

Per la programmazione, fornisci i file pertinenti, il linguaggio, il comportamento atteso e un input che dimostri il problema. Definisci l'ambito della modifica e indica l'interfaccia o il comportamento da conservare. Chiedi un'implementazione rivista e i casi da verificare. Per un compito analitico documentale, definisci domanda, campi richiesti e riferimenti alle fonti. Se si usa output strutturato, fornisci uno schema con significati chiari dei campi e regole per i valori mancanti. Convalida sia la sintassi sia il fatto che ciascun valore derivi dal materiale originale.

Per l'analisi multimodale, identifica cosa conta in ciascuna fonte. Uno screenshot può sostenere una spiegazione dell'interfaccia, un PDF può fornire una tabella o un grafico e una registrazione può fornire eventi parlati o visibili. La guida per sviluppatori discute i controlli di risoluzione dei contenuti multimediali perché il dettaglio modifica la rappresentazione elaborata e l'uso di token. Il flusso di esecuzione di codice del produttore può ritagliare o ingrandire immagini fornite, eseguire calcoli da dati visivi e aggiungere annotazioni prima che il modello prepari la risposta. Il testo piccolo leggibile può richiedere un'impostazione diversa da una descrizione generale della scena. Mantieni disponibile la pagina, l'immagine o la clip pertinente, affinché le osservazioni possano essere verificate, anziché considerare un riepilogo scorrevole come prova che ogni dettaglio sia stato letto correttamente.

Lo stato della conversazione e degli strumenti deve essere conservato nell'interfaccia scelta. Gemini 3 usa le thought signatures per trasportare il contesto di ragionamento tra le chiamate; la guida per sviluppatori distingue la cronologia stateful gestita dalla cronologia stateless gestita manualmente. Conserva il contesto richiesto quando prosegui un compito con strumenti o rivedi un risultato. Google consiglia anche di mantenere la propria temperature predefinita di 1.0, anziché importare una procedura a bassa temperatura che può causare cicli o comportamento degradato nei compiti complessi. Sono pratiche d'integrazione del produttore, non nuove affermazioni sul trasporto di una particolare applicazione.

Il modello testuale non dichiara generazione di immagini o audio né Live API. La guida distingue inoltre la comprensione visiva dalla segmentazione delle immagini a livello di pixel, che non è una capacità supportata da Gemini 3 Flash. Usa un risultato finale appropriato al compito effettivo: osservazioni collegate alle fonti, un record strutturato, una modifica al codice o una decisione con le ipotesi dichiarate. Controlla l'aritmetica, verifica il codice nell'ambiente previsto ed esamina le informazioni restituite dagli strumenti. Quando contano fatti recenti, usa le fonti di grounding configurate o i dati attuali forniti, anziché presumere che la conoscenza del modello sia un database in tempo reale.

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches google/gemini-3-flash-preview:batch

google/gemini-3-flash-preview:batch

Google /google/gemini-3-flash-preview:batch

Introduzione

Gemini 3 Flash Preview unisce comprensione multimodale e ragionamento con output testuale. Supporta analisi di codice, documenti ed elementi visivi, risultati strutturati e flussi orientati agli strumenti, con quattro livelli di thinking documentati per scegliere la profondità dell'analisi.

Input accettati
Testo
Risultati
Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
Tipi di input
text
Tipi di output
text
Formato di output
JSON inline di results[].response.body
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampoendpointTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
/v1/chat/completions
Predefinito—
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
google/gemini-3-flash-preview:batch
Predefinito—
CamporequestsTipobatch_item[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Camporequests[].custom_idTipostringRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Camporequests[].body.messagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campocompletion_windowTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
24h
Predefinito—
CampoproviderTipoobject|nullRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Camporequests[].body.modelTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
google/gemini-3-flash-preview:batch, google/gemini-3-flash-preview
Predefinito—
Campoprovider.onlyTipostring[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
google-vertex/global
Predefinito—
Campoprovider.allow_fallbacksTipoboolean|nullRequisitoFacoltativoValori e limiti
false, null
Predefinito—
Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattoendpoint, model, requests
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametrorepresentationContrattorequests[] inline; ogni elemento contiene custom_id e body
Parametrorequest_endpoint_profileContratto/v1/chat/completions
Parametrofile_materialContrattoIl 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_orderContrattoendpoint, model, provider (se fornito), completion_window (se fornito), requests per ultimo
Parametrooptional_controlsContrattoprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parametroschema_scopeContrattoCorpi 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

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

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

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0005 / 1K token
Output · Token in output $0.003 / 1K token
Input · Lettura dalla cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0005 / 1K token
Output · Token in output $0.003 / 1K token
Input · Lettura dalla cache — / 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 →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · Batch

curl · fixture conservataPython HTTP · JSONL effettivo del clientePython · salva ogni risultato completato
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-3-flash-preview:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-3-flash-preview:batch', 'google/gemini-3-flash-preview']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-3-flash-preview:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    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")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · Batch

JSON inline di results[].response.body

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Verifica lo stato dell’attività
curl · stato dell’operazione originale
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
Conserva tutti i risultati completati

Conserva 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.

Se occorre verificare la risposta originale

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.

Campi della risposta
CampoTipo
Camporesults[].custom_idTipostring
Camporesults[].response.body.choices[].message.contentTipostring|null
Camporesults[].errorTipoobject|null
CampousageTipoobject|null
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
CampoendpointTipostring
CampostatusTipostring
Camporequest_countsTipoobject
Camporesults[].idTipostring
Camporesults[].response.status_codeTipointeger
Camporesults[].response.request_idTipostring
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneStruttura 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_errorCondizioneChiave API non valida.Passaggio successivoUsa la chiave Ailoot autorizzata.
Risposta403 · permission_errorCondizioneGruppo Batch non disponibile.Passaggio successivoVerifica le autorizzazioni della chiave e del gruppo.
Risposta422 · invalid_request_errorCondizioneBatch usa l'addebito sul saldo; la creazione tramite abbonamento viene rifiutata.Passaggio successivoUsa il gruppo autorizzato con addebito sul saldo.
Risposta422 · price_unavailableCondizioneNon è possibile formulare un preventivo per l'input Batch.Passaggio successivoConserva la risposta; usa l'input documentato per la famiglia.
Risposta402 · billing_errorCondizioneRiserva Batch non disponibile.Passaggio successivoRisolvi le condizioni di ammissione prima di una nuova richiesta.
Risposta503 · price_unavailableCondizionePrezzo del metodo Batch o tariffe native non disponibili.Passaggio successivoConserva la risposta; non sostituire i prezzi.
Risposta503 · api_errorCondizioneLa rotta esatta del fornitore non è disponibile.Passaggio successivoConserva la risposta per la riparazione della rotta.
Risposta503 · result_pending_checkCondizioneIl 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_foundCondizioneL'operazione di stato Batch è assente o appartiene a un'altra identità.Passaggio successivoUsa l'id originale esatto e lo stesso utente/chiave/gruppo.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra google/gemini-3-flash-preview:batch

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

google/gemini-3-flash-preview:batch

FAQ · Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)
Quali input e risultati sono disponibili?

POST /v1/batches · google/gemini-3-flash-preview:batch: text → text

Quali campi usa la richiesta?

POST /v1/batches · google/gemini-3-flash-preview:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

Quali limiti si applicano?

POST /v1/batches · google/gemini-3-flash-preview:batch: requests.min_items: 1

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