Source: https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-1-pro-high/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-1-pro-high/ Language: ja # Gemini 3.1 Pro High [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-1-pro-high/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-1-pro-high/facts.json) ## [Gemini 3.1 Pro High](https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-1-pro-high/) 複雑なプログラミング、大量の素材の分析、ツールを使った精密な複数段階の作業に向けたGoogleのマルチモーダルモデルです。 - [**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-1-pro-high/#method-0) - [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-1-pro-high/#method-1) モデルについて この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。 Gemini 3.1 Pro Previewは、複雑な素材と、複数の判断を順に行う必要があるタスクに向けられています。Googleは、ソフトウェアエンジニアリング、ツールの利用、事実に関する応答の一貫性を特徴として挙げています。モデルは、大きなデータセット、ソフトウェアリポジトリ全体、テキストと視覚・音声素材を組み合わせたタスクの分析を支援します。 #### モデルが理解する素材 Googleの特性説明には、**テキスト、画像、動画、音声、PDF**が挙げられています。現在のAiloot APIのカタログで、テキストのメソッドに公表されているのは、入力の**テキストと画像**と、テキストの出力です。動画、音声、PDFは、この入力範囲には含まれません。長いコンテキストには**入力1 048 576トークン**まで、テキスト応答には**出力65 536トークン**までが収まります。画像や音声の理解は、それらの生成を意味しません。このバージョンの出力はテキストです。 #### 推論と段階的な作業 Thinkingにより、内部推論に追加の検討を割り当てられます。Googleが説明する基本モデルのモードでは、標準のレベルは`high`で、`low`、`medium`、`high`を利用できます。これらの値はGoogleの基本モデルについての説明です。Ailoot APIでのモードと制御の利用可否は、選択したメソッドとモデルのバリエーションによって決まります。主な用途には、複雑なプログラミング、アルゴリズムの開発、戦略的な計画、解決策の段階的な改善があります。複数の関連する要件を考慮し、中間結果に戻る必要がある場合に特に役立ちます。 モデルの機能には、関数呼び出し、コードの実行、構造化された応答があります。コンテキストのキャッシュ、検索による裏付け、Google Maps、ウェブアドレスの内容の利用に対応し、バッチ処理も用意されています。データを分析し、次のツールを選び、結果をまとめる処理を組み立てられます。個々のツールを実際に利用できるかは、モデルを扱うメソッドによって決まります。 #### バージョンと特徴 カードは、プレビュー版の`gemini-3.1-pro-preview`に関するものです。基盤はGemini 3 Proです。メーカーは、コマンドシェルやユーザー独自のツールを使う処理に向けた`gemini-3.1-pro-preview-customtools`も、別のバリエーションとして示しています。ツールを選ぶ際の優先順位や振る舞いの特徴は、通常のPreview版の特性ではありません。 モデルには、基盤となる系列の一般的な制限が残ります。応答に架空の情報を含めたり、個々のリクエストが遅く実行されたり、タイムアウトで終わったりする場合があります。複数段階の推論、大きなコンテキスト、データへのアクセスは、複雑なタスクを扱うのに役立ちますが、生成したすべての結論を検証済みの事実にするものではありません。 実用タスク ### 実用タスク 英語の技術例 ``` Plan a dependency-constrained move A lab move has these constraints: archive samples before unplugging the freezer; test the backup freezer before moving samples; restore temperature monitoring before accepting new samples. Staff propose unplugging first to save time. Produce an ordered checklist, flag the unsafe proposed step and specify evidence needed before accepting new samples. Use only the supplied constraints. ``` #### 期待される結果 ``` An ordered checklist, one identified conflict and an acceptance-evidence item. ``` #### 結果の確認 ``` The checklist must place backup testing and sample protection before unplugging and monitoring before intake. ``` **Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `gemini-3.1-pro-high` [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=messages) Google /`gemini-3.1-pro-high` ### はじめに 複雑なプログラミング、大量の素材の分析、ツールを使った精密な複数段階の作業に向けたGoogleのマルチモーダルモデルです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 1,048,576 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたはSSE | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 gemini-3.1-pro-high | デフォルト— | | フィールド`messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`messages[].role` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— | | フィールド`messages[].content` | 種類`string\|content_block[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`system` | 種類`string\|content_block[]` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`max_tokens` | 種類`integer` | 要件必須 | 値と制限 最小値: 1 制限の適用対象: 選択したモデル／カードに固有の正確な上限 | デフォルト— | | フィールド`stream` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse | | フィールド`temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`top_p` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`stop_sequences` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools` | 種類`tool[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].name` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 適用条件: ツールの指定あり | デフォルト— | | フィールド`tools[].description` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tools[].input_schema` | 種類`JSON_schema` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`tool_choice` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`thinking.type` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`thinking.budget_tokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`output_config.effort` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`metadata` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`cache_control` | 種類`object` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `messages[].contentまたはtype=textブロック` **テキスト + 画像** `{type:image,source:{type:base64,media_type,data}}またはtype=urlのソース` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様model, messages, max\_tokens | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.002 */ 1K* 出力 $0.012 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0002 */ 1K* #### リクエスト長別の料金 · Anthropic メッセージ | リクエストサイズ、トークン数 | 入力 | 出力 | キャッシュ読み取り | キャッシュ書き込み | 5分キャッシュ | 1時間キャッシュ | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | リクエストサイズ、トークン数(0; 200,000\] | 入力$0.002 | 出力$0.012 | キャッシュ読み取り$0.0002 | キャッシュ書き込み基本料金: — | 5分キャッシュ基本料金: — | 1時間キャッシュ基本料金: — | | リクエストサイズ、トークン数(200,000; ∞) | 入力$0.004 | 出力$0.018 | キャッシュ読み取り$0.0004 | キャッシュ書き込み基本料金: — | 5分キャッシュ基本料金: — | 1時間キャッシュ基本料金: — | 料金は1KトークンあたりのUSDです。 料金が未設定の場合、このメソッドの基本料金を引き継ぎます。«—»は基本料金が未設定であることを示します。 Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · Anthropic メッセージ テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-high", "max_tokens": 1024, "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-high", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}}) Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import anthropic import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) msg = client.messages.create( model="gemini-3.1-pro-high", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}], ) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(msg.to_dict(mode="json")) ``` ```js import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const msg = await client.messages.create({ model: "gemini-3.1-pro-high", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(msg); ``` ```python import anthropic,os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.messages.stream(model='gemini-3.1-pro-high',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_message() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · Anthropic メッセージ jsonまたはSSE ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`id` | 種類string | | フィールド`model` | 種類string | | フィールド`content[]` | 種類text\|thinking\|tool\_use\|other content block | | フィールド`stop_reason` | 種類string\|null | | フィールド`usage` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=messages) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=messages) **Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.1-pro-high` [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=gemini) Google /`gemini-3.1-pro-high` ### はじめに 複雑なプログラミング、大量の素材の分析、ツールを使った精密な複数段階の作業に向けたGoogleのマルチモーダルモデルです。 対応する入力 テキスト · 画像 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` 入力の種類 `text`, `image` 出力の種類 `text` コンテキスト 1,048,576 tokens 最大出力 65,536 tokens 出力形式 jsonまたは対応するストリーミング | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`path.model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 gemini-3.1-pro-high | デフォルト— | | フィールド`contents` | 種類`content[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`contents[].role` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 user, model | デフォルト— | | フィールド`contents[].parts` | 種類`part[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`systemInstruction` | 種類`content` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`generationConfig.maxOutputTokens` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`generationConfig.temperature` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`generationConfig.topP` | 種類`number` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`generationConfig.topK` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`generationConfig.stopSequences` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts` | 種類`boolean` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget` | 種類`integer` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`tools[].functionDeclarations` | 種類`function_declaration[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`toolConfig.functionCallingConfig.mode` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`safetySettings` | 種類`object[]` | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— | | フィールド`sessionId` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | 入力素材の組み合わせ **テキスト** · UTF8テキスト `contents[].parts[].text` **テキスト + 画像** `parts[].inlineData={mimeType,data}` メソッドのパラメータとライフサイクル | パラメータ | 仕様 | | --- | --- | | パラメータ`material_types` | 仕様text, image | | パラメータ`required` | 仕様contents | | パラメータ`optional_controls` | 仕様null | | パラメータ`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`text_file_material` | 仕様実際のUTF-8内容をテキストとして挿入します。ファイルID/URLsには別途、正確な対応が必要です | ライフサイクル: `exact retained published method` メソッドの形式とIDは正確に記載しています。供給元の対応能力とリクエストの受け入れは別です。 ### 料金 #### Ailootのメソッド料金 入力 $0.002 */ 1K* 出力 $0.012 */ 1K* キャッシュ読み取り $0.0002 */ 1K* #### リクエスト長別の料金 · Gemini generateContent | リクエストサイズ、トークン数 | 入力 | 出力 | キャッシュ読み取り | キャッシュ書き込み | 5分キャッシュ | 1時間キャッシュ | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | リクエストサイズ、トークン数(0; 200,000\] | 入力$0.002 | 出力$0.012 | キャッシュ読み取り$0.0002 | キャッシュ書き込み基本料金: — | 5分キャッシュ基本料金: — | 1時間キャッシュ基本料金: — | | リクエストサイズ、トークン数(200,000; ∞) | 入力$0.004 | 出力$0.018 | キャッシュ読み取り$0.0004 | キャッシュ書き込み基本料金: — | 5分キャッシュ基本料金: — | 1時間キャッシュ基本料金: — | 料金は1KトークンあたりのUSDです。 料金が未設定の場合、このメソッドの基本料金を引き継ぎます。«—»は基本料金が未設定であることを示します。 Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot · Gemini generateContent テキストのサンプル入力、画像Python SDKNode.js SDKPythonストリーミング ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"contents": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]}] Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-high:generateContent \ -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}}) Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-high:generateContent \ -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```python from google import genai from google.genai import types import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = genai.Client( api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"), ) resp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-pro-high", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(resp.to_json_dict()) ``` ```js import { GoogleGenAI } from "@google/genai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } }); const resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-pro-high", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python from google import genai from google.genai import types import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai")) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) count=0 with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro-high',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."): payload=chunk.to_json_dict() log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count)) count+=1 ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot · Gemini generateContent jsonまたは対応するストリーミング ##### 完了した結果をすべて保存 返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。 関数呼び出し、思考署名、使用量を含む、すべての候補とパートを保持してください。ストリームのチャンクを順番に組み立てます。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`responseId` | 種類string | | フィールド`modelVersion` | 種類string | | フィールド`candidates[].content.parts[]` | 種類text\|inlineData\|functionCall\|other part | | フィールド`candidates[].finishReason` | 種類string | | フィールド`usageMetadata` | 種類object | エラーと次の手順 | レスポンス | 条件 | 次の手順 | | --- | --- | --- | | レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot** [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=gemini) #### メソッドパスのエイリアス 上記に表示されたメソッドパスを使用してください。 #### 関連する呼び出し用ID [`gemini-3.1-pro-high`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.1-pro-high&route=Core&caller=gemini-3.1-pro-high&fmt=gemini) FAQ · Gemini 3.1 Pro High 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-high`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-high`: `text`, `image` → `text` リクエストはどの項目を使用しますか？ `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-high`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-high`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId` どの制限が適用されますか？ `POST /v1/messages` · `gemini-3.1-pro-high`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.1-pro-high`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `contents.min_items`: `1` AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。 ## 企業とそのプロジェクト群 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 ## トークンを割引価格で購入。 継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。 サブスクリプション 定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。 最大50%のプロモコード 購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。 支出を履歴で確認 各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。 [サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/) ## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。 SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。 商用アプリ サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。 リセラーライセンス プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。 サイトで契約文書を確認 接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。 [リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja) ## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群 Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。