Source: https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-7-flash-low/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-7-flash-low/
Language: ja

# Gemini 3.7 Flash Low

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-7-flash-low/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-7-flash-low/facts.json)

## [Gemini 3.7 Flash Low](https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-7-flash-low/)

プログラミング、動画の理解、複数段階の業務処理に向けた、推論を調整できる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-3.7-flash-low`](https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-7-flash-low/#method-0)
- [**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.7-flash-low`](https://ailoot.ai/models/ja/gemini-3-7-flash-low/#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 3.7 Flashは、推論を備えたマルチモーダルモデルの系列を発展させています。Gemini 3.6 Flashを基盤とし、推論の基盤の変更と、エージェント型の動画理解への対応を含みます。用途には、プログラミング、動画素材の複雑な分析、複数の段階を持つ処理があります。

#### 入力とテキストの結果

Googleの特性説明では、モデルは**テキスト、画像、動画、音声、PDF**を理解します。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。リクエストの最大量は**入力1 048 576トークン**、応答は**出力65 536トークン**です。応答はテキストであり、このバージョンは画像や音声を自ら生成することには対応していません。

#### 推論の制御

Thinkingには、<strong>`low`、`medium`、`high`</strong>の三つの対応レベルがあります。Googleが説明する基本モデルのモードでは、標準のレベルは`medium`です。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。追加の推論の強度を選択できます。`minimal`は、Gemini 3.7 Flashでは**対応していません**。この値を指定するとエラーになります。推論の設定はモデルの動作モードに影響しますが、対応する出力の種類を変えるものではありません。

段階的なタスクの実行には、関数呼び出し、コードの実行、構造化された応答が用意されています。モデルは、コンテキストのキャッシュ、ファイル検索、検索による裏付け、Google Maps、ウェブアドレスの内容を利用できます。バッチ処理に対応しています。コンピュータのインターフェースの制御はプレビュー機能とされ、利用には選択したメソッドでの対応が必要です。

#### 適用範囲の境界

安定版の`gemini-3.7-flash`は、2026年八月に公開されています。メーカーは内蔵知識の基準時点を2026年三月としていますが、一部の分野では知識が2025年一月の水準にとどまる場合があるとしています。外部データの利用や渡された素材の理解は、モデルがすでに持つ知識とは異なります。

モデルは、架空の事実を作成したり、個々のリクエストを遅く実行したり、タイムアウトで終えたりする場合があります。複雑な作業サイクルに向けられていますが、個々の動作を実行できることは、その処理全体の結果の検証の代わりにはなりません。マルチモーダル入力を使う場合、結果は素材の内容に基づくテキストの結論であり、新しいメディアファイルではありません。

実用タスク

### 実用タスク

英語の技術例

```
Trace a three-stage workflow

A report workflow has three stages: collect rows, remove duplicate IDs, total the remaining amounts. Input rows are A:12, B:8, A:12. The rule keeps the first occurrence of each ID. Explain the intermediate rows after each stage and the final total. Do not assume that repeated IDs represent separate sales.
```

#### 期待される結果

```
A three-stage trace with retained rows and a final amount, plus the applied duplicate rule.
```

#### 結果の確認

```
Verify the total uses A and B once each and the stage order is preserved.
```

**Ailoot · Anthropic メッセージ** `POST /v1/messages` `gemini-3.7-flash-low`

[`gemini-3.7-flash-low`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.7-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.7-flash-low&fmt=messages)

Google /`gemini-3.7-flash-low`

### はじめに

プログラミング、動画の理解、複数段階の業務処理に向けた、推論を調整できる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-3.7-flash-low | 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

$0.00075 */ 1K*

出力

$0.00375 */ 1K*

キャッシュ読み取り

$0.000075 */ 1K*

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-3.7-flash-low", "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-3.7-flash-low", "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-3.7-flash-low",
    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-3.7-flash-low",
  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-3.7-flash-low',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-3.7-flash-low`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.7-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.7-flash-low&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-3.7-flash-low`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.7-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.7-flash-low&fmt=messages)

**Ailoot · Gemini generateContent** `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` `gemini-3.7-flash-low`

[`gemini-3.7-flash-low`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.7-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.7-flash-low&fmt=gemini)

Google /`gemini-3.7-flash-low`

### はじめに

プログラミング、動画の理解、複数段階の業務処理に向けた、推論を調整できる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`

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-3.7-flash-low | 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

$0.00075 */ 1K*

出力

$0.00375 */ 1K*

キャッシュ読み取り

$0.000075 */ 1K*

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-3.7-flash-low: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-3.7-flash-low: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-3.7-flash-low", 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-3.7-flash-low", 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-3.7-flash-low',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-3.7-flash-low`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.7-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.7-flash-low&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-3.7-flash-low`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=gemini-3.7-flash-low&route=Core&caller=gemini-3.7-flash-low&fmt=gemini)

FAQ · Gemini 3.7 Flash Low

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/messages` · `gemini-3.7-flash-low`: `text`, `image` → `text` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.7-flash-low`: `text`, `image` → `text`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`POST /v1/messages` · `gemini-3.7-flash-low`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.7-flash-low`: `contents`, `systemInstruction`, `sessionId`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/messages` · `gemini-3.7-flash-low`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `65536`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` · `gemini-3.7-flash-low`: `contents.min_items`: `1`

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