Source: https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/ Language: ja # Google: Gemini 2.5 Flash (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/facts.json) ## [Google: Gemini 2.5 Flash (batch)](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/) Gemini 2.5 Flashは、マルチモーダル分析とエージェント課題に向けたGoogleの安定版ハイブリッド推論モデルです。動的な思考枠は0～24,576トークンに設定でき、思考を無効にするモードもあります。テキスト、画像、音声、動画、文書をテキストや構造化結果へ変換し、公開入力上限は1,048,576トークンです。 - [**Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-2-5-flash-u003a-batch/#method-0) 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 2.5 Flashは、幅広いマルチモーダル作業とエージェントによるツール利用に向けたGoogleの安定版ハイブリッド推論モデルです。異なる推論量を必要とする大規模なマルチモーダル課題に対し、思考あり・なしの応答を提供します。テキスト、画像、音声、動画を、テキスト回答の資料にできます。Googleの当該モデルのクラウド仕様では、文書入力も説明されています。有用な結果には、文書比較、グラフの解釈、文字起こし、コード、構造化レコードがあります。 この版の推論制御にはthinkingBudgetを使います。デフォルトは動的な思考で、-1を設定すると課題の複雑さに合わせて推論を調整します。明示的な枠は0～24,576トークンで、0は思考を無効にします。単純なカテゴリ分けと複数条件の分析に同じ推論量を割り当てず、実際の問題に合う枠を選んでください。ガイドはこの枠を指針として扱い、ネイティブのモデルカードも厳密には守られない場合があると述べています。 文書やデータの課題では、質問、必須フィールド、結果に伴うべき証拠を定義します。要件比較では、2つの仕様を比べ、変わった要件、その出典の文章、指定した手順への影響を返すよう求めます。各知見に同じレコードの形が必要な場合は、構造化出力が役立ちます。資料に複数の候補値があったりフィールドが未定義だったりする場合は、もっともらしい1つの回答を強制せず、不確実性を残してください。返された値を、渡したページやデータと照合します。 視覚資料や音声資料では、関連する物体、ラベル、出来事、録音区間を特定します。グラフに見える値、出来事の説明、文字起こし、要約など、必要な種類のテキストを求めます。これらは異なる成果物なので、どれを生成するかを指示してください。共通のネイティブモデルカードには、Flash ImageとFlash Audioが別の名称の能力として含まれますが、それらの画像生成や音声生成出力は、この安定版テキストモデルには含まれません。 Googleの当該クラウド仕様は、PDFとプレーンテキストの入力について、インターフェース固有の上限を公開しています。API経由で取り込むPDFは1ファイル50 MB、最大3,000ページで、プレーンテキストファイルは7 MBです。同仕様では、100万トークンの入力枠内で、音声付き動画が約45分、音声なし動画が1時間、音声が約8.4時間と説明されています。これは公開されているクラウドインターフェースの制約であり、一般的なモデルのトークンウィンドウとは別です。あらゆるファイル形式やアップロード経路に同じ上限があると考えず、関連区間と資料形式を準備してください。 当該Gemini API仕様表には、関数呼び出し、コード実行、ファイル検索、検索グラウンディング、Mapsグラウンディング、URLコンテキスト、構造化出力が挙げられています。各関数の役割とパラメータの形を定義し、実際に返された結果を基に続行します。モデルが操作を要求し、接続先アプリケーションが実行します。ステートレスのインターフェースで推論課題を続ける際は、必要な思考シグネチャの文脈を保持してください。構造化回答や関数の提案だけで、外部操作の成功が独立に証明されるわけではありません。 ネイティブのモデルカードは1Mコンテキストと64Kテキスト出力を示し、当該API仕様表には入力1,048,576トークン、出力65,536トークンと記載されています。応答上限には思考トークンが含まれるため、小さすぎると最終回答が途中で切れたり空になったりする場合があります。出力枠に合う大きさの成果物を求め、推論枠で推論量を導いてください。この開発元仕様には、キャッシュ、バッチ、Flex、Priority処理が公開されています。独立した複数レコードを準備する際は、項目識別子を保持します。 安定版は、Flash Previewの各版や後のGemini 3モデルとは区別されます。モデルカードは、ハルシネーションの可能性、因果理解、複雑な論理推論や反実仮想推論の制約を挙げ、知識のカットオフを2025年1月としています。新しい情報に依存する課題では、最新の証拠を渡してください。計算、抽出値、文字起こし、コード案を、実際の資料や実行結果と照合します。ハイブリッド思考は、具体的な結果を支える場合に有用であり、その結果を確認する代わりにはなりません。 **Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches` `google/gemini-2.5-flash:batch` [`google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&fmt=batches) Google /`google/gemini-2.5-flash:batch` ### はじめに Gemini 2.5 Flashは、マルチモーダル分析とエージェント課題に向けたGoogleの安定版ハイブリッド推論モデルです。動的な思考枠は0～24,576トークンに設定でき、思考を無効にするモードもあります。テキスト、画像、音声、動画、文書をテキストや構造化結果へ変換し、公開入力上限は1,048,576トークンです。 対応する入力 テキスト 結果 テキスト ### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド **Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches` 入力の種類 `text` 出力の種類 `text` 出力形式 インラインの results\[\].response.body JSON | フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト | | --- | --- | --- | --- | --- | | フィールド`endpoint` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 /v1/chat/completions | デフォルト— | | フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 google/gemini-2.5-flash:batch | デフォルト— | | フィールド`requests` | 種類`batch_item[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— | | フィールド`requests[].custom_id` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`requests[].body.messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— | | フィールド`completion_window` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 24h | デフォルト— | | フィールド`provider` | 種類`object\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— | 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`content_type` | 仕様application/json | | パラメータ`required` | 仕様endpoint, model, requests | | パラメータ`material_types` | 仕様text | | パラメータ`representation` | 仕様インラインの requests\[\]。各項目には custom\_id と body を指定します | | パラメータ`request_endpoint_profile` | 仕様/v1/chat/completions | | パラメータ`file_material` | 仕様呼び出し元は実際の UTF-8 JSONL をローカルで読み込み、requests\[\] に格納できます。アップロードの purpose、input\_file\_id、ファイル参照は使用しません。顧客の素材が存在しない、または空の場合、POST の前に準備を停止します。 | | パラメータ`serialization_order` | 仕様endpoint, model, provider（指定されている場合）, completion\_window（指定されている場合）, requests を最後に配置 | | パラメータ`optional_controls` | 仕様provider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | パラメータ`schema_scope` | 仕様ドキュメントに記載されたインラインの Batch エンベロープに格納する、テキスト Chat Completions のリクエストボディ。 | ライフサイクル: `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · 元の作成レスポンスに実際に含まれる response.id。同じユーザー／キー／グループを使用します ### 料金 料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。 高速モード 未指定 高速モードが選択されている場合 Flex モード 未指定 flex モードが選択されている場合 最大推論量 未指定 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合 明示的キャッシュの料金 無効 明示的キャッシュを要求した場合 #### Ailootの料金 #### 設定別の価格 各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。 | 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0003** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0025** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.00006** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | | 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.0003** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0025** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.00006** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン | Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/) ### リクエスト例 #### Ailoot Ultra · バッチ curl · 保存済みフィクスチャPython HTTP · 実際の顧客の JSONL ```bash set -eu : "${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-2.5-flash: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 ``` ```python 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") return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash: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")) ``` ### 結果を受け取って保存 #### Ailoot Ultra · バッチ インラインの results\[\].response.body JSON - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### ジョブのステータスを確認 curl · 元の処理のステータス ```bash 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 ``` ##### 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。 すべての結果、レスポンス／エラー本文、選択肢、および集計された使用量を保持してください。 ##### 元のレスポンスを確認する場合 元の操作 ID を保存してください。503 result\_pending\_check には X-Should-Retry:false が設定されています。結果が不明な元のバッチを決して再送しないでください。 レスポンスのフィールド | フィールド | 種類 | | --- | --- | | フィールド`results[].custom_id` | 種類string | | フィールド`results[].response.body.choices[].message.content` | 種類string\|null | | フィールド`results[].error` | 種類object\|null | | フィールド`usage` | 種類object\|null | ### エイリアス #### モデルのエイリアス **Ailoot Ultra** [`google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&fmt=batches) #### 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 [`google/gemini-2.5-flash:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-2.5-flash%3Abatch&fmt=batches) FAQ · Google: Gemini 2.5 Flash (batch) 利用できる入力と結果は何ですか？ `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash:batch`: `text` → `text` リクエストはどの項目を使用しますか？ `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` どの制限が適用されますか？ `POST /v1/batches` · `google/gemini-2.5-flash:batch`: `requests.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。