Source: https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/
Language: ja

# Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/facts.json)

## [Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-flash-preview-u003a-batch/)

Gemini 3 Flash Previewは、マルチモーダル理解と推論を組み合わせ、テキストを出力します。コード、文書、視覚資料の分析、構造化結果、ツール中心のワークフローに対応し、公開された4つの思考レベルで分析の深さを選べます。

- [**Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches` `google/gemini-3-flash-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/google-gemini-3-flash-preview-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 3 Flash Previewは、マルチモーダル理解、コーディング、エージェント課題に向けたGoogleの推論モデルです。テキスト、画像、動画、音声、PDFを入力し、テキストを返します。そのため、1つの問題について、文章の指示、ソースファイル、視覚的な観察、会話履歴をリクエスト内でまとめられます。結果は生成画像や発話音声ではなく、これらの資料に根拠を持つ説明、コード案、抽出データ、計画などになります。

当該モデルカードには、入力上限1,048,576トークン、出力上限65,536トークンと記載されています。資料と結果は分けて計画してください。リポジトリの長い抜粋、文書集、録音を収めるには、その処理後の表現と指示が入力枠に収まる必要があり、回答にも別途長さを割り当てる必要があります。関連資料にラベルを付け、どの資料を正とするかを特定します。長いプロンプトでは、データの後に具体的な質問を置き、前の情報と明示的に結び付けることを開発者ガイドは勧めています。

思考は動的で、このモデルの公開されたデフォルトはhighです。対応するレベルはminimal、low、medium、highです。これは相対的な推論量の枠であり、トークン数の保証ではありません。難しいコーディング問題では、minimalでも一定の推論が行われることがあります。短い変換と複数条件のデバッグでは異なる扱いが必要なので、課題に応じてレベルを選んでください。複雑な推論の手順をプロンプトに強制するのではなく、直接的で明確な指示を使い、最終成果物と、それを利用可能にする確認を求めます。

開発元のモデルカードには、構造化出力、関数呼び出し、コード実行、コンピューター操作、ファイル検索、検索グラウンディング、Google Mapsグラウンディング、URLコンテキスト、キャッシュが挙げられています。公開されたGemini 3の手順では、組み込みツールとカスタム関数呼び出しを組み合わせられます。アプリケーションが関数を定義し、引数を確認し、受理した操作を実行して、その結果を返します。コード支援では、ファイル読み取りや制御されたテストランナーのツールが次の段階の具体的な証拠を提供できます。最終報告でも、操作案と観測したツール結果を区別してください。

プログラミングでは、関連ファイル、言語、期待する動作、問題を示す入力を提供します。変更の範囲を設定し、維持すべきインターフェースや動作を明示します。修正した実装と確認すべきケースを求めてください。文書の分析では、質問、必要なフィールド、資料参照を定義します。構造化出力を使う場合は、フィールドの意味と欠損値の規則が明確なスキーマを渡します。構文と、各値が元の資料から導かれるかの両方を検証してください。

マルチモーダル分析では、各資料の何が重要かを特定します。スクリーンショットは画面の説明を支え、PDFは表やグラフを提供し、録音や録画は発話や目に見える出来事を示せます。細部によって処理される表現とトークン使用量が変わるため、開発者ガイドはメディア解像度の制御を説明しています。開発元のコード実行の手順では、モデルが回答を用意する前に、入力画像の切り抜きや拡大、視覚データの計算、注釈の追加ができます。小さい文字を読めるようにする設定は、広いシーンの説明向けの設定とは異なる場合があります。流暢な要約を、すべての詳細を正しく読んだ証拠にせず、関連するページ、画像、クリップを確認用に保持してください。

選んだインターフェース内で、会話とツールの状態を保持する必要があります。Gemini 3は、呼び出し間で推論文脈を引き継ぐために思考シグネチャを使います。開発者ガイドは、管理されたステートフルな履歴と、手動管理のステートレスな履歴を区別しています。ツール課題を続けたり結果を修正したりする場合は、必要な文脈を保持してください。Googleはまた、複雑な課題でループや動作悪化を起こしうる低温度の手法を持ち込まず、デフォルトのtemperature 1.0を保つよう勧めています。これらは開発元への統合方法であり、特定のアプリケーションの通信方式についての新しい主張ではありません。

このテキストモデルには、画像生成、音声生成、Live APIは公開されていません。ガイドは、視覚理解とピクセル単位の画像セグメンテーションも区別しており、後者はGemini 3 Flashの対応機能ではありません。実際の課題に合った最終結果として、資料にひも付く観察、構造化レコード、コード変更、仮定を示した判断を使います。算術を確認し、目的の環境でコードを検証し、返されたツール情報を確認してください。最近の事実が重要な場合は、モデルの知識がリアルタイムのデータベースであると考えず、設定済みのグラウンディング資料か、提供した最新データを使います。

**Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches` `google/gemini-3-flash-preview:batch`

[`google/gemini-3-flash-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&fmt=batches)

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

### はじめに

Gemini 3 Flash Previewは、マルチモーダル理解と推論を組み合わせ、テキストを出力します。コード、文書、視覚資料の分析、構造化結果、ツール中心のワークフローに対応し、公開された4つの思考レベルで分析の深さを選べます。

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-3-flash-preview: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— |
| フィールド`requests[].body.model` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 google/gemini-3-flash-preview:batch, google/gemini-3-flash-preview | デフォルト— |
| フィールド`provider.only` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 google-vertex/global | デフォルト— |
| フィールド`provider.allow_fallbacks` | 種類`boolean\|null` | 要件任意 | 値と制限 false, null | 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 **$0.0005** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.003** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **—** / 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 **$0.0005** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.003** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **—** / 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 JSONLPython · 完了した結果をすべて保存する

```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-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
```

```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")
        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"))
```

```python
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.
```

### 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。

元のステータス JSON の全体、各結果と custom\_id、レスポンスまたはエラーボディの全体を保存してください。完了済みの results\[\] は、絞り込まずに JSONL として保存してください。

##### 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 |
| フィールド`id` | 種類string |
| フィールド`model` | 種類string |
| フィールド`endpoint` | 種類string |
| フィールド`status` | 種類string |
| フィールド`request_counts` | 種類object |
| フィールド`results[].id` | 種類string |
| フィールド`results[].response.status_code` | 種類integer |
| フィールド`results[].response.request_id` | 種類string |

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` | 条件ドキュメントに記載されたインラインエンベロープが無効、キーが重複、項目の識別情報が不正、または設定されたモデル機能に矛盾があります。 | 次の手順新しく送信する前に、指摘されたフィールドを修正してください。 |
| レスポンス401 · `authentication_error` | 条件無効な API キーです。 | 次の手順利用を許可された Ailoot キーを使用してください。 |
| レスポンス403 · `permission_error` | 条件バッチグループを利用できません。 | 次の手順キー／グループの利用権限を確認してください。 |
| レスポンス422 · `invalid_request_error` | 条件バッチは残高課金を使用します。サブスクリプションでのバッチ作成は拒否されます。 | 次の手順利用を許可された残高課金グループを使用してください。 |
| レスポンス422 · `price_unavailable` | 条件バッチ入力の料金を見積もれません。 | 次の手順レスポンスを保存し、対象 API ファミリーのドキュメントに記載された入力を使用してください。 |
| レスポンス402 · `billing_error` | 条件バッチの予約額を確保できません。 | 次の手順新しいリクエストの前に、受付条件の問題を解決してください。 |
| レスポンス503 · `price_unavailable` | 条件Batch メソッドの価格／ネイティブ料金を利用できません。 | 次の手順レスポンスを保存してください。価格を別の値に置き換えないでください。 |
| レスポンス503 · `api_error` | 条件指定どおりのサプライヤールートを利用できません。 | 次の手順ルートを修復するためにレスポンスを保存してください。 |
| レスポンス503 · `result_pending_check` | 条件元の結果の確認が必要です。X-Should-Retry:false。 | 次の手順元の operation\_id/id を保存し、そのステータスを読み取ってください。元の POST を決して繰り返さないでください。 |
| レスポンス404 · `not_found` | 条件バッチのステータス操作が存在しないか、別の識別主体が所有しています。 | 次の手順元の正確な id と、同じユーザー／キー／グループを使用してください。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`google/gemini-3-flash-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-flash-preview%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-3-flash-preview:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-3-flash-preview%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

利用できる入力と結果は何ですか？

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

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/batches` · `google/gemini-3-flash-preview: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。