Gemini 3.1 Pro Preview күрделі материалмен және бірнеше бірізді шешім қажет ететін міндеттермен жұмысқа арналған. Google бағдарламалық инженерияны, құралдарды қолдануды және нақты жауаптардың үйлесімділігін атап көрсетеді. Модель үлкен деректер жиындарын, тұтас бағдарламалық репозиторийлерді және мәтін визуалды не дыбыстық материалдармен байланысқан міндеттерді талдауға көмектеседі.
Google сипаттарында мәтін, суреттер, бейне, аудио және PDF көрсетілген. Ailoot API-дің ағымдағы каталогында мәтіндік әдістер үшін кірісте мәтін мен суреттер, шығыста мәтін мәлімделген. Бейне, аудио және PDF бұл кіріс жиынына кірмейді. Ұзақ контекст 1 048 576 кіріс токеніне дейін, мәтіндік жауап 65 536 шығыс токеніне дейін сыйдырады. Сурет пен аудионы түсіну оларды генерациялауды білдірмейді: бұл нұсқаның шығысы мәтіндік болып қалады.
Thinking ішкі пайымдауға қосымша күш-жігер бөлуге мүмкіндік береді. Google сипаттаған базалық модель режимінде стандартты деңгей — high; low, medium, high қолжетімді. Бұл мәндер Google-дың базалық моделін сипаттайды; Ailoot API арқылы басқарудың режимі мен қолжетімділігін таңдалған әдіс пен модель нұсқасы анықтайды. Негізгі сценарийлер күрделі бағдарламалауды, алгоритмдер әзірлеуді, стратегиялық жоспарлауды және шешімді қадаммен жақсартуды қамтиды. Бұл бірнеше өзара байланысты талапты ескеріп, аралық нәтижелерге қайту қажет болғанда әсіресе пайдалы.
Модель мүмкіндіктеріне функцияларды шақыру, код орындау және құрылымдалған жауаптар кіреді. Контекстті кэштеу, іздеумен негіздеу, Google Maps және веб-мекенжай мазмұнын қолдану қолдау табады; пакеттік өңдеу қарастырылған. Мұндай жиын модель деректерді талдап, келесі құралды таңдап, қорытынды құрастыратын процесс жасауға мүмкіндік береді. Әр құралдың нақты қолжетімділігі модельмен жұмыс әдісіне байланысты.
Карточка gemini-3.1-pro-preview алдын ала нұсқасына қатысты. Оның негізінде Gemini 3 Pro жатыр. Өндіруші командалық қабықша мен пайдаланушы құралдары бар процестерге бағытталған gemini-3.1-pro-preview-customtools нұсқасын жеке көрсетеді. Оның құрал таңдаудағы басымдықтары мен мінез-құлық ерекшеліктері кәдімгі Preview нұсқасының қасиеттері емес.
Модель үшін базалық бағыттың жалпы шектеулері сақталады: жауаптар ойдан шығарылған мәлімет қамтуы, ал жеке сұраулар баяу орындалуы немесе тайм-аутпен аяқталуы мүмкін. Көпқадамды пайымдау, үлкен контекст және деректерге қолжетімділік күрделі міндетпен жұмысқа көмектеседі, бірақ әр жасалған қорытындыны тексерілген фактке айналдырмайды.
", "aboutText": "Gemini 3.1 Pro Preview күрделі материалмен және бірнеше бірізді шешім қажет ететін міндеттермен жұмысқа арналған. Google бағдарламалық инженерияны, құралдарды қолдануды және нақты жауаптардың үйлесімділігін атап көрсетеді. Модель үлкен деректер жиындарын, тұтас бағдарламалық репозиторийлерді және мәтін визуалды не дыбыстық материалдармен байланысқан міндеттерді талдауға көмектеседі.\n\n### Модель қандай материалдарды түсінеді\n\nGoogle сипаттарында **мәтін, суреттер, бейне, аудио және PDF** көрсетілген. Ailoot API-дің ағымдағы каталогында мәтіндік әдістер үшін кірісте **мәтін мен суреттер**, шығыста мәтін мәлімделген. Бейне, аудио және PDF бұл кіріс жиынына кірмейді. Ұзақ контекст **1 048 576 кіріс токеніне дейін**, мәтіндік жауап **65 536 шығыс токеніне дейін** сыйдырады. Сурет пен аудионы түсіну оларды генерациялауды білдірмейді: бұл нұсқаның шығысы мәтіндік болып қалады.\n\n### Пайымдау және қадаммен жұмыс\n\nThinking ішкі пайымдауға қосымша күш-жігер бөлуге мүмкіндік береді. Google сипаттаған базалық модель режимінде стандартты деңгей — `high`; `low`, `medium`, `high` қолжетімді. Бұл мәндер Google-дың базалық моделін сипаттайды; Ailoot API арқылы басқарудың режимі мен қолжетімділігін таңдалған әдіс пен модель нұсқасы анықтайды. Негізгі сценарийлер күрделі бағдарламалауды, алгоритмдер әзірлеуді, стратегиялық жоспарлауды және шешімді қадаммен жақсартуды қамтиды. Бұл бірнеше өзара байланысты талапты ескеріп, аралық нәтижелерге қайту қажет болғанда әсіресе пайдалы.\n\nМодель мүмкіндіктеріне функцияларды шақыру, код орындау және құрылымдалған жауаптар кіреді. Контекстті кэштеу, іздеумен негіздеу, Google Maps және веб-мекенжай мазмұнын қолдану қолдау табады; пакеттік өңдеу қарастырылған. Мұндай жиын модель деректерді талдап, келесі құралды таңдап, қорытынды құрастыратын процесс жасауға мүмкіндік береді. Әр құралдың нақты қолжетімділігі модельмен жұмыс әдісіне байланысты.\n\n### Нұсқа және ерекшеліктер\n\nКарточка `gemini-3.1-pro-preview` алдын ала нұсқасына қатысты. Оның негізінде Gemini 3 Pro жатыр. Өндіруші командалық қабықша мен пайдаланушы құралдары бар процестерге бағытталған `gemini-3.1-pro-preview-customtools` нұсқасын жеке көрсетеді. Оның құрал таңдаудағы басымдықтары мен мінез-құлық ерекшеліктері кәдімгі Preview нұсқасының қасиеттері емес.\n\nМодель үшін базалық бағыттың жалпы шектеулері сақталады: жауаптар ойдан шығарылған мәлімет қамтуы, ал жеке сұраулар баяу орындалуы немесе тайм-аутпен аяқталуы мүмкін. Көпқадамды пайымдау, үлкен контекст және деректерге қолжетімділік күрделі міндетпен жұмысқа көмектеседі, бірақ әр жасалған қорытындыны тексерілген фактке айналдырмайды.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Plan a dependency-constrained move\n\nA 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.An ordered checklist, one identified conflict and an acceptance-evidence item.The checklist must place backup testing and sample protection before unplugging and monitoring before intake.gemini-3.1-pro-highКүрделі бағдарламалау міндеттеріне, үлкен материалдарды талдауға және құралдармен дәл көпқадамды жұмысқа арналған Google-дың мультимодальды моделі.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.1 Pro Preview күрделі материалмен және бірнеше бірізді шешім қажет ететін міндеттермен жұмысқа арналған. Google бағдарламалық инженерияны, құралдарды қолдануды және нақты жауаптардың үйлесімділігін атап көрсетеді. Модель үлкен деректер жиындарын, тұтас бағдарламалық репозиторийлерді және мәтін визуалды не дыбыстық материалдармен байланысқан міндеттерді талдауға көмектеседі.
Google сипаттарында мәтін, суреттер, бейне, аудио және PDF көрсетілген. Ailoot API-дің ағымдағы каталогында мәтіндік әдістер үшін кірісте мәтін мен суреттер, шығыста мәтін мәлімделген. Бейне, аудио және PDF бұл кіріс жиынына кірмейді. Ұзақ контекст 1 048 576 кіріс токеніне дейін, мәтіндік жауап 65 536 шығыс токеніне дейін сыйдырады. Сурет пен аудионы түсіну оларды генерациялауды білдірмейді: бұл нұсқаның шығысы мәтіндік болып қалады.
Thinking ішкі пайымдауға қосымша күш-жігер бөлуге мүмкіндік береді. Google сипаттаған базалық модель режимінде стандартты деңгей — high; low, medium, high қолжетімді. Бұл мәндер Google-дың базалық моделін сипаттайды; Ailoot API арқылы басқарудың режимі мен қолжетімділігін таңдалған әдіс пен модель нұсқасы анықтайды. Негізгі сценарийлер күрделі бағдарламалауды, алгоритмдер әзірлеуді, стратегиялық жоспарлауды және шешімді қадаммен жақсартуды қамтиды. Бұл бірнеше өзара байланысты талапты ескеріп, аралық нәтижелерге қайту қажет болғанда әсіресе пайдалы.
Модель мүмкіндіктеріне функцияларды шақыру, код орындау және құрылымдалған жауаптар кіреді. Контекстті кэштеу, іздеумен негіздеу, Google Maps және веб-мекенжай мазмұнын қолдану қолдау табады; пакеттік өңдеу қарастырылған. Мұндай жиын модель деректерді талдап, келесі құралды таңдап, қорытынды құрастыратын процесс жасауға мүмкіндік береді. Әр құралдың нақты қолжетімділігі модельмен жұмыс әдісіне байланысты.
Карточка gemini-3.1-pro-preview алдын ала нұсқасына қатысты. Оның негізінде Gemini 3 Pro жатыр. Өндіруші командалық қабықша мен пайдаланушы құралдары бар процестерге бағытталған gemini-3.1-pro-preview-customtools нұсқасын жеке көрсетеді. Оның құрал таңдаудағы басымдықтары мен мінез-құлық ерекшеліктері кәдімгі Preview нұсқасының қасиеттері емес.
Модель үшін базалық бағыттың жалпы шектеулері сақталады: жауаптар ойдан шығарылған мәлімет қамтуы, ал жеке сұраулар баяу орындалуы немесе тайм-аутпен аяқталуы мүмкін. Көпқадамды пайымдау, үлкен контекст және деректерге қолжетімділік күрделі міндетпен жұмысқа көмектеседі, бірақ әр жасалған қорытындыны тексерілген фактке айналдырмайды.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.1-pro-high | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_block[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісsystem | Түріstring|content_block[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Шектеу қолданылатын нысан: таңдалған модельдің/карточканың нақты жоғарғы шегі | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop_sequences | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріtool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: құрал берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].input_schema | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісthinking.type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісthinking.budget_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісoutput_config.effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmetadata | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісcache_control | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content немесе type=text блогы
Мәтін + сурет
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} немесе type=url дереккөзі
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1/messages| Сұрау көлемі, токен саны | Кіріс | Шығыс | Кэшті оқу | Кэшке жазу | Кэш 5 мин | Кэш 1 сағ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Сұрау көлемі, токен саны(0; 200 000] | Кіріс0,002 $ | Шығыс0,012 $ | Кэшті оқу0,0002 $ | Кэшке жазуБазалық: — | Кэш 5 минБазалық: — | Кэш 1 сағБазалық: — |
| Сұрау көлемі, токен саны(200 000; ∞) | Кіріс0,004 $ | Шығыс0,018 $ | Кэшті оқу0,0004 $ | Кэшке жазуБазалық: — | Кэш 5 минБазалық: — | Кэш 1 сағБазалық: — |
1K токен үшін USD мөлшерлемелері. Мөлшерлеме орнатылмаса, осы әдістің негізгі мөлшерлемесі қолданылады; «—» негізгі мөлшерлеме орнатылмағанын білдіреді.
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-high", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=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."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.1-pro-high",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.1-pro-high",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith 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:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық мазмұн блоктарын, пайымдау қолтаңбаларын және құрал қолданудың нақты ID мәндерін сақтаңыз. SSE блоктарының барлық өзгерістерін жинаңыз; алғашқы мәтіндік блок толық шығыс емес.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісid | Түріstring |
Өрісmodel | Түріstring |
Өрісcontent[] | Түріtext|thinking|tool_use|other content block |
Өрісstop_reason | Түріstring|null |
Өрісusage | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot gemini-3.1-pro-high
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
gemini-3.1-pro-highКүрделі бағдарламалау міндеттеріне, үлкен материалдарды талдауға және құралдармен дәл көпқадамды жұмысқа арналған Google-дың мультимодальды моделі.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.1 Pro Preview күрделі материалмен және бірнеше бірізді шешім қажет ететін міндеттермен жұмысқа арналған. Google бағдарламалық инженерияны, құралдарды қолдануды және нақты жауаптардың үйлесімділігін атап көрсетеді. Модель үлкен деректер жиындарын, тұтас бағдарламалық репозиторийлерді және мәтін визуалды не дыбыстық материалдармен байланысқан міндеттерді талдауға көмектеседі.
Google сипаттарында мәтін, суреттер, бейне, аудио және PDF көрсетілген. Ailoot API-дің ағымдағы каталогында мәтіндік әдістер үшін кірісте мәтін мен суреттер, шығыста мәтін мәлімделген. Бейне, аудио және PDF бұл кіріс жиынына кірмейді. Ұзақ контекст 1 048 576 кіріс токеніне дейін, мәтіндік жауап 65 536 шығыс токеніне дейін сыйдырады. Сурет пен аудионы түсіну оларды генерациялауды білдірмейді: бұл нұсқаның шығысы мәтіндік болып қалады.
Thinking ішкі пайымдауға қосымша күш-жігер бөлуге мүмкіндік береді. Google сипаттаған базалық модель режимінде стандартты деңгей — high; low, medium, high қолжетімді. Бұл мәндер Google-дың базалық моделін сипаттайды; Ailoot API арқылы басқарудың режимі мен қолжетімділігін таңдалған әдіс пен модель нұсқасы анықтайды. Негізгі сценарийлер күрделі бағдарламалауды, алгоритмдер әзірлеуді, стратегиялық жоспарлауды және шешімді қадаммен жақсартуды қамтиды. Бұл бірнеше өзара байланысты талапты ескеріп, аралық нәтижелерге қайту қажет болғанда әсіресе пайдалы.
Модель мүмкіндіктеріне функцияларды шақыру, код орындау және құрылымдалған жауаптар кіреді. Контекстті кэштеу, іздеумен негіздеу, Google Maps және веб-мекенжай мазмұнын қолдану қолдау табады; пакеттік өңдеу қарастырылған. Мұндай жиын модель деректерді талдап, келесі құралды таңдап, қорытынды құрастыратын процесс жасауға мүмкіндік береді. Әр құралдың нақты қолжетімділігі модельмен жұмыс әдісіне байланысты.
Карточка gemini-3.1-pro-preview алдын ала нұсқасына қатысты. Оның негізінде Gemini 3 Pro жатыр. Өндіруші командалық қабықша мен пайдаланушы құралдары бар процестерге бағытталған gemini-3.1-pro-preview-customtools нұсқасын жеке көрсетеді. Оның құрал таңдаудағы басымдықтары мен мінез-құлық ерекшеліктері кәдімгі Preview нұсқасының қасиеттері емес.
Модель үшін базалық бағыттың жалпы шектеулері сақталады: жауаптар ойдан шығарылған мәлімет қамтуы, ал жеке сұраулар баяу орындалуы немесе тайм-аутпен аяқталуы мүмкін. Көпқадамды пайымдау, үлкен контекст және деректерге қолжетімділік күрделі міндетпен жұмысқа көмектеседі, бірақ әр жасалған қорытындыны тексерілген фактке айналдырмайды.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісpath.model | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.1-pro-high | Әдепкі— |
Өрісcontents | Түріcontent[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісcontents[].role | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер user, model | Әдепкі— |
Өрісcontents[].parts | Түріpart[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
ӨрісsystemInstruction | Түріcontent | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.maxOutputTokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.temperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.topP | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.topK | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.stopSequences | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].functionDeclarations | Түріfunction_declaration[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
ӨрісtoolConfig.functionCallingConfig.mode | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
ӨрісsafetySettings | Түріobject[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
ӨрісsessionId | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
contents[].parts[].text
Мәтін + сурет
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext, image |
Параметрrequired | Параметр талаптарыcontents |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыnull |
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 мазмұны мәтін ретінде енгізіледі; файл ID мәндері мен URLs үшін бөлек нақты қолдау қажет |
Өмірлік цикл: exact retained published method
Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.
POST /v1beta/models/{model}:generateContent| Сұрау көлемі, токен саны | Кіріс | Шығыс | Кэшті оқу | Кэшке жазу | Кэш 5 мин | Кэш 1 сағ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Сұрау көлемі, токен саны(0; 200 000] | Кіріс0,002 $ | Шығыс0,012 $ | Кэшті оқу0,0002 $ | Кэшке жазуБазалық: — | Кэш 5 минБазалық: — | Кэш 1 сағБазалық: — |
| Сұрау көлемі, токен саны(200 000; ∞) | Кіріс0,004 $ | Шығыс0,018 $ | Кэшті оқу0,0004 $ | Кэшке жазуБазалық: — | Кэш 5 минБазалық: — | Кэш 1 сағБазалық: — |
1K токен үшін USD мөлшерлемелері. Мөлшерлеме орнатылмаса, осы әдістің негізгі мөлшерлемесі қолданылады; «—» негізгі мөлшерлеме орнатылмағанын білдіреді.
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-high:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="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\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-high:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-pro-high", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-pro-high", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n 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;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro-high',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson немесе қолдау көрсетілетін ағындық беру
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Барлық жауап нұсқалары мен бөліктерді, соның ішінде функция шақыруларын, пайымдау қолтаңбаларын және пайдалану деректерін сақтаңыз; ағын бөліктерін ретімен жинаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
ӨрісresponseId | Түріstring |
ӨрісmodelVersion | Түріstring |
Өрісcandidates[].content.parts[] | Түріtext|inlineData|functionCall|other part |
Өрісcandidates[].finishReason | Түріstring |
ӨрісusageMetadata | Түріobject |
| Жауап | Шарт | Келесі қадам |
|---|---|---|
Жауап400 · invalid_request_error | ШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате | Келесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз. |
Ailoot gemini-3.1-pro-high
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Plan a dependency-constrained move\n\nA 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.An ordered checklist, one identified conflict and an acceptance-evidence item.The checklist must place backup testing and sample protection before unplugging and monitoring before intake.