Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
", "aboutText": "Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.\n\nҚұжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.\n\nҚұжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.\n\nНысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.\n\nДәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.\n\nНұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.\n\nТөл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.\n\nЫқтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Extract a support message record\n\nExtract fields from message S-91: "The pump P-28 stopped after ten minutes. I bought two, but only one has this issue. Please arrange a replacement." Return message ID, product code, issue, purchased quantity and affected quantity in a small table. Include the exact supporting phrase for each extracted value.A field/value/evidence table retaining S-91 and separating purchased from affected quantity.Check that two purchased pumps do not become two defective pumps.gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына, құжаттарды талдауға және қайталанатын дерек шығаруға арналған Google компаниясының мультимодалды моделі. Оның әдепкі minimal пайымдауы шектеулі жазбаларға сай; көпқадамды құрал жұмысына medium не high құжатталған. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF-тен мәтін не құрылымдалған нәтиже қайтарады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.5-flash-lite | 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/messagesAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${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-3.5-flash-lite", "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-3.5-flash-lite", "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-3.5-flash-lite",\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-3.5-flash-lite",\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-3.5-flash-lite',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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына, құжаттарды талдауға және қайталанатын дерек шығаруға арналған Google компаниясының мультимодалды моделі. Оның әдепкі minimal пайымдауы шектеулі жазбаларға сай; көпқадамды құрал жұмысына medium не high құжатталған. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF-тен мәтін не құрылымдалған нәтиже қайтарады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісpath.model | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.5-flash-lite | 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}:generateContentAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${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-3.5-flash-lite: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-3.5-flash-lite: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-3.5-flash-lite", 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-3.5-flash-lite", 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-3.5-flash-lite',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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына, құжаттарды талдауға және қайталанатын дерек шығаруға арналған Google компаниясының мультимодалды моделі. Оның әдепкі minimal пайымдауы шектеулі жазбаларға сай; көпқадамды құрал жұмысына medium не high құжатталған. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF-тен мәтін не құрылымдалған нәтиже қайтарады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.5-flash-lite | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Мәтіндік әңгіме | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарыМәтіндік әңгіме; stream — логикалық мән, әдепкісі false. |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Әдістің балама атаулары: /chat/completions
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.5-flash-lite","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\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/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -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\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash-lite", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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(result.to_dict(mode="json"))\njson немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына, құжаттарды талдауға және қайталанатын дерек шығаруға арналған Google компаниясының мультимодалды моделі. Оның әдепкі minimal пайымдауы шектеулі жазбаларға сай; көпқадамды құрал жұмысына medium не high құжатталған. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF-тен мәтін не құрылымдалған нәтиже қайтарады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.5-flash-lite | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "gemini-3.5-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына, құжаттарды талдауға және қайталанатын дерек шығаруға арналған Google компаниясының мультимодалды моделі. Оның әдепкі minimal пайымдауы шектеулі жазбаларға сай; көпқадамды құрал жұмысына medium не high құжатталған. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF-тен мәтін не құрылымдалған нәтиже қайтарады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-flash-lite | 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/messagesAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${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-flash-lite", "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-flash-lite", "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-flash-lite",\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-flash-lite",\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-flash-lite',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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына, құжаттарды талдауға және қайталанатын дерек шығаруға арналған Google компаниясының мультимодалды моделі. Оның әдепкі minimal пайымдауы шектеулі жазбаларға сай; көпқадамды құрал жұмысына medium не high құжатталған. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF-тен мәтін не құрылымдалған нәтиже қайтарады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісpath.model | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-flash-lite | 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}:generateContentAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${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-flash-lite: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-flash-lite: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-flash-lite", 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-flash-lite", 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-flash-lite',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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-flash-lite-latestGemini 3.5 Flash-Lite — нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына, құжаттарды талдауға және қайталанатын дерек шығаруға арналған Google компаниясының мультимодалды моделі. Оның әдепкі minimal пайымдауы шектеулі жазбаларға сай; көпқадамды құрал жұмысына medium не high құжатталған. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF-тен мәтін не құрылымдалған нәтиже қайтарады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-flash-lite-latest | 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/messagesAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${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-flash-lite-latest", "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-flash-lite-latest", "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-flash-lite-latest",\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-flash-lite-latest",\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-flash-lite-latest',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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
gemini-flash-lite-latestGemini 3.5 Flash-Lite — нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына, құжаттарды талдауға және қайталанатын дерек шығаруға арналған Google компаниясының мультимодалды моделі. Оның әдепкі minimal пайымдауы шектеулі жазбаларға сай; көпқадамды құрал жұмысына medium не high құжатталған. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF-тен мәтін не құрылымдалған нәтиже қайтарады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісpath.model | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-flash-lite-latest | 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}:generateContentAiloot 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 →
Модельдің анықтамалық кестелері әдіс таңдауын, баға есебін не төлемді өзгертпейді. Қолданыстағы төлемдер таңдалған Ailoot әдісінің мөлшерлемелерімен есептеледі.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауOpenAI Chat · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Сұрау ұзындығы бойынша 1-деңгей | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${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-flash-lite-latest: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-flash-lite-latest: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-flash-lite-latest", 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-flash-lite-latest", 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-flash-lite-latest',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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
google/gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына, құжаттарды талдауға және қайталанатын дерек шығаруға арналған Google компаниясының мультимодалды моделі. Оның әдепкі minimal пайымдауы шектеулі жазбаларға сай; көпқадамды құрал жұмысына medium не high құжатталған. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF-тен мәтін не құрылымдалған нәтиже қайтарады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер google/gemini-3.5-flash-lite | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мысалдар: system, user, assistant, tool, function Шарттар: Бұл рөлдер бастапқы кодтағы үйлесімділік түрлерінде айқын көрсетілген; рөлдердің нақты жиыны әр модельге байланысты. Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring|content_part[]|null | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_calls | Түріtool_call[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].tool_call_id | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: role=tool; нақты қайтарылған ID мәнін пайдаланыңыз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Модель пайымдауды пайдаланса, нақты қайтарылған пайымдауды қайта жіберіңіз | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: функция құралы берілген | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.description | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.parameters | ТүріJSON_schema | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісtool_choice | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Модельге байланысты | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Осы Ultra мәтіндік бағытында provider.options қабылданбайды | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: Сұрау кэшінің нақты орындарында 1h қабылданбайды | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 мәтіні
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыrole/content құрылымы бар хабарламалар жиымы |
Параметрfile_material | Параметр талаптарынақты UTF-8 құжаты сөзбе-сөз мәтін ретінде енгізіледі; файл ID-і болжанбайды |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарымодельге байланысты; пайдаланушының функция құралдары қызмет жағында орындалатын құралдардан өзгеше |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Модельдің дәл ID мәнін messages деректерімен бірге жіберіңіз.
Контекст ұзындығы шығыстың жоғарғы шегі емес.
Мәтіндік файл сөзбе-сөз мәтінді бере алады; кіріс суреттері, аудио және файл нысандары дәл байланыстыруды қажет етеді.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.5-flash-lite", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\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/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -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\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.5-flash-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses 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(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\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=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",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.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.5-flash-lite',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_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson немесе SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Әр жауап нұсқасын оның мазмұнымен, құрал шақыруларымен және пайымдауымен бірге сақтаңыз. SSE өзгерістерін жауап нұсқасы мен құрал индексі бойынша жинап, соңғы аяқталу себебі мен пайдалану деректерін сақтаңыз.
Сұрау мен жауаптың ID мәндерін және тақырыптарын сақтаңыз. Мәтіндік тапсырманы алуға арналған ортақ URL берілмеген.
| Өріс | Түрі |
|---|---|
Өрісchoices[].index | Түріinteger |
Өрісchoices[].message.content | Түріstring|null |
Өрісchoices[].message.tool_calls | Түріtool_call[] |
Өрісchoices[].message.reasoning_content | Түріstring |
Өрісchoices[].message.reasoning_details | Түріobject|array |
Өрісchoices[].finish_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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
google/gemini-3.5-flash-liteGemini 3.5 Flash-Lite — нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына, құжаттарды талдауға және қайталанатын дерек шығаруға арналған Google компаниясының мультимодалды моделі. Оның әдепкі minimal пайымдауы шектеулі жазбаларға сай; көпқадамды құрал жұмысына medium не high құжатталған. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF-тен мәтін не құрылымдалған нәтиже қайтарады.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.5 Flash-Lite — қайталанатын дерек жұмысына және нысаналы қосалқы агент тапсырмаларына арналған Google компаниясының орындауға бағытталған мультимодалды мәтін профилі. Ол Gemini 3.1 Flash-Lite негізінде жасалып, құжат түсінуді, құрал сенімділігін және көпкезекті нұсқау орындауды жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады. Пайдалы нәтиже — үлкен тапсырма аясындағы бір шығарылған жазба, жіктеу, қысқа аударма немесе құрал көмегімен жасалған шектеулі талдау.
Құжатты талдауда маңызды өрістерді және әр өріс сақтауы тиіс дәлелді анықтаңыз. Тиісті беттерді беріп, жоқ не екіұшты ақпаратты қалай көрсету керегін айтыңыз. Қолдау хабарламасынан дерек шығару үшін тауар кодын, аталған мәселені және растайтын сөйлемді шығарып, жауапта хабарлама идентификаторын сақтаңыз. Бір өріске бірнеше кандидат берілген құжат оларды бір болжамды мәнге үнсіз қысқартпауы керек. Схемасы нақты тапсырмаға сәйкес келетін құрылымдалған JSON нәтижені кейінгі өңдеуге жарамды ете алады.
Құжатталған ойлау деңгейлері — minimal, low, medium және high, әдепкісі — minimal. Өндіруші оны үлкен көлемдегі дерек шығару, бағыттау және жіктеу үшін ұсынады; ал құрал шақырулары, код орындау немесе бірнеше пайымдау қадамы бар автономды қосалқы агент жұмысына medium не high лайық. Нұсқаулық құрал жұмысын мерзімінен бұрын тоқтатпау үшін сол ұзақ тапсырмаларда пайымдау тереңдігін арттыруды арнайы ұсынады. Сондықтан бір өріс шығару мен ерекшеліктері бар құжат салыстыруға пайымдау тереңдігінің әртүрлі деңгейлерін таңдау пайдалы. Minimal — әр Flash моделіне көшірілетін жалпы баптау емес, осы нұсқа қолдайтын параметр.
Нысаналы қосалқы агент тапсырмасында бір жұмыс, оның бастапқы материалы, рұқсат етілген құралдар және қажетті соңғы пішім болуы керек. Мысалы, ол кестені берілген ереже бойынша қарап, ережеге қатысты жолдарды тиісті мәндерімен бірге қайтара алады. Өндіруші кестелік деректерді өңдеуді және жеңіл код орындау көмектесетін frontend JavaScript жұмысын да атайды. Сұралған функцияны орындап, нақты нәтижесін қайтаруға айналасындағы қолданба жауапты. Аяқталған нәтиже орындалмаған ұсыныстан немесе бастапқы деректерге қатысты шешілмеген сұрақтан анық ажыратылсын.
Дәл осы 3.5 Flash-Lite бетінде функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Maps арқылы негіздеу және URL контексті көрсетілген; Computer Use алдын ала нұсқа деп белгіленген. Құрылымдалған шығыс пен ойлау қолдау табады. Диалогтың бірнеше қадамында бір рөлді не тапсырманы сақтау үшін кейінгі жауаптар сол жұмысты орындауы мақсатында нақты нұсқаулар мен құрал бақылауларын сақтаңыз. Әзірлеуші нұсқаулығы 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда рөлді тұрақтырақ сақтауды атайды. Әр қосымша сұрауда мақсатты қайта анықтамай, қысқа рөл мен шығыс келісімін қолданыңыз.
Нұсқаулық осы нұсқада бұрынғы іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған соңғы model кезектерін де ескірген деп белгілейді. Жауапты жасанды model-рөл кезегінде бастап беруге тырыспай, шектеулі жауапты нақты нұсқаулармен не схемамен басқарыңыз. Интерфейс талап етсе, Gemini 3 ойлау қолтаңбасы контекстін сақтап, функция нәтижелерін шақыруларына сәйкестендіріңіз. Бұл дайындық ережелері сол жұмысты аяқтауға қажет дәлелдері сақталған жалғастыруды қолдайды.
Төл картада 1M-ге дейін контекст пен 64K мәтін шығысы; дәл API бетінде 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені көрсетілген. Нұсқаулар, жазбалар, тарих және медиа кіріс дайындауға түгел кіреді. Өндіруші профилінде кэштеу, пакет, Flex және Priority таңдаулары көрсетілген. Қайталанатын сұрауларда әр шығарылымды өз дереккөзімен салыстыру үшін тұрақты идентификаторлар мен ықшам бірізді жауап пішімін қолданыңыз. Бұл профильде аудио, кескін не бейне кірісі жасалған сөйлеу не сурет емес, мәтіндік түсіндіру немесе транскрипт береді.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер және анда-санда кідіру не күту уақытының аяқталуы кіреді. Білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Дереккөзге сүйеніп дерек шығару берілген материал қолдайтынды қайтаруы керек; өзекті фактілер туралы сұрақтарға өзекті дәлел қажет. 3.1 Flash-Lite-пен салыстырғанда бұл профиль құжатталған орындау және компьютер қолдану мүмкіндіктерін қосады, ал 3.6 Flash күрделірек кодтау мен кеңістіктік жұмысқа басымдық береді. Жауапты үлкен үдеріске қоспас бұрын шығарылған өрістерді, құрал нәтижелерін және сақталған нұсқауларды тексеріңіз.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер google/gemini-3.5-flash-lite | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер user, assistant | Әдепкі— |
Өрісmessages[].content | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Мәтін · UTF-8 мәтіні
messages[].content жолы
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрtext_file_material | Параметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Контекст токендерінің саны мынадан көп | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіреді | Төлем |
|---|---|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Контекст токендерінің саны мынадан көп— | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауСұрау ұзындығының 1-деңгейі | Мөлшерлемелер кестесі— | Контекст токендерінің саны мынадан көп0 | Контекст токендерінің саны мынадан аспайды, шегі кіредіЖоғарғы шегі жоқ | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.0006 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.005 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.00006 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу $0.0001666666666666666 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "google/gemini-3.5-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.5-flash-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\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-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest
Ailoot Ultra gemini-3.5-flash-lite, google/gemini-3.5-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.5-flash-lite, gemini-flash-lite, gemini-flash-lite-latest, gemini-3.5-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Extract a support message record\n\nExtract fields from message S-91: "The pump P-28 stopped after ten minutes. I bought two, but only one has this issue. Please arrange a replacement." Return message ID, product code, issue, purchased quantity and affected quantity in a small table. Include the exact supporting phrase for each extracted value.A field/value/evidence table retaining S-91 and separating purchased from affected quantity.Check that two purchased pumps do not become two defective pumps.