Gemini 3.7 Flash пайымдауы бар мультимодальды модельдер бағытын дамытады. Ол Gemini 3.6 Flash-қа негізделген және пайымдау негізіндегі өзгерістерді, сондай-ақ агенттік бейне түсіну қолдауын қамтиды. Жұмыс сценарийлеріне бағдарламалау, бейнематериалдарды күрделі талдау және бірнеше кезеңі бар процестер кіреді.
Google сипаттарына сәйкес, модель мәтінді, суреттерді, бейнені, аудионы және PDF-ті түсінеді. Ailoot API-дің ағымдағы каталогында мәтіндік әдістер үшін кірісте мәтін мен суреттер, шығыста мәтін мәлімделген. Бейне, аудио және PDF бұл кіріс жиынына кірмейді. Сұраудың ең үлкен көлемі — 1 048 576 кіріс токені, жауаптікі — 65 536 шығыс токені. Жауап мәтіндік болып қалады; бұл нұсқа үшін сурет не аудионы дербес генерациялау қолдау таппайды.
Thinking-тің қолдау табатын үш деңгейі бар: low, medium және high. Google сипаттаған базалық модель режимінде стандартты деңгей — medium. Бұл мәндер Google-дың базалық моделін сипаттайды; Ailoot API арқылы басқарудың режимі мен қолжетімділігін таңдалған әдіс пен модель нұсқасы анықтайды. Олар қосымша пайымдау қарқындылығын таңдауға мүмкіндік береді. Gemini 3.7 Flash-та minimal деңгейі қолдау таппайды: мұндай параметр қатеге әкеледі. Пайымдау баптаулары модельдің жұмыс режиміне әсер етеді, бірақ қолдау табатын шығыс модальдылығын өзгертпейді.
Міндеттерді бірізді орындау үшін функцияларды шақыру, код орындау және құрылымдалған жауаптар қарастырылған. Модель контекстті кэштеуді, файлдар бойынша іздеуді, іздеумен негіздеуді, Google Maps-ті және веб-мекенжай мазмұнын қолдана алады. Пакеттік өңдеу қолдау табады. Компьютер интерфейсін басқару алдын ала мүмкіндік деп белгіленген; оны қолдану таңдалған әдісте қолдауды қажет етеді.
Тұрақты gemini-3.7-flash нұсқасы 2026 жылғы тамызда жарияланған. Өндіруші кіріктірілген білім шекарасы ретінде 2026 жылғы наурызды көрсетеді, бірақ кей салаларда білім 2025 жылғы қаңтар деңгейінде қалуы мүмкін деген ескерту бар. Сыртқы деректермен жұмыс және берілген материалды түсіну модель бұрыннан білетін мәліметтерден өзгеше.
Модель ойдан шығарылған фактілер жасай алады, жеке сұрауларды баяу орындауы немесе тайм-аутпен аяқтауы мүмкін. Ол күрделі жұмыс циклдеріне арналған, бірақ жеке әрекетті орындау қабілеті мұндай процестің толық нәтижесін тексеруді алмастырмайды. Мультимодальды кірістер қолданылғанда қорытынды жаңа медиафайл емес, материал мазмұны бойынша мәтіндік тұжырымдар болады.
", "aboutText": "Gemini 3.7 Flash пайымдауы бар мультимодальды модельдер бағытын дамытады. Ол Gemini 3.6 Flash-қа негізделген және пайымдау негізіндегі өзгерістерді, сондай-ақ агенттік бейне түсіну қолдауын қамтиды. Жұмыс сценарийлеріне бағдарламалау, бейнематериалдарды күрделі талдау және бірнеше кезеңі бар процестер кіреді.\n\n### Кіріс және мәтіндік нәтиже\n\nGoogle сипаттарына сәйкес, модель **мәтінді, суреттерді, бейнені, аудионы және PDF-ті** түсінеді. Ailoot API-дің ағымдағы каталогында мәтіндік әдістер үшін кірісте **мәтін мен суреттер**, шығыста мәтін мәлімделген. Бейне, аудио және PDF бұл кіріс жиынына кірмейді. Сұраудың ең үлкен көлемі — **1 048 576 кіріс токені**, жауаптікі — **65 536 шығыс токені**. Жауап мәтіндік болып қалады; бұл нұсқа үшін сурет не аудионы дербес генерациялау қолдау таппайды.\n\n### Пайымдауды басқару\n\nThinking-тің қолдау табатын үш деңгейі бар: **`low`, `medium` және `high`**. Google сипаттаған базалық модель режимінде стандартты деңгей — `medium`. Бұл мәндер Google-дың базалық моделін сипаттайды; Ailoot API арқылы басқарудың режимі мен қолжетімділігін таңдалған әдіс пен модель нұсқасы анықтайды. Олар қосымша пайымдау қарқындылығын таңдауға мүмкіндік береді. Gemini 3.7 Flash-та `minimal` деңгейі **қолдау таппайды**: мұндай параметр қатеге әкеледі. Пайымдау баптаулары модельдің жұмыс режиміне әсер етеді, бірақ қолдау табатын шығыс модальдылығын өзгертпейді.\n\nМіндеттерді бірізді орындау үшін функцияларды шақыру, код орындау және құрылымдалған жауаптар қарастырылған. Модель контекстті кэштеуді, файлдар бойынша іздеуді, іздеумен негіздеуді, Google Maps-ті және веб-мекенжай мазмұнын қолдана алады. Пакеттік өңдеу қолдау табады. Компьютер интерфейсін басқару алдын ала мүмкіндік деп белгіленген; оны қолдану таңдалған әдісте қолдауды қажет етеді.\n\n### Шекара қай жерде өтеді\n\nТұрақты `gemini-3.7-flash` нұсқасы 2026 жылғы тамызда жарияланған. Өндіруші кіріктірілген білім шекарасы ретінде 2026 жылғы наурызды көрсетеді, бірақ кей салаларда білім 2025 жылғы қаңтар деңгейінде қалуы мүмкін деген ескерту бар. Сыртқы деректермен жұмыс және берілген материалды түсіну модель бұрыннан білетін мәліметтерден өзгеше.\n\nМодель ойдан шығарылған фактілер жасай алады, жеке сұрауларды баяу орындауы немесе тайм-аутпен аяқтауы мүмкін. Ол күрделі жұмыс циклдеріне арналған, бірақ жеке әрекетті орындау қабілеті мұндай процестің толық нәтижесін тексеруді алмастырмайды. Мультимодальды кірістер қолданылғанда қорытынды жаңа медиафайл емес, материал мазмұны бойынша мәтіндік тұжырымдар болады.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Trace a three-stage workflow\n\nA report workflow has three stages: collect rows, remove duplicate IDs, total the remaining amounts. Input rows are A:12, B:8, A:12. The rule keeps the first occurrence of each ID. Explain the intermediate rows after each stage and the final total. Do not assume that repeated IDs represent separate sales.A three-stage trace with retained rows and a final amount, plus the applied duplicate rule.Verify the total uses A and B once each and the stage order is preserved.gemini-3.7-flash-lowБағдарламалауға, бейнені түсінуге және көпқадамды жұмыс процестеріне арналған бапталатын пайымдауы бар Google-дың мультимодальды моделі.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.7 Flash пайымдауы бар мультимодальды модельдер бағытын дамытады. Ол Gemini 3.6 Flash-қа негізделген және пайымдау негізіндегі өзгерістерді, сондай-ақ агенттік бейне түсіну қолдауын қамтиды. Жұмыс сценарийлеріне бағдарламалау, бейнематериалдарды күрделі талдау және бірнеше кезеңі бар процестер кіреді.
Google сипаттарына сәйкес, модель мәтінді, суреттерді, бейнені, аудионы және PDF-ті түсінеді. Ailoot API-дің ағымдағы каталогында мәтіндік әдістер үшін кірісте мәтін мен суреттер, шығыста мәтін мәлімделген. Бейне, аудио және PDF бұл кіріс жиынына кірмейді. Сұраудың ең үлкен көлемі — 1 048 576 кіріс токені, жауаптікі — 65 536 шығыс токені. Жауап мәтіндік болып қалады; бұл нұсқа үшін сурет не аудионы дербес генерациялау қолдау таппайды.
Thinking-тің қолдау табатын үш деңгейі бар: low, medium және high. Google сипаттаған базалық модель режимінде стандартты деңгей — medium. Бұл мәндер Google-дың базалық моделін сипаттайды; Ailoot API арқылы басқарудың режимі мен қолжетімділігін таңдалған әдіс пен модель нұсқасы анықтайды. Олар қосымша пайымдау қарқындылығын таңдауға мүмкіндік береді. Gemini 3.7 Flash-та minimal деңгейі қолдау таппайды: мұндай параметр қатеге әкеледі. Пайымдау баптаулары модельдің жұмыс режиміне әсер етеді, бірақ қолдау табатын шығыс модальдылығын өзгертпейді.
Міндеттерді бірізді орындау үшін функцияларды шақыру, код орындау және құрылымдалған жауаптар қарастырылған. Модель контекстті кэштеуді, файлдар бойынша іздеуді, іздеумен негіздеуді, Google Maps-ті және веб-мекенжай мазмұнын қолдана алады. Пакеттік өңдеу қолдау табады. Компьютер интерфейсін басқару алдын ала мүмкіндік деп белгіленген; оны қолдану таңдалған әдісте қолдауды қажет етеді.
Тұрақты gemini-3.7-flash нұсқасы 2026 жылғы тамызда жарияланған. Өндіруші кіріктірілген білім шекарасы ретінде 2026 жылғы наурызды көрсетеді, бірақ кей салаларда білім 2025 жылғы қаңтар деңгейінде қалуы мүмкін деген ескерту бар. Сыртқы деректермен жұмыс және берілген материалды түсіну модель бұрыннан білетін мәліметтерден өзгеше.
Модель ойдан шығарылған фактілер жасай алады, жеке сұрауларды баяу орындауы немесе тайм-аутпен аяқтауы мүмкін. Ол күрделі жұмыс циклдеріне арналған, бірақ жеке әрекетті орындау қабілеті мұндай процестің толық нәтижесін тексеруді алмастырмайды. Мультимодальды кірістер қолданылғанда қорытынды жаңа медиафайл емес, материал мазмұны бойынша мәтіндік тұжырымдар болады.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.7-flash-low | 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 →
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-3.7-flash-low", "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-3.7-flash-low", "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-3.7-flash-low",\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-3.7-flash-low",\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-3.7-flash-low',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-3.7-flash-low
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
gemini-3.7-flash-lowБағдарламалауға, бейнені түсінуге және көпқадамды жұмыс процестеріне арналған бапталатын пайымдауы бар Google-дың мультимодальды моделі.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.7 Flash пайымдауы бар мультимодальды модельдер бағытын дамытады. Ол Gemini 3.6 Flash-қа негізделген және пайымдау негізіндегі өзгерістерді, сондай-ақ агенттік бейне түсіну қолдауын қамтиды. Жұмыс сценарийлеріне бағдарламалау, бейнематериалдарды күрделі талдау және бірнеше кезеңі бар процестер кіреді.
Google сипаттарына сәйкес, модель мәтінді, суреттерді, бейнені, аудионы және PDF-ті түсінеді. Ailoot API-дің ағымдағы каталогында мәтіндік әдістер үшін кірісте мәтін мен суреттер, шығыста мәтін мәлімделген. Бейне, аудио және PDF бұл кіріс жиынына кірмейді. Сұраудың ең үлкен көлемі — 1 048 576 кіріс токені, жауаптікі — 65 536 шығыс токені. Жауап мәтіндік болып қалады; бұл нұсқа үшін сурет не аудионы дербес генерациялау қолдау таппайды.
Thinking-тің қолдау табатын үш деңгейі бар: low, medium және high. Google сипаттаған базалық модель режимінде стандартты деңгей — medium. Бұл мәндер Google-дың базалық моделін сипаттайды; Ailoot API арқылы басқарудың режимі мен қолжетімділігін таңдалған әдіс пен модель нұсқасы анықтайды. Олар қосымша пайымдау қарқындылығын таңдауға мүмкіндік береді. Gemini 3.7 Flash-та minimal деңгейі қолдау таппайды: мұндай параметр қатеге әкеледі. Пайымдау баптаулары модельдің жұмыс режиміне әсер етеді, бірақ қолдау табатын шығыс модальдылығын өзгертпейді.
Міндеттерді бірізді орындау үшін функцияларды шақыру, код орындау және құрылымдалған жауаптар қарастырылған. Модель контекстті кэштеуді, файлдар бойынша іздеуді, іздеумен негіздеуді, Google Maps-ті және веб-мекенжай мазмұнын қолдана алады. Пакеттік өңдеу қолдау табады. Компьютер интерфейсін басқару алдын ала мүмкіндік деп белгіленген; оны қолдану таңдалған әдісте қолдауды қажет етеді.
Тұрақты gemini-3.7-flash нұсқасы 2026 жылғы тамызда жарияланған. Өндіруші кіріктірілген білім шекарасы ретінде 2026 жылғы наурызды көрсетеді, бірақ кей салаларда білім 2025 жылғы қаңтар деңгейінде қалуы мүмкін деген ескерту бар. Сыртқы деректермен жұмыс және берілген материалды түсіну модель бұрыннан білетін мәліметтерден өзгеше.
Модель ойдан шығарылған фактілер жасай алады, жеке сұрауларды баяу орындауы немесе тайм-аутпен аяқтауы мүмкін. Ол күрделі жұмыс циклдеріне арналған, бірақ жеке әрекетті орындау қабілеті мұндай процестің толық нәтижесін тексеруді алмастырмайды. Мультимодальды кірістер қолданылғанда қорытынды жаңа медиафайл емес, материал мазмұны бойынша мәтіндік тұжырымдар болады.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісpath.model | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.7-flash-low | 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 →
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-3.7-flash-low: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-3.7-flash-low: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-3.7-flash-low", 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-3.7-flash-low", 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-3.7-flash-low',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-3.7-flash-low
Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Trace a three-stage workflow\n\nA report workflow has three stages: collect rows, remove duplicate IDs, total the remaining amounts. Input rows are A:12, B:8, A:12. The rule keeps the first occurrence of each ID. Explain the intermediate rows after each stage and the final total. Do not assume that repeated IDs represent separate sales.A three-stage trace with retained rows and a final amount, plus the applied duplicate rule.Verify the total uses A and B once each and the stage order is preserved.