Gemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, көпқадамды агенттерге және біліммен байланысты күрделі үдерістерге арналған Google компаниясының мәтін шығаратын моделі. Ол Gemini 3.7 Flash негізінде жасалып, бағдарламалық инженерия мен агенттер атқаратын біліммен байланысты жұмысты жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдайды, сондықтан тапсырма жазбаша мақсатты оны шешуге қажетті нақты материалмен біріктіре алады. Пайдалы нәтиже — код өзгерісі, түсіндірілген талдау, жазбаша жауап немесе құрылымдалған жазба.
Код тапсырмасына талапты, тиісті файлдарды, байқалған мінез-құлықты және сақталатын шектеулерді беріңіз. Скриншот көзделген интерфейсті, ал журналдар немесе қатені қайталайтын мысал ақауды көрсете алады. Жөндеу кезінде модельден форманың көрінетін күйі мен сақталған мәні арасындағы сәйкессіздікті қадағалап, жауапты код жолын анықтауды және нысаналы түзету ұсынуды сұраңыз. Ұзақ зерттеу мен құрал қолдану тізбегінің де нақты аяқталу шарты болуы үшін соңғы артефактты айқын ұстаңыз.
Ұзақ жұмыс үшін шағын пайымдау қадамдарын, қайталанбалы құрал шақыруларын және аралық нәтижелерді тексеруді қолданыңыз. Low, medium және high ойлау деңгейлері пайымдау көлемін басқарады; құжатталған әдепкі мән — medium. Low жедел алғашқы нұсқаға не шектеулі талдауға, ал high қиын математикаға, кодтауға не көпқадамды тапсырмаларға арналған. Gemini 3.8 Flash minimal ойлау деңгейін қолдамайды. Сондықтан ұзақ жөндеу тапсырмасы мен қарапайым өріс шығару барлық сұрауда бірдей параметрдің орнына әртүрлі пайымдау таңдауын қажет етеді.
Құжатталған құралдарға функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Google Maps арқылы негіздеу және URL контексті кіреді; Computer Use алдын ала нұсқа мүмкіндігі ретінде көрсетілген. Құрылымдалған шығыс машина оқитын нәтижені анықтайды. Функциялардың мақсаты мен параметрлері анық болуы керек: модель функцияны сұрай алады, ал жалғанған қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Кезектер арасында функция идентификаторларын және нақты қайтарылған материалды сақтаңыз. Пайдалы соңғы жауап ұсынылған түзетуді не шығарылған мәнді қандай дәлелдер қолдайтынын түсіндіреді.
3.8 көшу нұсқаулығы бұрынғы пайымдау бюджеті баптауының орнына ойлау деңгейін қолданады және ескірген іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған model кезектерін алып тастауды ұсынады. Ол тиісті күйсіз үдерісте ойлау қолтаңбаларын сақтауды және функция жауаптарын идентификатор мен атау бойынша шақыруларына сәйкестендіруді де талап етеді. Көпқадамды тапсырманы жалғастырғанда бұл маңызды: келесі кезекке құрал нәтижесін не қолтаңбасын жоғалтқан қайта жазылған баяндау емес, нақты алдыңғы контекст қажет. Жаңа пайдаланушы кезегінде сұрақ пен сұралған шығысты айқын сақтаңыз.
Мультимодалды, біліммен байланысты жұмыста тиісті құжат беттерін, диаграмманы, аудио аралығын немесе бейне оқиғасын көрсетіп, оның жауапқа қалай үлес қосатынын айтыңыз. Құжаттарды салыстыруда дереккөз үзінділері бар айырмашылықтар кестесін сұрауға болады; диаграмма туралы сұрақта көрінетін мәндер мен олар қолдайтын қорытындыны сұрауға болады. Бейне талдауында тұжырымды негіздейтін оқиғалардың сипаттамасын сұрауға болады. Модель бұл кірістерден мәтін қайтарады. Жасалған кескіндер, сөйлеу және Live аудио әрекеттесуі бөлек модель профильдеріне жатады.
Оның Gemini API шектері — 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені; бұл төл модельдің 1M-ге дейінгі контекстіне және 64K мәтін шығысына сәйкес. Нұсқаулар, диалог тарихы және берілген медиа кіріс контекстін пайдаланады, ал пайымдау не ұзақ соңғы артефакт құжатталған шығыс көлеміне сыюы керек. Google осы өндіруші профилі үшін кэштеу, пакеттік өңдеу, Flex және Priority өңдеуді де көрсетеді. Тәуелсіз элементтерге тұрақты идентификатор мен айқын шығыс пішімін сақтаңыз, сонда әр нәтиже өз дереккөзімен байланысты қалады.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер, анда-санда баяулау не күту уақытының аяқталуы және тереңірек пайымдау деңгейінде токеннің көбірек жұмсалуы кіреді. Оның білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар әлі 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Тапсырма кейінгі ақпаратқа тәуелді болса, өзекті дәлел беріңіз немесе құжатталған негіздеу құралдарын қолданыңыз. Дереккөз сілтемелерін, есептеулерді және ұсынылған кодты нақты кірістермен және орындау нәтижелерімен тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт жатық жауап сұралған нәтижені дәлелдейді деп болжамай, негізделген тұжырымды шешілмеген сұрақтан ажыратуы керек.
", "aboutText": "Gemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, көпқадамды агенттерге және біліммен байланысты күрделі үдерістерге арналған Google компаниясының мәтін шығаратын моделі. Ол Gemini 3.7 Flash негізінде жасалып, бағдарламалық инженерия мен агенттер атқаратын біліммен байланысты жұмысты жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдайды, сондықтан тапсырма жазбаша мақсатты оны шешуге қажетті нақты материалмен біріктіре алады. Пайдалы нәтиже — код өзгерісі, түсіндірілген талдау, жазбаша жауап немесе құрылымдалған жазба.\n\nКод тапсырмасына талапты, тиісті файлдарды, байқалған мінез-құлықты және сақталатын шектеулерді беріңіз. Скриншот көзделген интерфейсті, ал журналдар немесе қатені қайталайтын мысал ақауды көрсете алады. Жөндеу кезінде модельден форманың көрінетін күйі мен сақталған мәні арасындағы сәйкессіздікті қадағалап, жауапты код жолын анықтауды және нысаналы түзету ұсынуды сұраңыз. Ұзақ зерттеу мен құрал қолдану тізбегінің де нақты аяқталу шарты болуы үшін соңғы артефактты айқын ұстаңыз.\n\nҰзақ жұмыс үшін шағын пайымдау қадамдарын, қайталанбалы құрал шақыруларын және аралық нәтижелерді тексеруді қолданыңыз. Low, medium және high ойлау деңгейлері пайымдау көлемін басқарады; құжатталған әдепкі мән — medium. Low жедел алғашқы нұсқаға не шектеулі талдауға, ал high қиын математикаға, кодтауға не көпқадамды тапсырмаларға арналған. Gemini 3.8 Flash minimal ойлау деңгейін қолдамайды. Сондықтан ұзақ жөндеу тапсырмасы мен қарапайым өріс шығару барлық сұрауда бірдей параметрдің орнына әртүрлі пайымдау таңдауын қажет етеді.\n\nҚұжатталған құралдарға функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Google Maps арқылы негіздеу және URL контексті кіреді; Computer Use алдын ала нұсқа мүмкіндігі ретінде көрсетілген. Құрылымдалған шығыс машина оқитын нәтижені анықтайды. Функциялардың мақсаты мен параметрлері анық болуы керек: модель функцияны сұрай алады, ал жалғанған қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Кезектер арасында функция идентификаторларын және нақты қайтарылған материалды сақтаңыз. Пайдалы соңғы жауап ұсынылған түзетуді не шығарылған мәнді қандай дәлелдер қолдайтынын түсіндіреді.\n\n3.8 көшу нұсқаулығы бұрынғы пайымдау бюджеті баптауының орнына ойлау деңгейін қолданады және ескірген іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған model кезектерін алып тастауды ұсынады. Ол тиісті күйсіз үдерісте ойлау қолтаңбаларын сақтауды және функция жауаптарын идентификатор мен атау бойынша шақыруларына сәйкестендіруді де талап етеді. Көпқадамды тапсырманы жалғастырғанда бұл маңызды: келесі кезекке құрал нәтижесін не қолтаңбасын жоғалтқан қайта жазылған баяндау емес, нақты алдыңғы контекст қажет. Жаңа пайдаланушы кезегінде сұрақ пен сұралған шығысты айқын сақтаңыз.\n\nМультимодалды, біліммен байланысты жұмыста тиісті құжат беттерін, диаграмманы, аудио аралығын немесе бейне оқиғасын көрсетіп, оның жауапқа қалай үлес қосатынын айтыңыз. Құжаттарды салыстыруда дереккөз үзінділері бар айырмашылықтар кестесін сұрауға болады; диаграмма туралы сұрақта көрінетін мәндер мен олар қолдайтын қорытындыны сұрауға болады. Бейне талдауында тұжырымды негіздейтін оқиғалардың сипаттамасын сұрауға болады. Модель бұл кірістерден мәтін қайтарады. Жасалған кескіндер, сөйлеу және Live аудио әрекеттесуі бөлек модель профильдеріне жатады.\n\nОның Gemini API шектері — 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені; бұл төл модельдің 1M-ге дейінгі контекстіне және 64K мәтін шығысына сәйкес. Нұсқаулар, диалог тарихы және берілген медиа кіріс контекстін пайдаланады, ал пайымдау не ұзақ соңғы артефакт құжатталған шығыс көлеміне сыюы керек. Google осы өндіруші профилі үшін кэштеу, пакеттік өңдеу, Flex және Priority өңдеуді де көрсетеді. Тәуелсіз элементтерге тұрақты идентификатор мен айқын шығыс пішімін сақтаңыз, сонда әр нәтиже өз дереккөзімен байланысты қалады.\n\nЫқтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер, анда-санда баяулау не күту уақытының аяқталуы және тереңірек пайымдау деңгейінде токеннің көбірек жұмсалуы кіреді. Оның білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар әлі 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Тапсырма кейінгі ақпаратқа тәуелді болса, өзекті дәлел беріңіз немесе құжатталған негіздеу құралдарын қолданыңыз. Дереккөз сілтемелерін, есептеулерді және ұсынылған кодты нақты кірістермен және орындау нәтижелерімен тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт жатық жауап сұралған нәтижені дәлелдейді деп болжамай, негізделген тұжырымды шешілмеген сұрақтан ажыратуы керек.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Diagnose an unsaved form value\n\nReview this form flow: the input displays draft.name; typing updates draft.name; Save sends original.name; after reload the old name reappears. Explain the mismatch and propose a minimal correction in framework-neutral pseudocode. Include a regression scenario that types a new name, saves, reloads, and checks the stored value. Do not claim any browser action occurred.A cause explanation, corrected Save pseudocode and an end-to-end regression scenario.The submitted value comes from the edited draft, and the reload check verifies persistence rather than just the visible input.gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, агенттерге және біліммен байланысты күрделі тапсырмаларға арналған Google компаниясының мультимодалды негізгі жұмыс моделі. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады; құралдармен және құрылымдалған шығыспен low, medium немесе high пайымдауды ұсынады. Құжатталған кіріс/шығыс шектері — 1,048,576/65,536 токен.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, көпқадамды агенттерге және біліммен байланысты күрделі үдерістерге арналған Google компаниясының мәтін шығаратын моделі. Ол Gemini 3.7 Flash негізінде жасалып, бағдарламалық инженерия мен агенттер атқаратын біліммен байланысты жұмысты жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдайды, сондықтан тапсырма жазбаша мақсатты оны шешуге қажетті нақты материалмен біріктіре алады. Пайдалы нәтиже — код өзгерісі, түсіндірілген талдау, жазбаша жауап немесе құрылымдалған жазба.
Код тапсырмасына талапты, тиісті файлдарды, байқалған мінез-құлықты және сақталатын шектеулерді беріңіз. Скриншот көзделген интерфейсті, ал журналдар немесе қатені қайталайтын мысал ақауды көрсете алады. Жөндеу кезінде модельден форманың көрінетін күйі мен сақталған мәні арасындағы сәйкессіздікті қадағалап, жауапты код жолын анықтауды және нысаналы түзету ұсынуды сұраңыз. Ұзақ зерттеу мен құрал қолдану тізбегінің де нақты аяқталу шарты болуы үшін соңғы артефактты айқын ұстаңыз.
Ұзақ жұмыс үшін шағын пайымдау қадамдарын, қайталанбалы құрал шақыруларын және аралық нәтижелерді тексеруді қолданыңыз. Low, medium және high ойлау деңгейлері пайымдау көлемін басқарады; құжатталған әдепкі мән — medium. Low жедел алғашқы нұсқаға не шектеулі талдауға, ал high қиын математикаға, кодтауға не көпқадамды тапсырмаларға арналған. Gemini 3.8 Flash minimal ойлау деңгейін қолдамайды. Сондықтан ұзақ жөндеу тапсырмасы мен қарапайым өріс шығару барлық сұрауда бірдей параметрдің орнына әртүрлі пайымдау таңдауын қажет етеді.
Құжатталған құралдарға функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Google Maps арқылы негіздеу және URL контексті кіреді; Computer Use алдын ала нұсқа мүмкіндігі ретінде көрсетілген. Құрылымдалған шығыс машина оқитын нәтижені анықтайды. Функциялардың мақсаты мен параметрлері анық болуы керек: модель функцияны сұрай алады, ал жалғанған қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Кезектер арасында функция идентификаторларын және нақты қайтарылған материалды сақтаңыз. Пайдалы соңғы жауап ұсынылған түзетуді не шығарылған мәнді қандай дәлелдер қолдайтынын түсіндіреді.
3.8 көшу нұсқаулығы бұрынғы пайымдау бюджеті баптауының орнына ойлау деңгейін қолданады және ескірген іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған model кезектерін алып тастауды ұсынады. Ол тиісті күйсіз үдерісте ойлау қолтаңбаларын сақтауды және функция жауаптарын идентификатор мен атау бойынша шақыруларына сәйкестендіруді де талап етеді. Көпқадамды тапсырманы жалғастырғанда бұл маңызды: келесі кезекке құрал нәтижесін не қолтаңбасын жоғалтқан қайта жазылған баяндау емес, нақты алдыңғы контекст қажет. Жаңа пайдаланушы кезегінде сұрақ пен сұралған шығысты айқын сақтаңыз.
Мультимодалды, біліммен байланысты жұмыста тиісті құжат беттерін, диаграмманы, аудио аралығын немесе бейне оқиғасын көрсетіп, оның жауапқа қалай үлес қосатынын айтыңыз. Құжаттарды салыстыруда дереккөз үзінділері бар айырмашылықтар кестесін сұрауға болады; диаграмма туралы сұрақта көрінетін мәндер мен олар қолдайтын қорытындыны сұрауға болады. Бейне талдауында тұжырымды негіздейтін оқиғалардың сипаттамасын сұрауға болады. Модель бұл кірістерден мәтін қайтарады. Жасалған кескіндер, сөйлеу және Live аудио әрекеттесуі бөлек модель профильдеріне жатады.
Оның Gemini API шектері — 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені; бұл төл модельдің 1M-ге дейінгі контекстіне және 64K мәтін шығысына сәйкес. Нұсқаулар, диалог тарихы және берілген медиа кіріс контекстін пайдаланады, ал пайымдау не ұзақ соңғы артефакт құжатталған шығыс көлеміне сыюы керек. Google осы өндіруші профилі үшін кэштеу, пакеттік өңдеу, Flex және Priority өңдеуді де көрсетеді. Тәуелсіз элементтерге тұрақты идентификатор мен айқын шығыс пішімін сақтаңыз, сонда әр нәтиже өз дереккөзімен байланысты қалады.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер, анда-санда баяулау не күту уақытының аяқталуы және тереңірек пайымдау деңгейінде токеннің көбірек жұмсалуы кіреді. Оның білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар әлі 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Тапсырма кейінгі ақпаратқа тәуелді болса, өзекті дәлел беріңіз немесе құжатталған негіздеу құралдарын қолданыңыз. Дереккөз сілтемелерін, есептеулерді және ұсынылған кодты нақты кірістермен және орындау нәтижелерімен тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт жатық жауап сұралған нәтижені дәлелдейді деп болжамай, негізделген тұжырымды шешілмеген сұрақтан ажыратуы керек.
POST /v1/messagestext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.8-flash | 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 Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісstop_sequences | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріtool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | 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 Model-specific | Әдепкі— |
Өрісthinking.type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісthinking.budget_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісoutput_config.effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісmetadata | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісcache_control | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | 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 | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.015 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0003 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.015 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0003 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${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-3.8-flash", "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-3.8-flash", "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-3.8-flash",\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-3.8-flash",\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-3.8-flash',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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, агенттерге және біліммен байланысты күрделі тапсырмаларға арналған Google компаниясының мультимодалды негізгі жұмыс моделі. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады; құралдармен және құрылымдалған шығыспен low, medium немесе high пайымдауды ұсынады. Құжатталған кіріс/шығыс шектері — 1,048,576/65,536 токен.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, көпқадамды агенттерге және біліммен байланысты күрделі үдерістерге арналған Google компаниясының мәтін шығаратын моделі. Ол Gemini 3.7 Flash негізінде жасалып, бағдарламалық инженерия мен агенттер атқаратын біліммен байланысты жұмысты жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдайды, сондықтан тапсырма жазбаша мақсатты оны шешуге қажетті нақты материалмен біріктіре алады. Пайдалы нәтиже — код өзгерісі, түсіндірілген талдау, жазбаша жауап немесе құрылымдалған жазба.
Код тапсырмасына талапты, тиісті файлдарды, байқалған мінез-құлықты және сақталатын шектеулерді беріңіз. Скриншот көзделген интерфейсті, ал журналдар немесе қатені қайталайтын мысал ақауды көрсете алады. Жөндеу кезінде модельден форманың көрінетін күйі мен сақталған мәні арасындағы сәйкессіздікті қадағалап, жауапты код жолын анықтауды және нысаналы түзету ұсынуды сұраңыз. Ұзақ зерттеу мен құрал қолдану тізбегінің де нақты аяқталу шарты болуы үшін соңғы артефактты айқын ұстаңыз.
Ұзақ жұмыс үшін шағын пайымдау қадамдарын, қайталанбалы құрал шақыруларын және аралық нәтижелерді тексеруді қолданыңыз. Low, medium және high ойлау деңгейлері пайымдау көлемін басқарады; құжатталған әдепкі мән — medium. Low жедел алғашқы нұсқаға не шектеулі талдауға, ал high қиын математикаға, кодтауға не көпқадамды тапсырмаларға арналған. Gemini 3.8 Flash minimal ойлау деңгейін қолдамайды. Сондықтан ұзақ жөндеу тапсырмасы мен қарапайым өріс шығару барлық сұрауда бірдей параметрдің орнына әртүрлі пайымдау таңдауын қажет етеді.
Құжатталған құралдарға функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Google Maps арқылы негіздеу және URL контексті кіреді; Computer Use алдын ала нұсқа мүмкіндігі ретінде көрсетілген. Құрылымдалған шығыс машина оқитын нәтижені анықтайды. Функциялардың мақсаты мен параметрлері анық болуы керек: модель функцияны сұрай алады, ал жалғанған қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Кезектер арасында функция идентификаторларын және нақты қайтарылған материалды сақтаңыз. Пайдалы соңғы жауап ұсынылған түзетуді не шығарылған мәнді қандай дәлелдер қолдайтынын түсіндіреді.
3.8 көшу нұсқаулығы бұрынғы пайымдау бюджеті баптауының орнына ойлау деңгейін қолданады және ескірген іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған model кезектерін алып тастауды ұсынады. Ол тиісті күйсіз үдерісте ойлау қолтаңбаларын сақтауды және функция жауаптарын идентификатор мен атау бойынша шақыруларына сәйкестендіруді де талап етеді. Көпқадамды тапсырманы жалғастырғанда бұл маңызды: келесі кезекке құрал нәтижесін не қолтаңбасын жоғалтқан қайта жазылған баяндау емес, нақты алдыңғы контекст қажет. Жаңа пайдаланушы кезегінде сұрақ пен сұралған шығысты айқын сақтаңыз.
Мультимодалды, біліммен байланысты жұмыста тиісті құжат беттерін, диаграмманы, аудио аралығын немесе бейне оқиғасын көрсетіп, оның жауапқа қалай үлес қосатынын айтыңыз. Құжаттарды салыстыруда дереккөз үзінділері бар айырмашылықтар кестесін сұрауға болады; диаграмма туралы сұрақта көрінетін мәндер мен олар қолдайтын қорытындыны сұрауға болады. Бейне талдауында тұжырымды негіздейтін оқиғалардың сипаттамасын сұрауға болады. Модель бұл кірістерден мәтін қайтарады. Жасалған кескіндер, сөйлеу және Live аудио әрекеттесуі бөлек модель профильдеріне жатады.
Оның Gemini API шектері — 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені; бұл төл модельдің 1M-ге дейінгі контекстіне және 64K мәтін шығысына сәйкес. Нұсқаулар, диалог тарихы және берілген медиа кіріс контекстін пайдаланады, ал пайымдау не ұзақ соңғы артефакт құжатталған шығыс көлеміне сыюы керек. Google осы өндіруші профилі үшін кэштеу, пакеттік өңдеу, Flex және Priority өңдеуді де көрсетеді. Тәуелсіз элементтерге тұрақты идентификатор мен айқын шығыс пішімін сақтаңыз, сонда әр нәтиже өз дереккөзімен байланысты қалады.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер, анда-санда баяулау не күту уақытының аяқталуы және тереңірек пайымдау деңгейінде токеннің көбірек жұмсалуы кіреді. Оның білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар әлі 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Тапсырма кейінгі ақпаратқа тәуелді болса, өзекті дәлел беріңіз немесе құжатталған негіздеу құралдарын қолданыңыз. Дереккөз сілтемелерін, есептеулерді және ұсынылған кодты нақты кірістермен және орындау нәтижелерімен тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт жатық жауап сұралған нәтижені дәлелдейді деп болжамай, негізделген тұжырымды шешілмеген сұрақтан ажыратуы керек.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісpath.model | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.8-flash | 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 Model-specific | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.temperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.topP | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.topK | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.stopSequences | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
ӨрісgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtools[].functionDeclarations | Түріfunction_declaration[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
ӨрісtoolConfig.functionCallingConfig.mode | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
ӨрісsafetySettings | Түріobject[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | 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 | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауOpenAI Chat · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.015 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0003 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
| БаптауAnthropic Messages · Токендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.015 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0003 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
set -eu\n: "${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-3.8-flash: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-3.8-flash: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-3.8-flash", 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-3.8-flash", 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-3.8-flash',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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, агенттерге және біліммен байланысты күрделі тапсырмаларға арналған Google компаниясының мультимодалды негізгі жұмыс моделі. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады; құралдармен және құрылымдалған шығыспен low, medium немесе high пайымдауды ұсынады. Құжатталған кіріс/шығыс шектері — 1,048,576/65,536 токен.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, көпқадамды агенттерге және біліммен байланысты күрделі үдерістерге арналған Google компаниясының мәтін шығаратын моделі. Ол Gemini 3.7 Flash негізінде жасалып, бағдарламалық инженерия мен агенттер атқаратын біліммен байланысты жұмысты жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдайды, сондықтан тапсырма жазбаша мақсатты оны шешуге қажетті нақты материалмен біріктіре алады. Пайдалы нәтиже — код өзгерісі, түсіндірілген талдау, жазбаша жауап немесе құрылымдалған жазба.
Код тапсырмасына талапты, тиісті файлдарды, байқалған мінез-құлықты және сақталатын шектеулерді беріңіз. Скриншот көзделген интерфейсті, ал журналдар немесе қатені қайталайтын мысал ақауды көрсете алады. Жөндеу кезінде модельден форманың көрінетін күйі мен сақталған мәні арасындағы сәйкессіздікті қадағалап, жауапты код жолын анықтауды және нысаналы түзету ұсынуды сұраңыз. Ұзақ зерттеу мен құрал қолдану тізбегінің де нақты аяқталу шарты болуы үшін соңғы артефактты айқын ұстаңыз.
Ұзақ жұмыс үшін шағын пайымдау қадамдарын, қайталанбалы құрал шақыруларын және аралық нәтижелерді тексеруді қолданыңыз. Low, medium және high ойлау деңгейлері пайымдау көлемін басқарады; құжатталған әдепкі мән — medium. Low жедел алғашқы нұсқаға не шектеулі талдауға, ал high қиын математикаға, кодтауға не көпқадамды тапсырмаларға арналған. Gemini 3.8 Flash minimal ойлау деңгейін қолдамайды. Сондықтан ұзақ жөндеу тапсырмасы мен қарапайым өріс шығару барлық сұрауда бірдей параметрдің орнына әртүрлі пайымдау таңдауын қажет етеді.
Құжатталған құралдарға функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Google Maps арқылы негіздеу және URL контексті кіреді; Computer Use алдын ала нұсқа мүмкіндігі ретінде көрсетілген. Құрылымдалған шығыс машина оқитын нәтижені анықтайды. Функциялардың мақсаты мен параметрлері анық болуы керек: модель функцияны сұрай алады, ал жалғанған қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Кезектер арасында функция идентификаторларын және нақты қайтарылған материалды сақтаңыз. Пайдалы соңғы жауап ұсынылған түзетуді не шығарылған мәнді қандай дәлелдер қолдайтынын түсіндіреді.
3.8 көшу нұсқаулығы бұрынғы пайымдау бюджеті баптауының орнына ойлау деңгейін қолданады және ескірген іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған model кезектерін алып тастауды ұсынады. Ол тиісті күйсіз үдерісте ойлау қолтаңбаларын сақтауды және функция жауаптарын идентификатор мен атау бойынша шақыруларына сәйкестендіруді де талап етеді. Көпқадамды тапсырманы жалғастырғанда бұл маңызды: келесі кезекке құрал нәтижесін не қолтаңбасын жоғалтқан қайта жазылған баяндау емес, нақты алдыңғы контекст қажет. Жаңа пайдаланушы кезегінде сұрақ пен сұралған шығысты айқын сақтаңыз.
Мультимодалды, біліммен байланысты жұмыста тиісті құжат беттерін, диаграмманы, аудио аралығын немесе бейне оқиғасын көрсетіп, оның жауапқа қалай үлес қосатынын айтыңыз. Құжаттарды салыстыруда дереккөз үзінділері бар айырмашылықтар кестесін сұрауға болады; диаграмма туралы сұрақта көрінетін мәндер мен олар қолдайтын қорытындыны сұрауға болады. Бейне талдауында тұжырымды негіздейтін оқиғалардың сипаттамасын сұрауға болады. Модель бұл кірістерден мәтін қайтарады. Жасалған кескіндер, сөйлеу және Live аудио әрекеттесуі бөлек модель профильдеріне жатады.
Оның Gemini API шектері — 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені; бұл төл модельдің 1M-ге дейінгі контекстіне және 64K мәтін шығысына сәйкес. Нұсқаулар, диалог тарихы және берілген медиа кіріс контекстін пайдаланады, ал пайымдау не ұзақ соңғы артефакт құжатталған шығыс көлеміне сыюы керек. Google осы өндіруші профилі үшін кэштеу, пакеттік өңдеу, Flex және Priority өңдеуді де көрсетеді. Тәуелсіз элементтерге тұрақты идентификатор мен айқын шығыс пішімін сақтаңыз, сонда әр нәтиже өз дереккөзімен байланысты қалады.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер, анда-санда баяулау не күту уақытының аяқталуы және тереңірек пайымдау деңгейінде токеннің көбірек жұмсалуы кіреді. Оның білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар әлі 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Тапсырма кейінгі ақпаратқа тәуелді болса, өзекті дәлел беріңіз немесе құжатталған негіздеу құралдарын қолданыңыз. Дереккөз сілтемелерін, есептеулерді және ұсынылған кодты нақты кірістермен және орындау нәтижелерімен тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт жатық жауап сұралған нәтижені дәлелдейді деп болжамай, негізделген тұжырымды шешілмеген сұрақтан ажыратуы керек.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.8-flash | Әдепкі— |
Өрісmessages | Түріmessage[] | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Элементтердің ең аз саны: 1 | Әдепкі— |
Өрісmessages[].role | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Model-specific | 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.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.015 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0003 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.8-flash","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-3.8-flash", 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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, агенттерге және біліммен байланысты күрделі тапсырмаларға арналған Google компаниясының мультимодалды негізгі жұмыс моделі. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады; құралдармен және құрылымдалған шығыспен low, medium немесе high пайымдауды ұсынады. Құжатталған кіріс/шығыс шектері — 1,048,576/65,536 токен.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, көпқадамды агенттерге және біліммен байланысты күрделі үдерістерге арналған Google компаниясының мәтін шығаратын моделі. Ол Gemini 3.7 Flash негізінде жасалып, бағдарламалық инженерия мен агенттер атқаратын біліммен байланысты жұмысты жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдайды, сондықтан тапсырма жазбаша мақсатты оны шешуге қажетті нақты материалмен біріктіре алады. Пайдалы нәтиже — код өзгерісі, түсіндірілген талдау, жазбаша жауап немесе құрылымдалған жазба.
Код тапсырмасына талапты, тиісті файлдарды, байқалған мінез-құлықты және сақталатын шектеулерді беріңіз. Скриншот көзделген интерфейсті, ал журналдар немесе қатені қайталайтын мысал ақауды көрсете алады. Жөндеу кезінде модельден форманың көрінетін күйі мен сақталған мәні арасындағы сәйкессіздікті қадағалап, жауапты код жолын анықтауды және нысаналы түзету ұсынуды сұраңыз. Ұзақ зерттеу мен құрал қолдану тізбегінің де нақты аяқталу шарты болуы үшін соңғы артефактты айқын ұстаңыз.
Ұзақ жұмыс үшін шағын пайымдау қадамдарын, қайталанбалы құрал шақыруларын және аралық нәтижелерді тексеруді қолданыңыз. Low, medium және high ойлау деңгейлері пайымдау көлемін басқарады; құжатталған әдепкі мән — medium. Low жедел алғашқы нұсқаға не шектеулі талдауға, ал high қиын математикаға, кодтауға не көпқадамды тапсырмаларға арналған. Gemini 3.8 Flash minimal ойлау деңгейін қолдамайды. Сондықтан ұзақ жөндеу тапсырмасы мен қарапайым өріс шығару барлық сұрауда бірдей параметрдің орнына әртүрлі пайымдау таңдауын қажет етеді.
Құжатталған құралдарға функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Google Maps арқылы негіздеу және URL контексті кіреді; Computer Use алдын ала нұсқа мүмкіндігі ретінде көрсетілген. Құрылымдалған шығыс машина оқитын нәтижені анықтайды. Функциялардың мақсаты мен параметрлері анық болуы керек: модель функцияны сұрай алады, ал жалғанған қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Кезектер арасында функция идентификаторларын және нақты қайтарылған материалды сақтаңыз. Пайдалы соңғы жауап ұсынылған түзетуді не шығарылған мәнді қандай дәлелдер қолдайтынын түсіндіреді.
3.8 көшу нұсқаулығы бұрынғы пайымдау бюджеті баптауының орнына ойлау деңгейін қолданады және ескірген іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған model кезектерін алып тастауды ұсынады. Ол тиісті күйсіз үдерісте ойлау қолтаңбаларын сақтауды және функция жауаптарын идентификатор мен атау бойынша шақыруларына сәйкестендіруді де талап етеді. Көпқадамды тапсырманы жалғастырғанда бұл маңызды: келесі кезекке құрал нәтижесін не қолтаңбасын жоғалтқан қайта жазылған баяндау емес, нақты алдыңғы контекст қажет. Жаңа пайдаланушы кезегінде сұрақ пен сұралған шығысты айқын сақтаңыз.
Мультимодалды, біліммен байланысты жұмыста тиісті құжат беттерін, диаграмманы, аудио аралығын немесе бейне оқиғасын көрсетіп, оның жауапқа қалай үлес қосатынын айтыңыз. Құжаттарды салыстыруда дереккөз үзінділері бар айырмашылықтар кестесін сұрауға болады; диаграмма туралы сұрақта көрінетін мәндер мен олар қолдайтын қорытындыны сұрауға болады. Бейне талдауында тұжырымды негіздейтін оқиғалардың сипаттамасын сұрауға болады. Модель бұл кірістерден мәтін қайтарады. Жасалған кескіндер, сөйлеу және Live аудио әрекеттесуі бөлек модель профильдеріне жатады.
Оның Gemini API шектері — 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені; бұл төл модельдің 1M-ге дейінгі контекстіне және 64K мәтін шығысына сәйкес. Нұсқаулар, диалог тарихы және берілген медиа кіріс контекстін пайдаланады, ал пайымдау не ұзақ соңғы артефакт құжатталған шығыс көлеміне сыюы керек. Google осы өндіруші профилі үшін кэштеу, пакеттік өңдеу, Flex және Priority өңдеуді де көрсетеді. Тәуелсіз элементтерге тұрақты идентификатор мен айқын шығыс пішімін сақтаңыз, сонда әр нәтиже өз дереккөзімен байланысты қалады.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер, анда-санда баяулау не күту уақытының аяқталуы және тереңірек пайымдау деңгейінде токеннің көбірек жұмсалуы кіреді. Оның білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар әлі 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Тапсырма кейінгі ақпаратқа тәуелді болса, өзекті дәлел беріңіз немесе құжатталған негіздеу құралдарын қолданыңыз. Дереккөз сілтемелерін, есептеулерді және ұсынылған кодты нақты кірістермен және орындау нәтижелерімен тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт жатық жауап сұралған нәтижені дәлелдейді деп болжамай, негізделген тұжырымды шешілмеген сұрақтан ажыратуы керек.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер gemini-3.8-flash | 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.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.015 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0003 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "gemini-3.8-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.8-flash', '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-3.8-flash', '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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
google/gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, агенттерге және біліммен байланысты күрделі тапсырмаларға арналған Google компаниясының мультимодалды негізгі жұмыс моделі. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады; құралдармен және құрылымдалған шығыспен low, medium немесе high пайымдауды ұсынады. Құжатталған кіріс/шығыс шектері — 1,048,576/65,536 токен.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, көпқадамды агенттерге және біліммен байланысты күрделі үдерістерге арналған Google компаниясының мәтін шығаратын моделі. Ол Gemini 3.7 Flash негізінде жасалып, бағдарламалық инженерия мен агенттер атқаратын біліммен байланысты жұмысты жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдайды, сондықтан тапсырма жазбаша мақсатты оны шешуге қажетті нақты материалмен біріктіре алады. Пайдалы нәтиже — код өзгерісі, түсіндірілген талдау, жазбаша жауап немесе құрылымдалған жазба.
Код тапсырмасына талапты, тиісті файлдарды, байқалған мінез-құлықты және сақталатын шектеулерді беріңіз. Скриншот көзделген интерфейсті, ал журналдар немесе қатені қайталайтын мысал ақауды көрсете алады. Жөндеу кезінде модельден форманың көрінетін күйі мен сақталған мәні арасындағы сәйкессіздікті қадағалап, жауапты код жолын анықтауды және нысаналы түзету ұсынуды сұраңыз. Ұзақ зерттеу мен құрал қолдану тізбегінің де нақты аяқталу шарты болуы үшін соңғы артефактты айқын ұстаңыз.
Ұзақ жұмыс үшін шағын пайымдау қадамдарын, қайталанбалы құрал шақыруларын және аралық нәтижелерді тексеруді қолданыңыз. Low, medium және high ойлау деңгейлері пайымдау көлемін басқарады; құжатталған әдепкі мән — medium. Low жедел алғашқы нұсқаға не шектеулі талдауға, ал high қиын математикаға, кодтауға не көпқадамды тапсырмаларға арналған. Gemini 3.8 Flash minimal ойлау деңгейін қолдамайды. Сондықтан ұзақ жөндеу тапсырмасы мен қарапайым өріс шығару барлық сұрауда бірдей параметрдің орнына әртүрлі пайымдау таңдауын қажет етеді.
Құжатталған құралдарға функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Google Maps арқылы негіздеу және URL контексті кіреді; Computer Use алдын ала нұсқа мүмкіндігі ретінде көрсетілген. Құрылымдалған шығыс машина оқитын нәтижені анықтайды. Функциялардың мақсаты мен параметрлері анық болуы керек: модель функцияны сұрай алады, ал жалғанған қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Кезектер арасында функция идентификаторларын және нақты қайтарылған материалды сақтаңыз. Пайдалы соңғы жауап ұсынылған түзетуді не шығарылған мәнді қандай дәлелдер қолдайтынын түсіндіреді.
3.8 көшу нұсқаулығы бұрынғы пайымдау бюджеті баптауының орнына ойлау деңгейін қолданады және ескірген іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған model кезектерін алып тастауды ұсынады. Ол тиісті күйсіз үдерісте ойлау қолтаңбаларын сақтауды және функция жауаптарын идентификатор мен атау бойынша шақыруларына сәйкестендіруді де талап етеді. Көпқадамды тапсырманы жалғастырғанда бұл маңызды: келесі кезекке құрал нәтижесін не қолтаңбасын жоғалтқан қайта жазылған баяндау емес, нақты алдыңғы контекст қажет. Жаңа пайдаланушы кезегінде сұрақ пен сұралған шығысты айқын сақтаңыз.
Мультимодалды, біліммен байланысты жұмыста тиісті құжат беттерін, диаграмманы, аудио аралығын немесе бейне оқиғасын көрсетіп, оның жауапқа қалай үлес қосатынын айтыңыз. Құжаттарды салыстыруда дереккөз үзінділері бар айырмашылықтар кестесін сұрауға болады; диаграмма туралы сұрақта көрінетін мәндер мен олар қолдайтын қорытындыны сұрауға болады. Бейне талдауында тұжырымды негіздейтін оқиғалардың сипаттамасын сұрауға болады. Модель бұл кірістерден мәтін қайтарады. Жасалған кескіндер, сөйлеу және Live аудио әрекеттесуі бөлек модель профильдеріне жатады.
Оның Gemini API шектері — 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені; бұл төл модельдің 1M-ге дейінгі контекстіне және 64K мәтін шығысына сәйкес. Нұсқаулар, диалог тарихы және берілген медиа кіріс контекстін пайдаланады, ал пайымдау не ұзақ соңғы артефакт құжатталған шығыс көлеміне сыюы керек. Google осы өндіруші профилі үшін кэштеу, пакеттік өңдеу, Flex және Priority өңдеуді де көрсетеді. Тәуелсіз элементтерге тұрақты идентификатор мен айқын шығыс пішімін сақтаңыз, сонда әр нәтиже өз дереккөзімен байланысты қалады.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер, анда-санда баяулау не күту уақытының аяқталуы және тереңірек пайымдау деңгейінде токеннің көбірек жұмсалуы кіреді. Оның білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар әлі 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Тапсырма кейінгі ақпаратқа тәуелді болса, өзекті дәлел беріңіз немесе құжатталған негіздеу құралдарын қолданыңыз. Дереккөз сілтемелерін, есептеулерді және ұсынылған кодты нақты кірістермен және орындау нәтижелерімен тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт жатық жауап сұралған нәтижені дәлелдейді деп болжамай, негізделген тұжырымды шешілмеген сұрақтан ажыратуы керек.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер google/gemini-3.8-flash | 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. Model-specific | 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 Model-specific | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Model-specific | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Model-specific | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Model-specific | 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 Model-specific | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | 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.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.015 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0003 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.8-flash", "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-3.8-flash',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-3.8-flash',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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
google/gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, агенттерге және біліммен байланысты күрделі тапсырмаларға арналған Google компаниясының мультимодалды негізгі жұмыс моделі. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады; құралдармен және құрылымдалған шығыспен low, medium немесе high пайымдауды ұсынады. Құжатталған кіріс/шығыс шектері — 1,048,576/65,536 токен.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, көпқадамды агенттерге және біліммен байланысты күрделі үдерістерге арналған Google компаниясының мәтін шығаратын моделі. Ол Gemini 3.7 Flash негізінде жасалып, бағдарламалық инженерия мен агенттер атқаратын біліммен байланысты жұмысты жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдайды, сондықтан тапсырма жазбаша мақсатты оны шешуге қажетті нақты материалмен біріктіре алады. Пайдалы нәтиже — код өзгерісі, түсіндірілген талдау, жазбаша жауап немесе құрылымдалған жазба.
Код тапсырмасына талапты, тиісті файлдарды, байқалған мінез-құлықты және сақталатын шектеулерді беріңіз. Скриншот көзделген интерфейсті, ал журналдар немесе қатені қайталайтын мысал ақауды көрсете алады. Жөндеу кезінде модельден форманың көрінетін күйі мен сақталған мәні арасындағы сәйкессіздікті қадағалап, жауапты код жолын анықтауды және нысаналы түзету ұсынуды сұраңыз. Ұзақ зерттеу мен құрал қолдану тізбегінің де нақты аяқталу шарты болуы үшін соңғы артефактты айқын ұстаңыз.
Ұзақ жұмыс үшін шағын пайымдау қадамдарын, қайталанбалы құрал шақыруларын және аралық нәтижелерді тексеруді қолданыңыз. Low, medium және high ойлау деңгейлері пайымдау көлемін басқарады; құжатталған әдепкі мән — medium. Low жедел алғашқы нұсқаға не шектеулі талдауға, ал high қиын математикаға, кодтауға не көпқадамды тапсырмаларға арналған. Gemini 3.8 Flash minimal ойлау деңгейін қолдамайды. Сондықтан ұзақ жөндеу тапсырмасы мен қарапайым өріс шығару барлық сұрауда бірдей параметрдің орнына әртүрлі пайымдау таңдауын қажет етеді.
Құжатталған құралдарға функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Google Maps арқылы негіздеу және URL контексті кіреді; Computer Use алдын ала нұсқа мүмкіндігі ретінде көрсетілген. Құрылымдалған шығыс машина оқитын нәтижені анықтайды. Функциялардың мақсаты мен параметрлері анық болуы керек: модель функцияны сұрай алады, ал жалғанған қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Кезектер арасында функция идентификаторларын және нақты қайтарылған материалды сақтаңыз. Пайдалы соңғы жауап ұсынылған түзетуді не шығарылған мәнді қандай дәлелдер қолдайтынын түсіндіреді.
3.8 көшу нұсқаулығы бұрынғы пайымдау бюджеті баптауының орнына ойлау деңгейін қолданады және ескірген іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған model кезектерін алып тастауды ұсынады. Ол тиісті күйсіз үдерісте ойлау қолтаңбаларын сақтауды және функция жауаптарын идентификатор мен атау бойынша шақыруларына сәйкестендіруді де талап етеді. Көпқадамды тапсырманы жалғастырғанда бұл маңызды: келесі кезекке құрал нәтижесін не қолтаңбасын жоғалтқан қайта жазылған баяндау емес, нақты алдыңғы контекст қажет. Жаңа пайдаланушы кезегінде сұрақ пен сұралған шығысты айқын сақтаңыз.
Мультимодалды, біліммен байланысты жұмыста тиісті құжат беттерін, диаграмманы, аудио аралығын немесе бейне оқиғасын көрсетіп, оның жауапқа қалай үлес қосатынын айтыңыз. Құжаттарды салыстыруда дереккөз үзінділері бар айырмашылықтар кестесін сұрауға болады; диаграмма туралы сұрақта көрінетін мәндер мен олар қолдайтын қорытындыны сұрауға болады. Бейне талдауында тұжырымды негіздейтін оқиғалардың сипаттамасын сұрауға болады. Модель бұл кірістерден мәтін қайтарады. Жасалған кескіндер, сөйлеу және Live аудио әрекеттесуі бөлек модель профильдеріне жатады.
Оның Gemini API шектері — 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені; бұл төл модельдің 1M-ге дейінгі контекстіне және 64K мәтін шығысына сәйкес. Нұсқаулар, диалог тарихы және берілген медиа кіріс контекстін пайдаланады, ал пайымдау не ұзақ соңғы артефакт құжатталған шығыс көлеміне сыюы керек. Google осы өндіруші профилі үшін кэштеу, пакеттік өңдеу, Flex және Priority өңдеуді де көрсетеді. Тәуелсіз элементтерге тұрақты идентификатор мен айқын шығыс пішімін сақтаңыз, сонда әр нәтиже өз дереккөзімен байланысты қалады.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер, анда-санда баяулау не күту уақытының аяқталуы және тереңірек пайымдау деңгейінде токеннің көбірек жұмсалуы кіреді. Оның білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар әлі 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Тапсырма кейінгі ақпаратқа тәуелді болса, өзекті дәлел беріңіз немесе құжатталған негіздеу құралдарын қолданыңыз. Дереккөз сілтемелерін, есептеулерді және ұсынылған кодты нақты кірістермен және орындау нәтижелерімен тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт жатық жауап сұралған нәтижені дәлелдейді деп болжамай, негізделген тұжырымды шешілмеген сұрақтан ажыратуы керек.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер google/gemini-3.8-flash | 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.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.015 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0003 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "google/gemini-3.8-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.8-flash', '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-3.8-flash', '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-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
~google/gemini-flash-latestGemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, агенттерге және біліммен байланысты күрделі тапсырмаларға арналған Google компаниясының мультимодалды негізгі жұмыс моделі. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады; құралдармен және құрылымдалған шығыспен low, medium немесе high пайымдауды ұсынады. Құжатталған кіріс/шығыс шектері — 1,048,576/65,536 токен.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, көпқадамды агенттерге және біліммен байланысты күрделі үдерістерге арналған Google компаниясының мәтін шығаратын моделі. Ол Gemini 3.7 Flash негізінде жасалып, бағдарламалық инженерия мен агенттер атқаратын біліммен байланысты жұмысты жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдайды, сондықтан тапсырма жазбаша мақсатты оны шешуге қажетті нақты материалмен біріктіре алады. Пайдалы нәтиже — код өзгерісі, түсіндірілген талдау, жазбаша жауап немесе құрылымдалған жазба.
Код тапсырмасына талапты, тиісті файлдарды, байқалған мінез-құлықты және сақталатын шектеулерді беріңіз. Скриншот көзделген интерфейсті, ал журналдар немесе қатені қайталайтын мысал ақауды көрсете алады. Жөндеу кезінде модельден форманың көрінетін күйі мен сақталған мәні арасындағы сәйкессіздікті қадағалап, жауапты код жолын анықтауды және нысаналы түзету ұсынуды сұраңыз. Ұзақ зерттеу мен құрал қолдану тізбегінің де нақты аяқталу шарты болуы үшін соңғы артефактты айқын ұстаңыз.
Ұзақ жұмыс үшін шағын пайымдау қадамдарын, қайталанбалы құрал шақыруларын және аралық нәтижелерді тексеруді қолданыңыз. Low, medium және high ойлау деңгейлері пайымдау көлемін басқарады; құжатталған әдепкі мән — medium. Low жедел алғашқы нұсқаға не шектеулі талдауға, ал high қиын математикаға, кодтауға не көпқадамды тапсырмаларға арналған. Gemini 3.8 Flash minimal ойлау деңгейін қолдамайды. Сондықтан ұзақ жөндеу тапсырмасы мен қарапайым өріс шығару барлық сұрауда бірдей параметрдің орнына әртүрлі пайымдау таңдауын қажет етеді.
Құжатталған құралдарға функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Google Maps арқылы негіздеу және URL контексті кіреді; Computer Use алдын ала нұсқа мүмкіндігі ретінде көрсетілген. Құрылымдалған шығыс машина оқитын нәтижені анықтайды. Функциялардың мақсаты мен параметрлері анық болуы керек: модель функцияны сұрай алады, ал жалғанған қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Кезектер арасында функция идентификаторларын және нақты қайтарылған материалды сақтаңыз. Пайдалы соңғы жауап ұсынылған түзетуді не шығарылған мәнді қандай дәлелдер қолдайтынын түсіндіреді.
3.8 көшу нұсқаулығы бұрынғы пайымдау бюджеті баптауының орнына ойлау деңгейін қолданады және ескірген іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған model кезектерін алып тастауды ұсынады. Ол тиісті күйсіз үдерісте ойлау қолтаңбаларын сақтауды және функция жауаптарын идентификатор мен атау бойынша шақыруларына сәйкестендіруді де талап етеді. Көпқадамды тапсырманы жалғастырғанда бұл маңызды: келесі кезекке құрал нәтижесін не қолтаңбасын жоғалтқан қайта жазылған баяндау емес, нақты алдыңғы контекст қажет. Жаңа пайдаланушы кезегінде сұрақ пен сұралған шығысты айқын сақтаңыз.
Мультимодалды, біліммен байланысты жұмыста тиісті құжат беттерін, диаграмманы, аудио аралығын немесе бейне оқиғасын көрсетіп, оның жауапқа қалай үлес қосатынын айтыңыз. Құжаттарды салыстыруда дереккөз үзінділері бар айырмашылықтар кестесін сұрауға болады; диаграмма туралы сұрақта көрінетін мәндер мен олар қолдайтын қорытындыны сұрауға болады. Бейне талдауында тұжырымды негіздейтін оқиғалардың сипаттамасын сұрауға болады. Модель бұл кірістерден мәтін қайтарады. Жасалған кескіндер, сөйлеу және Live аудио әрекеттесуі бөлек модель профильдеріне жатады.
Оның Gemini API шектері — 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені; бұл төл модельдің 1M-ге дейінгі контекстіне және 64K мәтін шығысына сәйкес. Нұсқаулар, диалог тарихы және берілген медиа кіріс контекстін пайдаланады, ал пайымдау не ұзақ соңғы артефакт құжатталған шығыс көлеміне сыюы керек. Google осы өндіруші профилі үшін кэштеу, пакеттік өңдеу, Flex және Priority өңдеуді де көрсетеді. Тәуелсіз элементтерге тұрақты идентификатор мен айқын шығыс пішімін сақтаңыз, сонда әр нәтиже өз дереккөзімен байланысты қалады.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер, анда-санда баяулау не күту уақытының аяқталуы және тереңірек пайымдау деңгейінде токеннің көбірек жұмсалуы кіреді. Оның білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар әлі 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Тапсырма кейінгі ақпаратқа тәуелді болса, өзекті дәлел беріңіз немесе құжатталған негіздеу құралдарын қолданыңыз. Дереккөз сілтемелерін, есептеулерді және ұсынылған кодты нақты кірістермен және орындау нәтижелерімен тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт жатық жауап сұралған нәтижені дәлелдейді деп болжамай, негізделген тұжырымды шешілмеген сұрақтан ажыратуы керек.
POST /v1/chat/completionstexttext| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер ~google/gemini-flash-latest | 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: These roles are explicitly represented by Source compatibility types; the exact model role set remains model-specific. Model-specific | 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; use actual returned ID | Әдепкі— |
Өрісmessages[].name | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_content | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: Round-trip actual returned reasoning where this model uses it | Әдепкі— |
Өрісmessages[].reasoning_details | Түріobject|array | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісmax_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Model-specific | Әдепкі— |
Өрісmax_completion_tokens | Түріinteger | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Ең азы: 1 Model-specific | Әдепкі— |
Өрісstream | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер | Әдепкіfalse |
Өрісstream_options.include_usage | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtemperature | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtop_p | Түріnumber | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісstop | Түріstring|string[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtools | Түріfunction_tool[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtools[].type | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер function Model-specific | Әдепкі— |
Өрісtools[].function.name | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер Мына жағдайда қолданылады: function tool supplied | 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 Model-specific | Әдепкі— |
Өрісparallel_tool_calls | Түріboolean | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісresponse_format | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісreasoning_effort | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісreasoning | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісservice_tier | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісinstructions | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Үйлесімділік өрісі | Әдепкі— |
Өрісfunctions | Түріfunction[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісfunction_call | Түріstring|object | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісprompt_cache_options | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Model-specific | Әдепкі— |
Өрісmodalities | Түріstring[] | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер text | Әдепкі— |
Өрісprovider | Түріobject | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: provider.options is rejected on this Ultra text route | Әдепкі— |
Өрісcache_control.ttl | Түріstring | ТалапМіндетті емес | Мәндер мен шектеулер Шарттар: 1h is rejected in actual prompt-cache locations | Әдепкі— |
Мәтін · UTF8 text
messages[].content
| Параметр | Параметр талаптары |
|---|---|
Параметрcontent_type | Параметр талаптарыapplication/json |
Параметрrequired | Параметр талаптарыmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Параметр талаптарыtext |
Параметрmessages | Параметр талаптарыmessage array with role/content shape |
Параметрfile_material | Параметр талаптарыactual UTF-8 document inserted as literal text; no file ID inferred |
Параметрoptional_controls | Параметр талаптарыstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Параметр талаптарыmodel-specific; user function tools differ from hosted tools |
Параметрoutput_modalities | Параметр талаптарыtext |
Параметрhosted_operations | Параметр талаптарыfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Параметр талаптарыnull |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Send exact model ID with messages.
Context length is not an output cap.
A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding.
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.015 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0003 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~google/gemini-flash-latest", "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-flash-latest',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-flash-latest',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 or SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.
Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied.
| 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 | ШартInvalid required fields, material representation or parameter value | Келесі қадамCorrect the indicated fields before a new creation request. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
~google/gemini-flash-latestGemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, агенттерге және біліммен байланысты күрделі тапсырмаларға арналған Google компаниясының мультимодалды негізгі жұмыс моделі. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдап, мәтін қайтарады; құралдармен және құрылымдалған шығыспен low, medium немесе high пайымдауды ұсынады. Құжатталған кіріс/шығыс шектері — 1,048,576/65,536 токен.
Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.
Gemini 3.8 Flash — бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу бойынша ұзақ жұмыстарға, көпқадамды агенттерге және біліммен байланысты күрделі үдерістерге арналған Google компаниясының мәтін шығаратын моделі. Ол Gemini 3.7 Flash негізінде жасалып, бағдарламалық инженерия мен агенттер атқаратын біліммен байланысты жұмысты жақсартады. Ол мәтін, кескін, аудио, бейне және PDF қабылдайды, сондықтан тапсырма жазбаша мақсатты оны шешуге қажетті нақты материалмен біріктіре алады. Пайдалы нәтиже — код өзгерісі, түсіндірілген талдау, жазбаша жауап немесе құрылымдалған жазба.
Код тапсырмасына талапты, тиісті файлдарды, байқалған мінез-құлықты және сақталатын шектеулерді беріңіз. Скриншот көзделген интерфейсті, ал журналдар немесе қатені қайталайтын мысал ақауды көрсете алады. Жөндеу кезінде модельден форманың көрінетін күйі мен сақталған мәні арасындағы сәйкессіздікті қадағалап, жауапты код жолын анықтауды және нысаналы түзету ұсынуды сұраңыз. Ұзақ зерттеу мен құрал қолдану тізбегінің де нақты аяқталу шарты болуы үшін соңғы артефактты айқын ұстаңыз.
Ұзақ жұмыс үшін шағын пайымдау қадамдарын, қайталанбалы құрал шақыруларын және аралық нәтижелерді тексеруді қолданыңыз. Low, medium және high ойлау деңгейлері пайымдау көлемін басқарады; құжатталған әдепкі мән — medium. Low жедел алғашқы нұсқаға не шектеулі талдауға, ал high қиын математикаға, кодтауға не көпқадамды тапсырмаларға арналған. Gemini 3.8 Flash minimal ойлау деңгейін қолдамайды. Сондықтан ұзақ жөндеу тапсырмасы мен қарапайым өріс шығару барлық сұрауда бірдей параметрдің орнына әртүрлі пайымдау таңдауын қажет етеді.
Құжатталған құралдарға функция шақыру, код орындау, файл іздеу, іздеу арқылы негіздеу, Google Maps арқылы негіздеу және URL контексті кіреді; Computer Use алдын ала нұсқа мүмкіндігі ретінде көрсетілген. Құрылымдалған шығыс машина оқитын нәтижені анықтайды. Функциялардың мақсаты мен параметрлері анық болуы керек: модель функцияны сұрай алады, ал жалғанған қолданба әрекетті орындап, нәтижесін қайтарады. Кезектер арасында функция идентификаторларын және нақты қайтарылған материалды сақтаңыз. Пайдалы соңғы жауап ұсынылған түзетуді не шығарылған мәнді қандай дәлелдер қолдайтынын түсіндіреді.
3.8 көшу нұсқаулығы бұрынғы пайымдау бюджеті баптауының орнына ойлау деңгейін қолданады және ескірген іріктеу параметрлері мен алдын ала толтырылған model кезектерін алып тастауды ұсынады. Ол тиісті күйсіз үдерісте ойлау қолтаңбаларын сақтауды және функция жауаптарын идентификатор мен атау бойынша шақыруларына сәйкестендіруді де талап етеді. Көпқадамды тапсырманы жалғастырғанда бұл маңызды: келесі кезекке құрал нәтижесін не қолтаңбасын жоғалтқан қайта жазылған баяндау емес, нақты алдыңғы контекст қажет. Жаңа пайдаланушы кезегінде сұрақ пен сұралған шығысты айқын сақтаңыз.
Мультимодалды, біліммен байланысты жұмыста тиісті құжат беттерін, диаграмманы, аудио аралығын немесе бейне оқиғасын көрсетіп, оның жауапқа қалай үлес қосатынын айтыңыз. Құжаттарды салыстыруда дереккөз үзінділері бар айырмашылықтар кестесін сұрауға болады; диаграмма туралы сұрақта көрінетін мәндер мен олар қолдайтын қорытындыны сұрауға болады. Бейне талдауында тұжырымды негіздейтін оқиғалардың сипаттамасын сұрауға болады. Модель бұл кірістерден мәтін қайтарады. Жасалған кескіндер, сөйлеу және Live аудио әрекеттесуі бөлек модель профильдеріне жатады.
Оның Gemini API шектері — 1,048,576 кіріс және 65,536 шығыс токені; бұл төл модельдің 1M-ге дейінгі контекстіне және 64K мәтін шығысына сәйкес. Нұсқаулар, диалог тарихы және берілген медиа кіріс контекстін пайдаланады, ал пайымдау не ұзақ соңғы артефакт құжатталған шығыс көлеміне сыюы керек. Google осы өндіруші профилі үшін кэштеу, пакеттік өңдеу, Flex және Priority өңдеуді де көрсетеді. Тәуелсіз элементтерге тұрақты идентификатор мен айқын шығыс пішімін сақтаңыз, сонда әр нәтиже өз дереккөзімен байланысты қалады.
Ықтимал шектеулерге ойдан шығарылған мәліметтер, анда-санда баяулау не күту уақытының аяқталуы және тереңірек пайымдау деңгейінде токеннің көбірек жұмсалуы кіреді. Оның білім шегі — 2026 жылғы наурыз, кейбір салалар әлі 2025 жылғы қаңтар деңгейімен шектелген. Тапсырма кейінгі ақпаратқа тәуелді болса, өзекті дәлел беріңіз немесе құжатталған негіздеу құралдарын қолданыңыз. Дереккөз сілтемелерін, есептеулерді және ұсынылған кодты нақты кірістермен және орындау нәтижелерімен тексеріңіз. Пайдалы соңғы артефакт жатық жауап сұралған нәтижені дәлелдейді деп болжамай, негізделген тұжырымды шешілмеген сұрақтан ажыратуы керек.
POST /v1/messagestextjson, sse| Өріс | Түрі | Талап | Мәндер мен шектеулер | Әдепкі |
|---|---|---|---|---|
Өрісmodel | Түріstring | ТалапМіндетті | Мәндер мен шектеулер ~google/gemini-flash-latest | 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 text
messages[].content string
| 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 талаптарыRead the actual UTF-8 document and put its text in the indicated input or message content string. |
Өмірлік цикл: synchronous_or_streamed
Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.
| Баптау | Мөлшерлемелер кестесі | Төлем |
|---|---|---|
| БаптауТокендердің базалық тарифтері | Мөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлеме | Төлем Кіріс · Кіріс токендері $0.003 / 1K токен Шығыс · Шығыс токендері $0.015 / 1K токен Кіріс · Кэшті оқу $0.0003 / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен |
Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →
{\n "model": "~google/gemini-flash-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-flash-latest', '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-flash-latest', '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 or SSE
Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.
Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.
Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied.
| 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 | ШартInvalid required fields, material representation or parameter value | Келесі қадамCorrect the indicated fields before a new creation request. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
Ағылшын тіліндегі техникалық мысал
Diagnose an unsaved form value\n\nReview this form flow: the input displays draft.name; typing updates draft.name; Save sends original.name; after reload the old name reappears. Explain the mismatch and propose a minimal correction in framework-neutral pseudocode. Include a regression scenario that types a new name, saves, reloads, and checks the stored value. Do not claim any browser action occurred.A cause explanation, corrected Save pseudocode and an end-to-end regression scenario.The submitted value comes from the edited draft, and the reload check verifies persistence rather than just the visible input.