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Gemini 3.1 Pro Preview는 소프트웨어 엔지니어링, 알고리즘 개발, 멀티모달 증거 종합이 필요한 복잡한 과제를 위한 Google의 추론 중심 텍스트 모델입니다. Gemini 3 Pro를 기반으로 정밀한 도구 사용, 더 효율적인 추론, 신뢰할 수 있는 다단계 실행을 강조합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF는 서면 답변, 코드 결과물, 구조화된 결과에 활용할 수 있습니다.

난도가 높은 코딩 과제에는 목표, 관련 저장소 자료, 관찰한 동작, 유지할 제약을 제공하세요. 전체 코드 저장소를 과제의 맥락으로 제공할 수 있습니다. 코드 계약 검토에서는 두 모듈이 공통 데이터 계약을 처리하는 방식을 비교하고, 불일치를 찾아 코드 참조로 뒷받침한 집중적인 수정을 제안하도록 요청하세요. 유용한 출력은 분석, 수정 제안, 증거와 연결된 애플리케이션이 수행한 검증을 구분합니다.

출시 자료는 텍스트 기획으로 만든 애니메이션 SVG 출력을 포함해 코드 기반 시각 설명과 인터랙티브 프로젝트를 보여 줍니다. 이는 래스터 이미지 생성이 아니라 코드 결과물입니다. 명확한 기획은 설명 대상, 시각물의 동작, 표현할 데이터를 정의할 수 있습니다. 이런 요구 사항에 비추어 생성 코드와 렌더링을 검토하세요. 데이터 종합 과제에는 실제 출처를 제공하고 출처에 담긴 관계와 조건을 보존하는 하나의 관점을 요청하세요.

문서화된 thinking 수준은 low, medium, high이며 3.1 Pro Preview의 기본값은 high입니다. 이 Pro 프로필에서는 thinking을 완전히 비활성화할 수 없습니다. 범위가 정해진 답변에는 더 낮은 노력 수준을, 어려운 다단계 작업에는 더 많은 추론을 선택하되 최종 결과물을 위한 출력 여유를 충분히 남기세요. 출력 한도가 작으면 쓸 수 있는 최종 답변이 나오기 전에 추론이 중단될 수 있습니다. thinking 가이드는 추론 요약과 전체 내부 과정을 구분하고 대화의 thought signature 맥락이 중요한 이유를 설명합니다.

정확한 Preview 표에는 함수 호출, 코드 실행, 검색 그라운딩, Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 구조화된 출력이 기재되어 있습니다. File Search 범위는 AI Studio로 한정됩니다. 함수의 목적과 매개변수 정의를 제공하고 실제 반환 결과에서 작업을 이어가세요. 별도의 Custom Tools Preview 프로필은 사용자 지정 도구와 bash를 우선하도록 최적화되어 있습니다. 이는 별도로 명명된 제작사 엔드포인트이므로 그 특화를 모든 3.1 Pro 요청의 속성으로 알리지 않고 간주해서는 안 됩니다. 제약 없는 산문 대신 정의된 기록이 필요한 과제에는 구조화된 결과 스키마를 선택하세요.

멀티모달 분석에는 관련 페이지, 시각 자료, 녹음 구간, 비디오 사건을 명시하세요. 문서 분석에서는 도표를 서면 명세와 비교하고 각 차이를 뒷받침하는 구절과 함께 반환하세요. 음성 출처는 전사문이나 텍스트 해석에 활용할 수 있습니다. 검토가 필요한 결론에는 출처 참조를 보존하고 보이거나 명시된 사실과 추론을 구분하세요. 이 프로필의 출력은 코드를 포함한 텍스트로 유지됩니다. 고유 이미지 또는 음성 생성은 정확한 기능 표에 포함되지 않습니다.

고유 3.1 Pro 카드는 최대 1M 컨텍스트와 64K 텍스트 출력을 명시하며, 정확한 Preview API 표는 입력 1,048,576 토큰, 출력 65,536 토큰을 제공합니다. 입력 예산에 지시, 대화 이력, 미디어를 포함하세요. 캐싱과 배치 처리가 문서화되어 있으며 제작사 프로필에는 Flex와 Priority 옵션도 있습니다. 여러 독립 항목에는 필요한 출력을 정의하고 각 출처 식별자를 유지해 무관한 증거를 추적 불가능한 하나의 답변으로 합치지 않도록 하세요.

이름이 명시된 Preview 에디션은 Pro의 Custom Tools 프로필 및 후속 Flash 또는 Pro 릴리스와 구별됩니다. 강점은 복잡한 추론, 코딩, 증거 종합에 있으며 최종 결과물은 여전히 출처와 실제 도구 결과에 비추어 검토해야 합니다. 제공된 정보가 확정적인 결론을 뒷받침하지 못하면 미해결 모호성을 유지하세요. 유용한 결과물은 과제에서 요청한 근거 있는 답변, 코드, 기록과 함께 그 실무적 한계를 평가할 수 있는 충분한 증거를 제공합니다.

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실제 활용 과제

영어 기술 예제

Review a cross-module date contract\n\nReview this contract mismatch. Producer emits {due_date: "2026-11-03"}; consumer reads record.dueDate and displays "No date" when missing. Existing stored records use due_date. Propose the smallest compatible correction and tests for both present and absent dates. Preserve the producer field and do not add a second stored field.

예상 결과

A short mismatch analysis, a focused consumer patch and tests covering the stored field and missing-value behavior.

결과 확인

Check that the patch reads due_date without changing persisted records or treating an absent date as a valid one.

" }, "copy_sha256": "3ab2da89518d53c5bf8fd670308b74a2795c3ebdd43fd8b70e7bf810f9a8a7e5", "copy_source": { "locale": "ko", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "google/gemini-3.1-pro-preview", "source_facts_sha256": "165932e368dc49e48e839d1ba2d99b116ab0ef7e94ace35154c733c4d18b90db", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "9a134f479727bedef5a6d039ac030ca0c8a9ece36ba5a58e4a0302ad251e846f", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ko", "methods": [ { "html": "

G

Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Google /gemini-3.1-pro-preview

시작하기

Gemini 3.1 Pro Preview는 복잡한 소프트웨어, 알고리즘, 지식 작업을 위한 Google의 멀티모달 추론 모델입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, PDF를 입력받아 텍스트나 코드를 반환하며 도구와 구조화된 출력을 지원합니다. low, medium, high 추론 수준으로 추론 강도를 조절하며, 문서상 기본값은 high입니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Gemini 3.1 Pro Preview는 소프트웨어 엔지니어링, 알고리즘 개발, 멀티모달 증거 종합이 필요한 복잡한 과제를 위한 Google의 추론 중심 텍스트 모델입니다. Gemini 3 Pro를 기반으로 정밀한 도구 사용, 더 효율적인 추론, 신뢰할 수 있는 다단계 실행을 강조합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF는 서면 답변, 코드 결과물, 구조화된 결과에 활용할 수 있습니다.

난도가 높은 코딩 과제에는 목표, 관련 저장소 자료, 관찰한 동작, 유지할 제약을 제공하세요. 전체 코드 저장소를 과제의 맥락으로 제공할 수 있습니다. 코드 계약 검토에서는 두 모듈이 공통 데이터 계약을 처리하는 방식을 비교하고, 불일치를 찾아 코드 참조로 뒷받침한 집중적인 수정을 제안하도록 요청하세요. 유용한 출력은 분석, 수정 제안, 증거와 연결된 애플리케이션이 수행한 검증을 구분합니다.

출시 자료는 텍스트 기획으로 만든 애니메이션 SVG 출력을 포함해 코드 기반 시각 설명과 인터랙티브 프로젝트를 보여 줍니다. 이는 래스터 이미지 생성이 아니라 코드 결과물입니다. 명확한 기획은 설명 대상, 시각물의 동작, 표현할 데이터를 정의할 수 있습니다. 이런 요구 사항에 비추어 생성 코드와 렌더링을 검토하세요. 데이터 종합 과제에는 실제 출처를 제공하고 출처에 담긴 관계와 조건을 보존하는 하나의 관점을 요청하세요.

문서화된 thinking 수준은 low, medium, high이며 3.1 Pro Preview의 기본값은 high입니다. 이 Pro 프로필에서는 thinking을 완전히 비활성화할 수 없습니다. 범위가 정해진 답변에는 더 낮은 노력 수준을, 어려운 다단계 작업에는 더 많은 추론을 선택하되 최종 결과물을 위한 출력 여유를 충분히 남기세요. 출력 한도가 작으면 쓸 수 있는 최종 답변이 나오기 전에 추론이 중단될 수 있습니다. thinking 가이드는 추론 요약과 전체 내부 과정을 구분하고 대화의 thought signature 맥락이 중요한 이유를 설명합니다.

정확한 Preview 표에는 함수 호출, 코드 실행, 검색 그라운딩, Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 구조화된 출력이 기재되어 있습니다. File Search 범위는 AI Studio로 한정됩니다. 함수의 목적과 매개변수 정의를 제공하고 실제 반환 결과에서 작업을 이어가세요. 별도의 Custom Tools Preview 프로필은 사용자 지정 도구와 bash를 우선하도록 최적화되어 있습니다. 이는 별도로 명명된 제작사 엔드포인트이므로 그 특화를 모든 3.1 Pro 요청의 속성으로 알리지 않고 간주해서는 안 됩니다. 제약 없는 산문 대신 정의된 기록이 필요한 과제에는 구조화된 결과 스키마를 선택하세요.

멀티모달 분석에는 관련 페이지, 시각 자료, 녹음 구간, 비디오 사건을 명시하세요. 문서 분석에서는 도표를 서면 명세와 비교하고 각 차이를 뒷받침하는 구절과 함께 반환하세요. 음성 출처는 전사문이나 텍스트 해석에 활용할 수 있습니다. 검토가 필요한 결론에는 출처 참조를 보존하고 보이거나 명시된 사실과 추론을 구분하세요. 이 프로필의 출력은 코드를 포함한 텍스트로 유지됩니다. 고유 이미지 또는 음성 생성은 정확한 기능 표에 포함되지 않습니다.

고유 3.1 Pro 카드는 최대 1M 컨텍스트와 64K 텍스트 출력을 명시하며, 정확한 Preview API 표는 입력 1,048,576 토큰, 출력 65,536 토큰을 제공합니다. 입력 예산에 지시, 대화 이력, 미디어를 포함하세요. 캐싱과 배치 처리가 문서화되어 있으며 제작사 프로필에는 Flex와 Priority 옵션도 있습니다. 여러 독립 항목에는 필요한 출력을 정의하고 각 출처 식별자를 유지해 무관한 증거를 추적 불가능한 하나의 답변으로 합치지 않도록 하세요.

이름이 명시된 Preview 에디션은 Pro의 Custom Tools 프로필 및 후속 Flash 또는 Pro 릴리스와 구별됩니다. 강점은 복잡한 추론, 코딩, 증거 종합에 있으며 최종 결과물은 여전히 출처와 실제 도구 결과에 비추어 검토해야 합니다. 제공된 정보가 확정적인 결론을 뒷받침하지 못하면 미해결 모호성을 유지하세요. 유용한 결과물은 과제에서 요청한 근거 있는 답변, 코드, 기록과 함께 그 실무적 한계를 평가할 수 있는 충분한 증거를 제공합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · Anthropic Messages POST /v1/messages

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 1,048,576 tokens
최대 출력: 65,536 tokens
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 gemini-3.1-pro-preview	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_block[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`system`	유형`string\|content_block[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop_sequences`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].input_schema`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`thinking.type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`thinking.budget_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`output_config.effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`metadata`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`cache_control`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content 또는 type=text 블록

텍스트 + 이미지

{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 또는 type=url인 소스

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`material_types`	명세text, image
매개변수`required`	명세model, messages, max_tokens
매개변수`optional_controls`	명세null
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다

수명 주기: exact retained published method

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot Anthropic MessagesPOST /v1/messages

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.012 / 1K
캐시 읽기: US$0.0002 / 1K

요청 길이별 가격 · Anthropic Messages

요청 크기 (토큰)	입력	출력	캐시 읽기	캐시 쓰기	5분 캐시	1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 200,000]	입력US$0.002	출력US$0.012	캐시 읽기US$0.0002	캐시 쓰기기본 요율: —	5분 캐시기본 요율: —	1시간 캐시기본 요율: —
요청 크기 (토큰)(200,000; ∞)	입력US$0.004	출력US$0.018	캐시 읽기US$0.0004	캐시 쓰기기본 요율: —	5분 캐시기본 요율: —	1시간 캐시기본 요율: —

요금 단위는 1K 토큰당 USD입니다. 요금이 설정되지 않으면 이 메서드의 기본 요금을 상속합니다. «—»는 기본 요금이 설정되지 않았음을 뜻합니다.

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 추론 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.036 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0008 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 추론 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.036 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0008 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · Anthropic Messages

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-preview", "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\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.1-pro-preview", "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\n

import anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n    model="gemini-3.1-pro-preview",\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"))\n

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n  model: "gemini-3.1-pro-preview",\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);\n

import anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.1-pro-preview',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")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · Anthropic Messages

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`id`	유형string
필드`model`	유형string
필드`content[]`	유형text\|thinking\|tool_use\|other content block
필드`stop_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

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'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\n", "label": "Use your actual image", "language": "bash" }, { "code": "import anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url=\"https://api.ailoot.ai\", api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model=\"gemini-3.1-pro-preview\",\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\"))\n", "label": "Python · retained SDK call", "language": "python" }, { "SDK_retry_proof": { "field": "maxRetries", "scope": "normalclient options; no 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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);\n", "label": "Node.js · retained SDK call", "language": "js" }, { "code": "import 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, 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G

Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Google /gemini-3.1-pro-preview

시작하기

Gemini 3.1 Pro Preview는 복잡한 소프트웨어, 알고리즘, 지식 작업을 위한 Google의 멀티모달 추론 모델입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, PDF를 입력받아 텍스트나 코드를 반환하며 도구와 구조화된 출력을 지원합니다. low, medium, high 추론 수준으로 추론 강도를 조절하며, 문서상 기본값은 high입니다.

허용 입력: 텍스트 · 이미지
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Gemini 3.1 Pro Preview는 소프트웨어 엔지니어링, 알고리즘 개발, 멀티모달 증거 종합이 필요한 복잡한 과제를 위한 Google의 추론 중심 텍스트 모델입니다. Gemini 3 Pro를 기반으로 정밀한 도구 사용, 더 효율적인 추론, 신뢰할 수 있는 다단계 실행을 강조합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF는 서면 답변, 코드 결과물, 구조화된 결과에 활용할 수 있습니다.

난도가 높은 코딩 과제에는 목표, 관련 저장소 자료, 관찰한 동작, 유지할 제약을 제공하세요. 전체 코드 저장소를 과제의 맥락으로 제공할 수 있습니다. 코드 계약 검토에서는 두 모듈이 공통 데이터 계약을 처리하는 방식을 비교하고, 불일치를 찾아 코드 참조로 뒷받침한 집중적인 수정을 제안하도록 요청하세요. 유용한 출력은 분석, 수정 제안, 증거와 연결된 애플리케이션이 수행한 검증을 구분합니다.

출시 자료는 텍스트 기획으로 만든 애니메이션 SVG 출력을 포함해 코드 기반 시각 설명과 인터랙티브 프로젝트를 보여 줍니다. 이는 래스터 이미지 생성이 아니라 코드 결과물입니다. 명확한 기획은 설명 대상, 시각물의 동작, 표현할 데이터를 정의할 수 있습니다. 이런 요구 사항에 비추어 생성 코드와 렌더링을 검토하세요. 데이터 종합 과제에는 실제 출처를 제공하고 출처에 담긴 관계와 조건을 보존하는 하나의 관점을 요청하세요.

문서화된 thinking 수준은 low, medium, high이며 3.1 Pro Preview의 기본값은 high입니다. 이 Pro 프로필에서는 thinking을 완전히 비활성화할 수 없습니다. 범위가 정해진 답변에는 더 낮은 노력 수준을, 어려운 다단계 작업에는 더 많은 추론을 선택하되 최종 결과물을 위한 출력 여유를 충분히 남기세요. 출력 한도가 작으면 쓸 수 있는 최종 답변이 나오기 전에 추론이 중단될 수 있습니다. thinking 가이드는 추론 요약과 전체 내부 과정을 구분하고 대화의 thought signature 맥락이 중요한 이유를 설명합니다.

정확한 Preview 표에는 함수 호출, 코드 실행, 검색 그라운딩, Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 구조화된 출력이 기재되어 있습니다. File Search 범위는 AI Studio로 한정됩니다. 함수의 목적과 매개변수 정의를 제공하고 실제 반환 결과에서 작업을 이어가세요. 별도의 Custom Tools Preview 프로필은 사용자 지정 도구와 bash를 우선하도록 최적화되어 있습니다. 이는 별도로 명명된 제작사 엔드포인트이므로 그 특화를 모든 3.1 Pro 요청의 속성으로 알리지 않고 간주해서는 안 됩니다. 제약 없는 산문 대신 정의된 기록이 필요한 과제에는 구조화된 결과 스키마를 선택하세요.

멀티모달 분석에는 관련 페이지, 시각 자료, 녹음 구간, 비디오 사건을 명시하세요. 문서 분석에서는 도표를 서면 명세와 비교하고 각 차이를 뒷받침하는 구절과 함께 반환하세요. 음성 출처는 전사문이나 텍스트 해석에 활용할 수 있습니다. 검토가 필요한 결론에는 출처 참조를 보존하고 보이거나 명시된 사실과 추론을 구분하세요. 이 프로필의 출력은 코드를 포함한 텍스트로 유지됩니다. 고유 이미지 또는 음성 생성은 정확한 기능 표에 포함되지 않습니다.

고유 3.1 Pro 카드는 최대 1M 컨텍스트와 64K 텍스트 출력을 명시하며, 정확한 Preview API 표는 입력 1,048,576 토큰, 출력 65,536 토큰을 제공합니다. 입력 예산에 지시, 대화 이력, 미디어를 포함하세요. 캐싱과 배치 처리가 문서화되어 있으며 제작사 프로필에는 Flex와 Priority 옵션도 있습니다. 여러 독립 항목에는 필요한 출력을 정의하고 각 출처 식별자를 유지해 무관한 증거를 추적 불가능한 하나의 답변으로 합치지 않도록 하세요.

이름이 명시된 Preview 에디션은 Pro의 Custom Tools 프로필 및 후속 Flash 또는 Pro 릴리스와 구별됩니다. 강점은 복잡한 추론, 코딩, 증거 종합에 있으며 최종 결과물은 여전히 출처와 실제 도구 결과에 비추어 검토해야 합니다. 제공된 정보가 확정적인 결론을 뒷받침하지 못하면 미해결 모호성을 유지하세요. 유용한 결과물은 과제에서 요청한 근거 있는 답변, 코드, 기록과 함께 그 실무적 한계를 평가할 수 있는 충분한 증거를 제공합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot · Gemini generateContent POST /v1beta/models/{model}:generateContent

입력: text, image
출력: text
컨텍스트: 1,048,576 tokens
최대 출력: 65,536 tokens
출력 형식: json 또는 지원되는 스트리밍

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`path.model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 gemini-3.1-pro-preview	기본값—
필드`contents`	유형`content[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`contents[].role`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 user, model	기본값—
필드`contents[].parts`	유형`part[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`systemInstruction`	유형`content`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`generationConfig.maxOutputTokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`generationConfig.temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`generationConfig.topP`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`generationConfig.topK`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`generationConfig.stopSequences`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].functionDeclarations`	유형`function_declaration[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`toolConfig.functionCallingConfig.mode`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`safetySettings`	유형`object[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`sessionId`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

contents[].parts[].text

텍스트 + 이미지

parts[].inlineData={mimeType,data}

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`material_types`	명세text, image
매개변수`required`	명세contents
매개변수`optional_controls`	명세null
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 콘텐츠를 텍스트로 삽입합니다. 파일 ID/URLs에는 별도의 정확한 지원이 필요합니다

수명 주기: exact retained published method

메서드 형식과 ID는 정확합니다. 공급자의 기능 지원과 요청 수락은 별개입니다.

요금

Ailoot 메서드 요금

Ailoot Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent

입력: US$0.002 / 1K
출력: US$0.012 / 1K
캐시 읽기: US$0.0002 / 1K

요청 길이별 가격 · Gemini generateContent

요청 크기 (토큰)	입력	출력	캐시 읽기	캐시 쓰기	5분 캐시	1시간 캐시
요청 크기 (토큰)(0; 200,000]	입력US$0.002	출력US$0.012	캐시 읽기US$0.0002	캐시 쓰기기본 요율: —	5분 캐시기본 요율: —	1시간 캐시기본 요율: —
요청 크기 (토큰)(200,000; ∞)	입력US$0.004	출력US$0.018	캐시 읽기US$0.0004	캐시 쓰기기본 요율: —	5분 캐시기본 요율: —	1시간 캐시기본 요율: —

요금 단위는 1K 토큰당 USD입니다. 요금이 설정되지 않으면 이 메서드의 기본 요금을 상속합니다. «—»는 기본 요금이 설정되지 않았음을 뜻합니다.

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

참조 요금 상세 정보

모델 수준의 참조 요금표는 메서드 선택, 견적 또는 요금을 변경하지 않습니다. 실제 과금에는 선택한 Ailoot 메서드 요금이 적용됩니다.

모델 참조 요금표

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정OpenAI Chat · 기본 토큰 요금	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 추론 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정OpenAI Chat · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.036 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0008 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 기본 토큰 요금	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 추론 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정Anthropic Messages · 요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.036 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0008 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

요청 예제

Ailoot · Gemini generateContent

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview: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\n

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview: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\n

from google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n    api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n    http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.1-pro-preview", 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())\n

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.1-pro-preview", 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);\n

from google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n    for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro-preview',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\n

결과 수신 및 저장

Ailoot · Gemini generateContent

json 또는 지원되는 스트리밍

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

함수 호출, 사고 서명, 사용량을 포함한 모든 후보와 파트를 보존하세요. 스트림 청크를 순서대로 조합하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`responseId`	유형string
필드`modelVersion`	유형string
필드`candidates[].content.parts[]`	유형text\|inlineData\|functionCall\|other part
필드`candidates[].finishReason`	유형string
필드`usageMetadata`	유형object

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

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passages.\\n\\n\"+text}]}]\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview: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] 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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\n", "label": "Use your actual image", "language": "bash" }, { "code": "from google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url=\"https://api.ailoot.ai\"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model=\"gemini-3.1-pro-preview\", 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 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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);\n", "label": "Node.js · retained SDK call", "language": "js" }, { "code": "from 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 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\"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.1-pro-preview',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\n", "label": "Python streaming · retain all chunks", "language": "python" } ], "family": "gemini", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "gemini", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": 2, "input": [ "text", "image" ], "label": "Gemini generateContent", "max_out": 65536, "max_tool_calls": null, "out": 12, "output": [ "text" ], 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200000, "null_rate_policy": "inherit_base_rate", "out": 18 } ], "tool_prices": null, "unit": "token", "units": [] } }, { "html": "

G

Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Google /gemini-3.1-pro-preview

모델 ID

시작하기

Gemini 3.1 Pro Preview는 복잡한 소프트웨어, 알고리즘, 지식 작업을 위한 Google의 멀티모달 추론 모델입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, PDF를 입력받아 텍스트나 코드를 반환하며 도구와 구조화된 출력을 지원합니다. low, medium, high 추론 수준으로 추론 강도를 조절하며, 문서상 기본값은 high입니다.

허용 입력: 텍스트
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Gemini 3.1 Pro Preview는 소프트웨어 엔지니어링, 알고리즘 개발, 멀티모달 증거 종합이 필요한 복잡한 과제를 위한 Google의 추론 중심 텍스트 모델입니다. Gemini 3 Pro를 기반으로 정밀한 도구 사용, 더 효율적인 추론, 신뢰할 수 있는 다단계 실행을 강조합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF는 서면 답변, 코드 결과물, 구조화된 결과에 활용할 수 있습니다.

난도가 높은 코딩 과제에는 목표, 관련 저장소 자료, 관찰한 동작, 유지할 제약을 제공하세요. 전체 코드 저장소를 과제의 맥락으로 제공할 수 있습니다. 코드 계약 검토에서는 두 모듈이 공통 데이터 계약을 처리하는 방식을 비교하고, 불일치를 찾아 코드 참조로 뒷받침한 집중적인 수정을 제안하도록 요청하세요. 유용한 출력은 분석, 수정 제안, 증거와 연결된 애플리케이션이 수행한 검증을 구분합니다.

출시 자료는 텍스트 기획으로 만든 애니메이션 SVG 출력을 포함해 코드 기반 시각 설명과 인터랙티브 프로젝트를 보여 줍니다. 이는 래스터 이미지 생성이 아니라 코드 결과물입니다. 명확한 기획은 설명 대상, 시각물의 동작, 표현할 데이터를 정의할 수 있습니다. 이런 요구 사항에 비추어 생성 코드와 렌더링을 검토하세요. 데이터 종합 과제에는 실제 출처를 제공하고 출처에 담긴 관계와 조건을 보존하는 하나의 관점을 요청하세요.

문서화된 thinking 수준은 low, medium, high이며 3.1 Pro Preview의 기본값은 high입니다. 이 Pro 프로필에서는 thinking을 완전히 비활성화할 수 없습니다. 범위가 정해진 답변에는 더 낮은 노력 수준을, 어려운 다단계 작업에는 더 많은 추론을 선택하되 최종 결과물을 위한 출력 여유를 충분히 남기세요. 출력 한도가 작으면 쓸 수 있는 최종 답변이 나오기 전에 추론이 중단될 수 있습니다. thinking 가이드는 추론 요약과 전체 내부 과정을 구분하고 대화의 thought signature 맥락이 중요한 이유를 설명합니다.

정확한 Preview 표에는 함수 호출, 코드 실행, 검색 그라운딩, Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 구조화된 출력이 기재되어 있습니다. File Search 범위는 AI Studio로 한정됩니다. 함수의 목적과 매개변수 정의를 제공하고 실제 반환 결과에서 작업을 이어가세요. 별도의 Custom Tools Preview 프로필은 사용자 지정 도구와 bash를 우선하도록 최적화되어 있습니다. 이는 별도로 명명된 제작사 엔드포인트이므로 그 특화를 모든 3.1 Pro 요청의 속성으로 알리지 않고 간주해서는 안 됩니다. 제약 없는 산문 대신 정의된 기록이 필요한 과제에는 구조화된 결과 스키마를 선택하세요.

멀티모달 분석에는 관련 페이지, 시각 자료, 녹음 구간, 비디오 사건을 명시하세요. 문서 분석에서는 도표를 서면 명세와 비교하고 각 차이를 뒷받침하는 구절과 함께 반환하세요. 음성 출처는 전사문이나 텍스트 해석에 활용할 수 있습니다. 검토가 필요한 결론에는 출처 참조를 보존하고 보이거나 명시된 사실과 추론을 구분하세요. 이 프로필의 출력은 코드를 포함한 텍스트로 유지됩니다. 고유 이미지 또는 음성 생성은 정확한 기능 표에 포함되지 않습니다.

고유 3.1 Pro 카드는 최대 1M 컨텍스트와 64K 텍스트 출력을 명시하며, 정확한 Preview API 표는 입력 1,048,576 토큰, 출력 65,536 토큰을 제공합니다. 입력 예산에 지시, 대화 이력, 미디어를 포함하세요. 캐싱과 배치 처리가 문서화되어 있으며 제작사 프로필에는 Flex와 Priority 옵션도 있습니다. 여러 독립 항목에는 필요한 출력을 정의하고 각 출처 식별자를 유지해 무관한 증거를 추적 불가능한 하나의 답변으로 합치지 않도록 하세요.

이름이 명시된 Preview 에디션은 Pro의 Custom Tools 프로필 및 후속 Flash 또는 Pro 릴리스와 구별됩니다. 강점은 복잡한 추론, 코딩, 증거 종합에 있으며 최종 결과물은 여전히 출처와 실제 도구 결과에 비추어 검토해야 합니다. 제공된 정보가 확정적인 결론을 뒷받침하지 못하면 미해결 모호성을 유지하세요. 유용한 결과물은 과제에서 요청한 근거 있는 답변, 코드, 기록과 함께 그 실무적 한계를 평가할 수 있는 충분한 증거를 제공합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

입력: text
출력: text
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 gemini-3.1-pro-preview	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`messages`	명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수`file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수`optional_controls`	명세stream
매개변수`control_scope`	명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다.
매개변수`output_modalities`	명세text
매개변수`hosted_operations`	명세false
매개변수`multimodal_input_binding`	명세null

메서드 별칭: /chat/completions

수명 주기: synchronous_or_streamed

정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.

컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.

텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음: 표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음: 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
명시적 캐시 요금: 활성화되지 않음 명시적 캐시를 요청할 때
추론 출력: 추론에는 합산 출력 안에서 나열된 부분 요금이 적용됩니다. 해당 토큰을 중복 합산하지 마세요. 출력에 추론 토큰이 포함되는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 추론 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.036 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0008 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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-3.1-pro-preview","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\n

from 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-3.1-pro-preview", 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"))\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`choices[].index`	유형integer
필드`choices[].message.content`	유형string\|null
필드`choices[].message.tool_calls`	유형tool_call[]
필드`choices[].message.reasoning_content`	유형string
필드`choices[].message.reasoning_details`	유형object\|array
필드`choices[].finish_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

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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 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G

Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Google /gemini-3.1-pro-preview

모델 ID

시작하기

Gemini 3.1 Pro Preview는 복잡한 소프트웨어, 알고리즘, 지식 작업을 위한 Google의 멀티모달 추론 모델입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, PDF를 입력받아 텍스트나 코드를 반환하며 도구와 구조화된 출력을 지원합니다. low, medium, high 추론 수준으로 추론 강도를 조절하며, 문서상 기본값은 high입니다.

허용 입력: 텍스트
결과: json · sse

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Gemini 3.1 Pro Preview는 소프트웨어 엔지니어링, 알고리즘 개발, 멀티모달 증거 종합이 필요한 복잡한 과제를 위한 Google의 추론 중심 텍스트 모델입니다. Gemini 3 Pro를 기반으로 정밀한 도구 사용, 더 효율적인 추론, 신뢰할 수 있는 다단계 실행을 강조합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF는 서면 답변, 코드 결과물, 구조화된 결과에 활용할 수 있습니다.

난도가 높은 코딩 과제에는 목표, 관련 저장소 자료, 관찰한 동작, 유지할 제약을 제공하세요. 전체 코드 저장소를 과제의 맥락으로 제공할 수 있습니다. 코드 계약 검토에서는 두 모듈이 공통 데이터 계약을 처리하는 방식을 비교하고, 불일치를 찾아 코드 참조로 뒷받침한 집중적인 수정을 제안하도록 요청하세요. 유용한 출력은 분석, 수정 제안, 증거와 연결된 애플리케이션이 수행한 검증을 구분합니다.

출시 자료는 텍스트 기획으로 만든 애니메이션 SVG 출력을 포함해 코드 기반 시각 설명과 인터랙티브 프로젝트를 보여 줍니다. 이는 래스터 이미지 생성이 아니라 코드 결과물입니다. 명확한 기획은 설명 대상, 시각물의 동작, 표현할 데이터를 정의할 수 있습니다. 이런 요구 사항에 비추어 생성 코드와 렌더링을 검토하세요. 데이터 종합 과제에는 실제 출처를 제공하고 출처에 담긴 관계와 조건을 보존하는 하나의 관점을 요청하세요.

문서화된 thinking 수준은 low, medium, high이며 3.1 Pro Preview의 기본값은 high입니다. 이 Pro 프로필에서는 thinking을 완전히 비활성화할 수 없습니다. 범위가 정해진 답변에는 더 낮은 노력 수준을, 어려운 다단계 작업에는 더 많은 추론을 선택하되 최종 결과물을 위한 출력 여유를 충분히 남기세요. 출력 한도가 작으면 쓸 수 있는 최종 답변이 나오기 전에 추론이 중단될 수 있습니다. thinking 가이드는 추론 요약과 전체 내부 과정을 구분하고 대화의 thought signature 맥락이 중요한 이유를 설명합니다.

정확한 Preview 표에는 함수 호출, 코드 실행, 검색 그라운딩, Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 구조화된 출력이 기재되어 있습니다. File Search 범위는 AI Studio로 한정됩니다. 함수의 목적과 매개변수 정의를 제공하고 실제 반환 결과에서 작업을 이어가세요. 별도의 Custom Tools Preview 프로필은 사용자 지정 도구와 bash를 우선하도록 최적화되어 있습니다. 이는 별도로 명명된 제작사 엔드포인트이므로 그 특화를 모든 3.1 Pro 요청의 속성으로 알리지 않고 간주해서는 안 됩니다. 제약 없는 산문 대신 정의된 기록이 필요한 과제에는 구조화된 결과 스키마를 선택하세요.

멀티모달 분석에는 관련 페이지, 시각 자료, 녹음 구간, 비디오 사건을 명시하세요. 문서 분석에서는 도표를 서면 명세와 비교하고 각 차이를 뒷받침하는 구절과 함께 반환하세요. 음성 출처는 전사문이나 텍스트 해석에 활용할 수 있습니다. 검토가 필요한 결론에는 출처 참조를 보존하고 보이거나 명시된 사실과 추론을 구분하세요. 이 프로필의 출력은 코드를 포함한 텍스트로 유지됩니다. 고유 이미지 또는 음성 생성은 정확한 기능 표에 포함되지 않습니다.

고유 3.1 Pro 카드는 최대 1M 컨텍스트와 64K 텍스트 출력을 명시하며, 정확한 Preview API 표는 입력 1,048,576 토큰, 출력 65,536 토큰을 제공합니다. 입력 예산에 지시, 대화 이력, 미디어를 포함하세요. 캐싱과 배치 처리가 문서화되어 있으며 제작사 프로필에는 Flex와 Priority 옵션도 있습니다. 여러 독립 항목에는 필요한 출력을 정의하고 각 출처 식별자를 유지해 무관한 증거를 추적 불가능한 하나의 답변으로 합치지 않도록 하세요.

이름이 명시된 Preview 에디션은 Pro의 Custom Tools 프로필 및 후속 Flash 또는 Pro 릴리스와 구별됩니다. 강점은 복잡한 추론, 코딩, 증거 종합에 있으며 최종 결과물은 여전히 출처와 실제 도구 결과에 비추어 검토해야 합니다. 제공된 정보가 확정적인 결론을 뒷받침하지 못하면 미해결 모호성을 유지하세요. 유용한 결과물은 과제에서 요청한 근거 있는 답변, 코드, 기록과 함께 그 실무적 한계를 평가할 수 있는 충분한 증거를 제공합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages

입력: text
출력: json, sse
출력 형식: JSON 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 gemini-3.1-pro-preview	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false

입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages, max_tokens
매개변수`optional_controls`	명세stream
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음: 표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음: 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
명시적 캐시 요금: 활성화되지 않음 명시적 캐시를 요청할 때
추론 출력: 추론에는 합산 출력 안에서 나열된 부분 요금이 적용됩니다. 해당 토큰을 중복 합산하지 마세요. 출력에 추론 토큰이 포함되는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 추론 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.036 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0008 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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import 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-3.1-pro-preview', '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))\n

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Ailoot Ultra · Anthropic Messages

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원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
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필드`content[]`	유형text\|thinking\|tool_use\|other content block
필드`stop_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

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1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0.00075000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000075", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": { "high": 1, "low": 1, "medium": 1 }, "request_model_id": "gemini-3.1-pro-preview", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.4, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0.75, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 4, "input_multiplier": null, "max": 200000, "max_tokens": 200000, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 24, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" }, { "cache_read": 0.8, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0.75, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 8, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 200000, "min_tokens": 200000, "out": 36, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 1, "tier_label": 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G

Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Google /google/gemini-3.1-pro-preview

모델 ID

시작하기

Gemini 3.1 Pro Preview는 복잡한 소프트웨어, 알고리즘, 지식 작업을 위한 Google의 멀티모달 추론 모델입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, PDF를 입력받아 텍스트나 코드를 반환하며 도구와 구조화된 출력을 지원합니다. low, medium, high 추론 수준으로 추론 강도를 조절하며, 문서상 기본값은 high입니다.

허용 입력: 텍스트
결과: 텍스트

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Gemini 3.1 Pro Preview는 소프트웨어 엔지니어링, 알고리즘 개발, 멀티모달 증거 종합이 필요한 복잡한 과제를 위한 Google의 추론 중심 텍스트 모델입니다. Gemini 3 Pro를 기반으로 정밀한 도구 사용, 더 효율적인 추론, 신뢰할 수 있는 다단계 실행을 강조합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF는 서면 답변, 코드 결과물, 구조화된 결과에 활용할 수 있습니다.

난도가 높은 코딩 과제에는 목표, 관련 저장소 자료, 관찰한 동작, 유지할 제약을 제공하세요. 전체 코드 저장소를 과제의 맥락으로 제공할 수 있습니다. 코드 계약 검토에서는 두 모듈이 공통 데이터 계약을 처리하는 방식을 비교하고, 불일치를 찾아 코드 참조로 뒷받침한 집중적인 수정을 제안하도록 요청하세요. 유용한 출력은 분석, 수정 제안, 증거와 연결된 애플리케이션이 수행한 검증을 구분합니다.

출시 자료는 텍스트 기획으로 만든 애니메이션 SVG 출력을 포함해 코드 기반 시각 설명과 인터랙티브 프로젝트를 보여 줍니다. 이는 래스터 이미지 생성이 아니라 코드 결과물입니다. 명확한 기획은 설명 대상, 시각물의 동작, 표현할 데이터를 정의할 수 있습니다. 이런 요구 사항에 비추어 생성 코드와 렌더링을 검토하세요. 데이터 종합 과제에는 실제 출처를 제공하고 출처에 담긴 관계와 조건을 보존하는 하나의 관점을 요청하세요.

문서화된 thinking 수준은 low, medium, high이며 3.1 Pro Preview의 기본값은 high입니다. 이 Pro 프로필에서는 thinking을 완전히 비활성화할 수 없습니다. 범위가 정해진 답변에는 더 낮은 노력 수준을, 어려운 다단계 작업에는 더 많은 추론을 선택하되 최종 결과물을 위한 출력 여유를 충분히 남기세요. 출력 한도가 작으면 쓸 수 있는 최종 답변이 나오기 전에 추론이 중단될 수 있습니다. thinking 가이드는 추론 요약과 전체 내부 과정을 구분하고 대화의 thought signature 맥락이 중요한 이유를 설명합니다.

정확한 Preview 표에는 함수 호출, 코드 실행, 검색 그라운딩, Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 구조화된 출력이 기재되어 있습니다. File Search 범위는 AI Studio로 한정됩니다. 함수의 목적과 매개변수 정의를 제공하고 실제 반환 결과에서 작업을 이어가세요. 별도의 Custom Tools Preview 프로필은 사용자 지정 도구와 bash를 우선하도록 최적화되어 있습니다. 이는 별도로 명명된 제작사 엔드포인트이므로 그 특화를 모든 3.1 Pro 요청의 속성으로 알리지 않고 간주해서는 안 됩니다. 제약 없는 산문 대신 정의된 기록이 필요한 과제에는 구조화된 결과 스키마를 선택하세요.

멀티모달 분석에는 관련 페이지, 시각 자료, 녹음 구간, 비디오 사건을 명시하세요. 문서 분석에서는 도표를 서면 명세와 비교하고 각 차이를 뒷받침하는 구절과 함께 반환하세요. 음성 출처는 전사문이나 텍스트 해석에 활용할 수 있습니다. 검토가 필요한 결론에는 출처 참조를 보존하고 보이거나 명시된 사실과 추론을 구분하세요. 이 프로필의 출력은 코드를 포함한 텍스트로 유지됩니다. 고유 이미지 또는 음성 생성은 정확한 기능 표에 포함되지 않습니다.

고유 3.1 Pro 카드는 최대 1M 컨텍스트와 64K 텍스트 출력을 명시하며, 정확한 Preview API 표는 입력 1,048,576 토큰, 출력 65,536 토큰을 제공합니다. 입력 예산에 지시, 대화 이력, 미디어를 포함하세요. 캐싱과 배치 처리가 문서화되어 있으며 제작사 프로필에는 Flex와 Priority 옵션도 있습니다. 여러 독립 항목에는 필요한 출력을 정의하고 각 출처 식별자를 유지해 무관한 증거를 추적 불가능한 하나의 답변으로 합치지 않도록 하세요.

이름이 명시된 Preview 에디션은 Pro의 Custom Tools 프로필 및 후속 Flash 또는 Pro 릴리스와 구별됩니다. 강점은 복잡한 추론, 코딩, 증거 종합에 있으며 최종 결과물은 여전히 출처와 실제 도구 결과에 비추어 검토해야 합니다. 제공된 정보가 확정적인 결론을 뒷받침하지 못하면 미해결 모호성을 유지하세요. 유용한 결과물은 과제에서 요청한 근거 있는 답변, 코드, 기록과 함께 그 실무적 한계를 평가할 수 있는 충분한 증거를 제공합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions

입력: text
출력: text
출력 형식: json 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 google/gemini-3.1-pro-preview	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도 최소 항목 수: 1	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string\|content_part[]\|null`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_calls`	유형`tool_call[]`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].tool_call_id`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요	기본값—
필드`messages[].name`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`messages[].reasoning_content`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요	기본값—
필드`messages[].reasoning_details`	유형`object\|array`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`max_completion_tokens`	유형`integer`	요건선택 사항	값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false
필드`stream_options.include_usage`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`temperature`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`top_p`	유형`number`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`stop`	유형`string\|string[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools`	유형`function_tool[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].type`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 function 모델에 따라 다름	기본값—
필드`tools[].function.name`	유형`string`	요건필수	값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨	기본값—
필드`tools[].function.description`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tools[].function.parameters`	유형`JSON_schema`	요건선택 사항	값과 한도	기본값—
필드`tool_choice`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`parallel_tool_calls`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`response_format`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning_effort`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`reasoning`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`service_tier`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`instructions`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 호환성 필드	기본값—
필드`functions`	유형`function[]`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`function_call`	유형`string\|object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`prompt_cache_options`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 모델에 따라 다름	기본값—
필드`modalities`	유형`string[]`	요건선택 사항	값과 한도 text	기본값—
필드`provider`	유형`object`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다	기본값—
필드`cache_control.ttl`	유형`string`	요건선택 사항	값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다	기본값—

입력 자료 조합

텍스트 · UTF8 텍스트

messages[].content

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`messages`	명세role/content 형식의 메시지 배열
매개변수`file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다
매개변수`optional_controls`	명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
매개변수`control_scope`	명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다
매개변수`output_modalities`	명세text
매개변수`hosted_operations`	명세false
매개변수`multimodal_input_binding`	명세null

수명 주기: synchronous_or_streamed

정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.

컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.

텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음: 표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음: 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
명시적 캐시 요금: 활성화되지 않음 명시적 캐시를 요청할 때
추론 출력: 추론에는 합산 출력 안에서 나열된 부분 요금이 적용됩니다. 해당 토큰을 중복 합산하지 마세요. 출력에 추론 토큰이 포함되는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 추론 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.036 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0008 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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-3.1-pro-preview", "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\n

from 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-3.1-pro-preview',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"))\n

from 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-3.1-pro-preview',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")\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`choices[].index`	유형integer
필드`choices[].message.content`	유형string\|null
필드`choices[].message.tool_calls`	유형tool_call[]
필드`choices[].message.reasoning_content`	유형string
필드`choices[].message.reasoning_details`	유형object\|array
필드`choices[].finish_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

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"side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "reasoning_output_price", "label": "Reasoning output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "reasoning_output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "reasoning_output_token" } ] } }, { "html": "

G

Google: Gemini 3.1 Pro Preview

Google /google/gemini-3.1-pro-preview

모델 ID

시작하기

Gemini 3.1 Pro Preview는 복잡한 소프트웨어, 알고리즘, 지식 작업을 위한 Google의 멀티모달 추론 모델입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, PDF를 입력받아 텍스트나 코드를 반환하며 도구와 구조화된 출력을 지원합니다. low, medium, high 추론 수준으로 추론 강도를 조절하며, 문서상 기본값은 high입니다.

허용 입력: 텍스트
결과: json · sse

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

Gemini 3.1 Pro Preview는 소프트웨어 엔지니어링, 알고리즘 개발, 멀티모달 증거 종합이 필요한 복잡한 과제를 위한 Google의 추론 중심 텍스트 모델입니다. Gemini 3 Pro를 기반으로 정밀한 도구 사용, 더 효율적인 추론, 신뢰할 수 있는 다단계 실행을 강조합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF는 서면 답변, 코드 결과물, 구조화된 결과에 활용할 수 있습니다.

난도가 높은 코딩 과제에는 목표, 관련 저장소 자료, 관찰한 동작, 유지할 제약을 제공하세요. 전체 코드 저장소를 과제의 맥락으로 제공할 수 있습니다. 코드 계약 검토에서는 두 모듈이 공통 데이터 계약을 처리하는 방식을 비교하고, 불일치를 찾아 코드 참조로 뒷받침한 집중적인 수정을 제안하도록 요청하세요. 유용한 출력은 분석, 수정 제안, 증거와 연결된 애플리케이션이 수행한 검증을 구분합니다.

출시 자료는 텍스트 기획으로 만든 애니메이션 SVG 출력을 포함해 코드 기반 시각 설명과 인터랙티브 프로젝트를 보여 줍니다. 이는 래스터 이미지 생성이 아니라 코드 결과물입니다. 명확한 기획은 설명 대상, 시각물의 동작, 표현할 데이터를 정의할 수 있습니다. 이런 요구 사항에 비추어 생성 코드와 렌더링을 검토하세요. 데이터 종합 과제에는 실제 출처를 제공하고 출처에 담긴 관계와 조건을 보존하는 하나의 관점을 요청하세요.

문서화된 thinking 수준은 low, medium, high이며 3.1 Pro Preview의 기본값은 high입니다. 이 Pro 프로필에서는 thinking을 완전히 비활성화할 수 없습니다. 범위가 정해진 답변에는 더 낮은 노력 수준을, 어려운 다단계 작업에는 더 많은 추론을 선택하되 최종 결과물을 위한 출력 여유를 충분히 남기세요. 출력 한도가 작으면 쓸 수 있는 최종 답변이 나오기 전에 추론이 중단될 수 있습니다. thinking 가이드는 추론 요약과 전체 내부 과정을 구분하고 대화의 thought signature 맥락이 중요한 이유를 설명합니다.

정확한 Preview 표에는 함수 호출, 코드 실행, 검색 그라운딩, Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 구조화된 출력이 기재되어 있습니다. File Search 범위는 AI Studio로 한정됩니다. 함수의 목적과 매개변수 정의를 제공하고 실제 반환 결과에서 작업을 이어가세요. 별도의 Custom Tools Preview 프로필은 사용자 지정 도구와 bash를 우선하도록 최적화되어 있습니다. 이는 별도로 명명된 제작사 엔드포인트이므로 그 특화를 모든 3.1 Pro 요청의 속성으로 알리지 않고 간주해서는 안 됩니다. 제약 없는 산문 대신 정의된 기록이 필요한 과제에는 구조화된 결과 스키마를 선택하세요.

멀티모달 분석에는 관련 페이지, 시각 자료, 녹음 구간, 비디오 사건을 명시하세요. 문서 분석에서는 도표를 서면 명세와 비교하고 각 차이를 뒷받침하는 구절과 함께 반환하세요. 음성 출처는 전사문이나 텍스트 해석에 활용할 수 있습니다. 검토가 필요한 결론에는 출처 참조를 보존하고 보이거나 명시된 사실과 추론을 구분하세요. 이 프로필의 출력은 코드를 포함한 텍스트로 유지됩니다. 고유 이미지 또는 음성 생성은 정확한 기능 표에 포함되지 않습니다.

고유 3.1 Pro 카드는 최대 1M 컨텍스트와 64K 텍스트 출력을 명시하며, 정확한 Preview API 표는 입력 1,048,576 토큰, 출력 65,536 토큰을 제공합니다. 입력 예산에 지시, 대화 이력, 미디어를 포함하세요. 캐싱과 배치 처리가 문서화되어 있으며 제작사 프로필에는 Flex와 Priority 옵션도 있습니다. 여러 독립 항목에는 필요한 출력을 정의하고 각 출처 식별자를 유지해 무관한 증거를 추적 불가능한 하나의 답변으로 합치지 않도록 하세요.

이름이 명시된 Preview 에디션은 Pro의 Custom Tools 프로필 및 후속 Flash 또는 Pro 릴리스와 구별됩니다. 강점은 복잡한 추론, 코딩, 증거 종합에 있으며 최종 결과물은 여전히 출처와 실제 도구 결과에 비추어 검토해야 합니다. 제공된 정보가 확정적인 결론을 뒷받침하지 못하면 미해결 모호성을 유지하세요. 유용한 결과물은 과제에서 요청한 근거 있는 답변, 코드, 기록과 함께 그 실무적 한계를 평가할 수 있는 충분한 증거를 제공합니다.

Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages

입력: text
출력: json, sse
출력 형식: JSON 또는 SSE

필드	유형	요건	값과 한도	기본값
필드`model`	유형`string`	요건필수	값과 한도 google/gemini-3.1-pro-preview	기본값—
필드`messages`	유형`message[]`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`messages[].role`	유형`string`	요건필수	값과 한도 user, assistant	기본값—
필드`messages[].content`	유형`string`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`max_tokens`	유형`integer`	요건필수	값과 한도	기본값—
필드`stream`	유형`boolean`	요건선택 사항	값과 한도	기본값false

입력 자료 조합

텍스트 · UTF-8 텍스트

messages[].content 문자열

메서드 매개변수와 수명 주기

매개변수	명세
매개변수`content_type`	명세application/json
매개변수`required`	명세model, messages, max_tokens
매개변수`optional_controls`	명세stream
매개변수`material_types`	명세text
매개변수`text_file_material`	명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요.

수명 주기: synchronous_or_streamed

요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드: 표준 요금 빠른 모드를 선택한 경우
Flex 모드: 표준 요금 flex 모드를 선택한 경우
최대 추론 수준: 표준 요금 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
추론 수준 · 높음: 표준 요금 추론 수준이 높음인 경우
추론 수준 · 낮음: 표준 요금 추론 수준이 낮음인 경우
추론 수준 · 중간: 표준 요금 추론 수준이 중간인 경우
명시적 캐시 요금: 활성화되지 않음 명시적 캐시를 요청할 때
추론 출력: 추론에는 합산 출력 안에서 나열된 부분 요금이 적용됩니다. 해당 토큰을 중복 합산하지 마세요. 출력에 추론 토큰이 포함되는 경우

Ailoot 요금

설정별 가격

각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.

설정	요금표	컨텍스트 토큰 수 초과 기준	컨텍스트 토큰 수 이하 기준	요금
설정토큰의 기본 단가	요금표기본 요금	컨텍스트 토큰 수 초과 기준—	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 추론 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 1	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준0	컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000	요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰
설정요청 길이 구간 2	요금표—	컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000	컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음	요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.036 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0008 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →

요청 예제

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "google/gemini-3.1-pro-preview",\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-3.1-pro-preview', '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\n

import 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-3.1-pro-preview', '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))\n

결과 수신 및 저장

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 또는 SSE

완료된 결과 모두 보관

반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.

모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.

원래 응답을 확인해야 할 경우

요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.

응답 필드

필드	유형
필드`id`	유형string
필드`model`	유형string
필드`content[]`	유형text\|thinking\|tool_use\|other content block
필드`stop_reason`	유형string\|null
필드`usage`	유형object

오류와 다음 단계

응답	조건	다음 단계
응답400 · `invalid_request_error`	조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음	다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.

별칭

모델 별칭

Ailoot gemini-3.1-pro-preview
Ailoot Ultra gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.1-pro-preview
~google/gemini-pro-latest

메서드 경로 별칭

/chat/completions

관련 호출용 ID

google/gemini-3.1-pro-preview, ~google/gemini-pro-latest, gemini-3.1-pro-preview, gemini-3.1-pro-preview

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "google/gemini-3.1-pro-preview", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "google/gemini-3.1-pro-preview", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|google%2Fgemini-3.1-pro-preview", "ordinal": 5, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.4, "cache_write": 0.75, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음", "http_status": 400, "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "google/gemini-3.1-pro-preview", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content 문자열", "required_material": "UTF-8 텍스트" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON 또는 SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "google/gemini-3.1-pro-preview" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; 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실제 활용 과제

영어 기술 예제

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예상 결과

A short mismatch analysis, a focused consumer patch and tests covering the stored field and missing-value behavior.

결과 확인

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File Search 범위는 AI Studio로 한정됩니다. 함수의 목적과 매개변수 정의를 제공하고 실제 반환 결과에서 작업을 이어가세요. 별도의 Custom Tools Preview 프로필은 사용자 지정 도구와 bash를 우선하도록 최적화되어 있습니다. 이는 별도로 명명된 제작사 엔드포인트이므로 그 특화를 모든 3.1 Pro 요청의 속성으로 알리지 않고 간주해서는 안 됩니다. 제약 없는 산문 대신 정의된 기록이 필요한 과제에는 구조화된 결과 스키마를 선택하세요.\n\n멀티모달 분석에는 관련 페이지, 시각 자료, 녹음 구간, 비디오 사건을 명시하세요. 문서 분석에서는 도표를 서면 명세와 비교하고 각 차이를 뒷받침하는 구절과 함께 반환하세요. 음성 출처는 전사문이나 텍스트 해석에 활용할 수 있습니다. 검토가 필요한 결론에는 출처 참조를 보존하고 보이거나 명시된 사실과 추론을 구분하세요. 이 프로필의 출력은 코드를 포함한 텍스트로 유지됩니다. 고유 이미지 또는 음성 생성은 정확한 기능 표에 포함되지 않습니다.\n\n고유 3.1 Pro 카드는 최대 1M 컨텍스트와 64K 텍스트 출력을 명시하며, 정확한 Preview API 표는 입력 1,048,576 토큰, 출력 65,536 토큰을 제공합니다. 입력 예산에 지시, 대화 이력, 미디어를 포함하세요. 캐싱과 배치 처리가 문서화되어 있으며 제작사 프로필에는 Flex와 Priority 옵션도 있습니다. 여러 독립 항목에는 필요한 출력을 정의하고 각 출처 식별자를 유지해 무관한 증거를 추적 불가능한 하나의 답변으로 합치지 않도록 하세요.\n\n이름이 명시된 Preview 에디션은 Pro의 Custom Tools 프로필 및 후속 Flash 또는 Pro 릴리스와 구별됩니다. 강점은 복잡한 추론, 코딩, 증거 종합에 있으며 최종 결과물은 여전히 출처와 실제 도구 결과에 비추어 검토해야 합니다. 제공된 정보가 확정적인 결론을 뒷받침하지 못하면 미해결 모호성을 유지하세요. 유용한 결과물은 과제에서 요청한 근거 있는 답변, 코드, 기록과 함께 그 실무적 한계를 평가할 수 있는 충분한 증거를 제공합니다.", "alias_of": null, "aliases": [ "~google/gemini-pro-latest", "gemini-3.1-pro-preview" ], "author": "Google", "available": null, "canonical_model": "google/gemini-3.1-pro-preview", "capabilities": { "context_length": 1048576, "manufacturer_input": [ "audio", "file", "image", "text", "video" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Core", "rates": [ { "amount": 2, "amount_unit": "usd_per_million_tokens", "key": "in", "label": "Input", "side": "in" }, { "amount": 12, "amount_unit": "usd_per_million_tokens", "key": "out", "label": "Output", "side": "out" } ], "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다." }, { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다." }, { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.024000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000024", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "messages", "gemini", "chat" ], "id": "google/gemini-3.1-pro-preview", "input": [ "text", "image" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "cache_read": 0.2, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_5m": null, "conditional_meter": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. 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