Source: https://ailoot.ai/models/ko/gemini-3-5-flash-thinking/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ko/gemini-3-5-flash-thinking/
Language: ko

# Google: Gemini 3.5 Flash

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ko/gemini-3-5-flash-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ko/gemini-3-5-flash-thinking/facts.json)

## [Google: Gemini 3.5 Flash](https://ailoot.ai/models/ko/gemini-3-5-flash-thinking/)

Gemini 3.5 Flash는 코딩 및 다단계 에이전트 과제를 위해 멀티모달 이해와 추론을 결합합니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF를 입력받아 텍스트를 생성하며, 문서화된 프로필에 구조화된 출력, 도구, 1,048,576 토큰 입력 한도가 포함됩니다.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/gemini-3-5-flash-thinking/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/gemini-3-5-flash-thinking/#method-1)

모델 소개

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

Gemini 3.5 Flash는 지속적인 코딩과 에이전트 작업을 위한 Google의 멀티모달 Flash 모델 프로필입니다. 문서화된 입력은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF이며 출력은 텍스트입니다. 모델이 중점을 두는 과제에는 반복적인 코딩, 대안 탐색, 더 긴 지시 및 도구 사용 순서가 포함됩니다. 3.5 에디션은 문서화된 thinking 제어, 멀티모달 입력, 도구 워크플로를 제공합니다.

코딩 과제는 서면 요구 사항, 관련 소스 파일, 의도한 결과의 스크린샷을 결합할 수 있습니다. 관찰한 동작, 기대하는 동작, 유지해야 할 제약을 제공하세요. 예시 지시문은 다음과 같습니다. “스크린샷과 컴포넌트 텍스트를 비교해 폼 워크플로의 불일치를 찾고 집중적인 수정 하나를 제안하세요. 어떤 소스 세부 사항이 그 변경을 정당화하는지 설명하세요.” 문서 과제에는 관련 페이지를 제공하고 각 판단의 출처 참조와 함께 명시적 요구 사항과 비교하도록 요청하세요.

이 에디션은 minimal, low, medium, high thinking 수준을 문서화합니다. 기본값은 medium으로, Gemini 3 Flash Preview의 기본값인 high에서 바뀌었습니다. minimal은 추론이 완전히 비활성화된다고 보장하지 않으면서 단순 답변과 간단한 도구 결정을 지원합니다. low는 더 적은 단계가 필요한 과제를 겨냥하고 high는 어려운 수학, 코딩, 에이전트 문제에 더 깊은 추론을 제공합니다. Google은 노력 수준 제어에 thinking\_level을 사용하고 temperature, top-p, top-k를 바꿔 추론을 강제하려 하기보다 기본 샘플링 설정을 유지할 것을 권장합니다.

여러 턴의 과제에 걸쳐 추론 맥락을 보존하는 것이 핵심 동작입니다. Google의 Interactions 워크플로는 이 맥락을 자동으로 전달하고 GenerateContent 워크플로는 thought signature를 포함한 전체 대화 이력을 변경 없이 전달해야 합니다. 이는 이전 추론이 다음 단계에 반영되는 지속적인 디버깅이나 리팩터링 과제를 지원합니다. 각 후속 요청을 무관한 프롬프트로 바꾸지 말고 실제 대화 구조를 보존하며, 작업이 진행되어도 요청하는 최종 결과물을 명확히 유지하세요.

문서화된 도구 모음에는 Google Search, Google Maps 그라운딩, File Search, Code Execution, URL Context, 표준 Function Calling이 포함되며 복합 도구 사용과 Computer Use는 프리뷰 기능으로 표시됩니다. Structured Outputs는 정의된 데이터 기록을 제공할 수 있습니다. 함수에 명확한 목적과 매개변수 정의를 제공하세요. 모델은 함수를 선택하고 연결된 애플리케이션은 작업을 수행해 결과를 반환합니다. Google은 함수 결과가 앞선 호출과 식별자, 이름, 개수로 일치해야 하며 멀티모달 결과는 함수 응답 안에 넣어야 한다고 요구합니다.

정확한 API 모델 표는 최대 입력 1,048,576 토큰, 최대 출력 65,536 토큰을 제공합니다. 대화 이력과 제공된 미디어는 입력 예산에 포함됩니다. 이 프로필에는 캐싱과 배치 처리가 문서화되어 있으며 Google 표에는 Flex와 Priority 처리 옵션도 있습니다. 이런 한도와 기능은 제작사 에디션을 설명하며, 답변이 전체 출력 창을 채워야 하거나 모든 과제에 모든 도구가 필요하다는 뜻은 아닙니다.

이 프로필은 이미지나 오디오가 아니라 텍스트를 생성하며 Live API를 사용하지 않습니다. 개발자 가이드는 이미지 분할도 제외합니다. 시각 질문에는 제공된 자료의 설명, 추출, 해석을 요청하고 녹음에는 텍스트 결과를 요청하세요. 답변이 더 최신 정보에 의존하면 문서화된 검색 그라운딩 워크플로를 통해 학습 지식 밖의 출처를 추가할 수 있습니다. 외부 정보가 필요한지, 최종 답변에 어떤 증거를 유지해야 하는지 밝히세요.

유용한 장기 과제를 위해 첫 단계 전에 최종 결과와 완료 기준을 정의하세요. 지원 분석 과제는 관찰된 문제, 뒷받침하는 구절, 답변 제안을 담은 표를 요청할 수 있습니다. 코딩 과제는 집중적인 변경과 관련 검증 결과를 요구할 수 있습니다. 중요한 출처 맥락을 첨부하고 허용되는 도구 행동을 지정하며, 완료한 작업과 추가 정보가 필요한 질문을 구분하는 명시적인 최종 답변을 요청하세요. 이렇게 하면 모델의 지속적인 워크플로가 구체적인 텍스트, 코드 또는 구조화된 결과물로 이어집니다.

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-3.5-flash-thinking`

[`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=chat)

Google /`gemini-3.5-flash-thinking`

### 시작하기

Gemini 3.5 Flash는 코딩 및 다단계 에이전트 과제를 위해 멀티모달 이해와 추론을 결합합니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF를 입력받아 텍스트를 생성하며, 문서화된 프로필에 구조화된 출력, 도구, 1,048,576 토큰 입력 한도가 포함됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

텍스트

### 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-3.5-flash-thinking | 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

미지정 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

미지정 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

명시적 캐시 요금

활성화되지 않음 명시적 캐시를 요청할 때

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

| 설정 | 요금표 | 요금 |
| --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.003** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.018** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"gemini-3.5-flash-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

### 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 Ultra** [`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=chat)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-3.5-flash-thinking`

[`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=messages)

Google /`gemini-3.5-flash-thinking`

### 시작하기

Gemini 3.5 Flash는 코딩 및 다단계 에이전트 과제를 위해 멀티모달 이해와 추론을 결합합니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF를 입력받아 텍스트를 생성하며, 문서화된 프로필에 구조화된 출력, 도구, 1,048,576 토큰 입력 한도가 포함됩니다.

허용 입력

텍스트

결과

json · sse

### 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-3.5-flash-thinking | 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

미지정 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

미지정 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

명시적 캐시 요금

활성화되지 않음 명시적 캐시를 요청할 때

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

| 설정 | 요금표 | 요금 |
| --- | --- | --- |
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.003** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0.018** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **$0** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **$0** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

최소 구성의 완전한 JSON 본문curl · 자신의 UTF-8 문서 사용Python · 결과 전체 저장

```json
{
  "model": "gemini-3.5-flash-thinking",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.5-flash-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'gemini-3.5-flash-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### 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 Ultra** [`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=messages)

#### 메서드 경로 별칭

`/chat/completions`

#### 관련 호출용 ID

[`gemini-3.5-flash-thinking`](https://ailoot.ai/models/ko/#m=gemini-3.5-flash-thinking&route=Ultra&caller=gemini-3.5-flash-thinking&fmt=messages)

FAQ · Google: Gemini 3.5 Flash

어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

`POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.5-flash-thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-3.5-flash-thinking`: `text` → `json`, `sse`

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

`POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.5-flash-thinking`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `gemini-3.5-flash-thinking`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

어떤 제한이 적용되나요?

`POST /v1/chat/completions` · `gemini-3.5-flash-thinking`: `messages.min_items`: `1`

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

## 할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독

정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.

최대 50% 프로모션 코드

구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.

이력의 지출

요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

[구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/)

## 판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱

서비스의 유료 기능에 텍스트, 이미지, 영상, 소리 생성을 넣으세요.

리셀러 라이선스

프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.

사이트의 문서

연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

[리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko)

## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오





Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다.





회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.





Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.