Gemini 3.6 Flash는 추론과 반복 작업을 결합하는 실제 과제를 위해 설계되었습니다. Google은 코드 생성, 공간 분석, 여러 차례 반복하는 빠른 개발 과정을 강조합니다. 모델은 Gemini 3.5 Flash를 기반으로 합니다.
Google은 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF 입력 지원을 설명합니다. 현재 Ailoot API 카탈로그의 텍스트 호출 방식에는 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력이 명시되어 있습니다. 동영상, 오디오, PDF는 이 입력 구성에 포함되지 않습니다. 전달한 자료는 최대 1 048 576토큰, 텍스트 응답은 최대 65 536토큰을 지원합니다. 이미지와 동영상은 맥락을 이해하는 데 사용되며, 자체 이미지, 동영상, 음성 출력은 이 버전의 결과가 아닙니다.
모델은 Thinking, 구조화 응답, 함수 호출, 코드 실행, 컨텍스트 캐싱을 지원합니다. Google이 설명한 기본 모델 모드의 기본 수준은 medium이며, minimal, low, medium, high를 사용할 수 있습니다. 이러한 값은 Google의 기본 모델을 설명합니다. Ailoot API를 통한 모드와 제어의 이용 가능 여부는 선택한 호출 방식과 모델 변형에 따라 달라집니다. 이를 통해 먼저 자료를 분석하고, 도구로 처리한 뒤, 그 결과를 다음 단계에 사용하는 작업 과정에 모델을 포함할 수 있습니다. 개발사는 프로그래밍, 동영상에 대한 복잡한 추론, 조직의 업무 과정을 적합한 활용 사례로 분류합니다.
파일 검색, 검색 기반 그라운딩, Google Maps, 전달한 웹 주소의 내용 활용도 제공합니다. 배치 처리는 여러 과제를 묶어 처리하는 용도입니다. 컴퓨터 인터페이스 제어는 프리뷰 상태입니다. 모델이 이 기능을 지원한다는 사실만으로 모든 호출 방식에서 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
개발사가 명시한 내장 지식의 기준 시점은 2026년 3월입니다. 다만 일부 분야의 정보는 2025년 1월 수준에 머물 수 있습니다. 전달한 자료와 최신 데이터를 제공하는 도구는 개별 요청의 내용을 넓히지만 내장 지식의 기준 시점을 바꾸지는 않습니다.
Google은 허구의 정보, 간헐적 지연, 타임아웃 가능성을 명시합니다. 개발사에 따르면 모델은 빠른 작업 반복에 초점을 맞추지만, 구체적인 응답 시간은 수행하는 과제에 따라 달라집니다. 큰 컨텍스트는 허용되는 자료의 양을 뜻하며 모든 부분을 오류 없이 처리한다는 보장은 아닙니다.
gemini-3.6-flash는 안정 버전이며 2026년 7월에 공개되었습니다. 멀티모달 분석과 지원되는 도구 사용 후 텍스트 결과를 반환하는 모델입니다.
영어 기술 예제
Revise a route after a new constraint\n\nA robot moves one cell north, south, east or west per step. Columns are A–C and rows 1–3. Start at A1 and reach C3; B2 is blocked. A previous route used A1,B1,C1,C2,C3, but C2 is now blocked too. Provide a revised shortest route and verify each move against both obstacles.An ordered cell sequence, step count and a brief validity/minimality check.Every move joins adjacent cells, avoids B2 and C2, and ends at C3.gemini-3.6-flash-medium프로그래밍, 공간 분석, 빠르게 반복되는 도구 작업을 위한 Google 멀티모달 모델입니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini 3.6 Flash는 추론과 반복 작업을 결합하는 실제 과제를 위해 설계되었습니다. Google은 코드 생성, 공간 분석, 여러 차례 반복하는 빠른 개발 과정을 강조합니다. 모델은 Gemini 3.5 Flash를 기반으로 합니다.
Google은 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF 입력 지원을 설명합니다. 현재 Ailoot API 카탈로그의 텍스트 호출 방식에는 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력이 명시되어 있습니다. 동영상, 오디오, PDF는 이 입력 구성에 포함되지 않습니다. 전달한 자료는 최대 1 048 576토큰, 텍스트 응답은 최대 65 536토큰을 지원합니다. 이미지와 동영상은 맥락을 이해하는 데 사용되며, 자체 이미지, 동영상, 음성 출력은 이 버전의 결과가 아닙니다.
모델은 Thinking, 구조화 응답, 함수 호출, 코드 실행, 컨텍스트 캐싱을 지원합니다. Google이 설명한 기본 모델 모드의 기본 수준은 medium이며, minimal, low, medium, high를 사용할 수 있습니다. 이러한 값은 Google의 기본 모델을 설명합니다. Ailoot API를 통한 모드와 제어의 이용 가능 여부는 선택한 호출 방식과 모델 변형에 따라 달라집니다. 이를 통해 먼저 자료를 분석하고, 도구로 처리한 뒤, 그 결과를 다음 단계에 사용하는 작업 과정에 모델을 포함할 수 있습니다. 개발사는 프로그래밍, 동영상에 대한 복잡한 추론, 조직의 업무 과정을 적합한 활용 사례로 분류합니다.
파일 검색, 검색 기반 그라운딩, Google Maps, 전달한 웹 주소의 내용 활용도 제공합니다. 배치 처리는 여러 과제를 묶어 처리하는 용도입니다. 컴퓨터 인터페이스 제어는 프리뷰 상태입니다. 모델이 이 기능을 지원한다는 사실만으로 모든 호출 방식에서 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
개발사가 명시한 내장 지식의 기준 시점은 2026년 3월입니다. 다만 일부 분야의 정보는 2025년 1월 수준에 머물 수 있습니다. 전달한 자료와 최신 데이터를 제공하는 도구는 개별 요청의 내용을 넓히지만 내장 지식의 기준 시점을 바꾸지는 않습니다.
Google은 허구의 정보, 간헐적 지연, 타임아웃 가능성을 명시합니다. 개발사에 따르면 모델은 빠른 작업 반복에 초점을 맞추지만, 구체적인 응답 시간은 수행하는 과제에 따라 달라집니다. 큰 컨텍스트는 허용되는 자료의 양을 뜻하며 모든 부분을 오류 없이 처리한다는 보장은 아닙니다.
gemini-3.6-flash는 안정 버전이며 2026년 7월에 공개되었습니다. 멀티모달 분석과 지원되는 도구 사용 후 텍스트 결과를 반환하는 모델입니다.
POST /v1/messagestext, imagetext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gemini-3.6-flash-medium | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_block[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드system | 유형string|content_block[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 최솟값: 1 한도 적용 대상: 선택한 모델/카드의 정확한 상한 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop_sequences | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].input_schema | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드thinking.type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드thinking.budget_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드output_config.effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드metadata | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드cache_control | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content 또는 type=text 블록
텍스트 + 이미지
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 또는 type=url인 소스
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text, image |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수text_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.
POST /v1/messagesAiloot는 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 →
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-3.6-flash-medium", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.6-flash-medium", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.6-flash-medium",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.6-flash-medium",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.6-flash-medium',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 또는 SSE
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.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 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. |
Ailoot gemini-3.6-flash-medium
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
gemini-3.6-flash-medium프로그래밍, 공간 분석, 빠르게 반복되는 도구 작업을 위한 Google 멀티모달 모델입니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini 3.6 Flash는 추론과 반복 작업을 결합하는 실제 과제를 위해 설계되었습니다. Google은 코드 생성, 공간 분석, 여러 차례 반복하는 빠른 개발 과정을 강조합니다. 모델은 Gemini 3.5 Flash를 기반으로 합니다.
Google은 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF 입력 지원을 설명합니다. 현재 Ailoot API 카탈로그의 텍스트 호출 방식에는 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력이 명시되어 있습니다. 동영상, 오디오, PDF는 이 입력 구성에 포함되지 않습니다. 전달한 자료는 최대 1 048 576토큰, 텍스트 응답은 최대 65 536토큰을 지원합니다. 이미지와 동영상은 맥락을 이해하는 데 사용되며, 자체 이미지, 동영상, 음성 출력은 이 버전의 결과가 아닙니다.
모델은 Thinking, 구조화 응답, 함수 호출, 코드 실행, 컨텍스트 캐싱을 지원합니다. Google이 설명한 기본 모델 모드의 기본 수준은 medium이며, minimal, low, medium, high를 사용할 수 있습니다. 이러한 값은 Google의 기본 모델을 설명합니다. Ailoot API를 통한 모드와 제어의 이용 가능 여부는 선택한 호출 방식과 모델 변형에 따라 달라집니다. 이를 통해 먼저 자료를 분석하고, 도구로 처리한 뒤, 그 결과를 다음 단계에 사용하는 작업 과정에 모델을 포함할 수 있습니다. 개발사는 프로그래밍, 동영상에 대한 복잡한 추론, 조직의 업무 과정을 적합한 활용 사례로 분류합니다.
파일 검색, 검색 기반 그라운딩, Google Maps, 전달한 웹 주소의 내용 활용도 제공합니다. 배치 처리는 여러 과제를 묶어 처리하는 용도입니다. 컴퓨터 인터페이스 제어는 프리뷰 상태입니다. 모델이 이 기능을 지원한다는 사실만으로 모든 호출 방식에서 사용할 수 있는 것은 아닙니다.
개발사가 명시한 내장 지식의 기준 시점은 2026년 3월입니다. 다만 일부 분야의 정보는 2025년 1월 수준에 머물 수 있습니다. 전달한 자료와 최신 데이터를 제공하는 도구는 개별 요청의 내용을 넓히지만 내장 지식의 기준 시점을 바꾸지는 않습니다.
Google은 허구의 정보, 간헐적 지연, 타임아웃 가능성을 명시합니다. 개발사에 따르면 모델은 빠른 작업 반복에 초점을 맞추지만, 구체적인 응답 시간은 수행하는 과제에 따라 달라집니다. 큰 컨텍스트는 허용되는 자료의 양을 뜻하며 모든 부분을 오류 없이 처리한다는 보장은 아닙니다.
gemini-3.6-flash는 안정 버전이며 2026년 7월에 공개되었습니다. 멀티모달 분석과 지원되는 도구 사용 후 텍스트 결과를 반환하는 모델입니다.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드path.model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gemini-3.6-flash-medium | 기본값— |
필드contents | 유형content[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드contents[].role | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 user, model | 기본값— |
필드contents[].parts | 유형part[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드systemInstruction | 유형content | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드generationConfig.maxOutputTokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드generationConfig.temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드generationConfig.topP | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드generationConfig.topK | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드generationConfig.stopSequences | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].functionDeclarations | 유형function_declaration[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드toolConfig.functionCallingConfig.mode | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드safetySettings | 유형object[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드sessionId | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
contents[].parts[].text
텍스트 + 이미지
parts[].inlineData={mimeType,data}
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수material_types | 명세text, image |
매개변수required | 명세contents |
매개변수optional_controls | 명세null |
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수text_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.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot는 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 →
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-3.6-flash-medium:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.6-flash-medium:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.6-flash-medium", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.6-flash-medium", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.6-flash-medium',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson 또는 지원되는 스트리밍
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
함수 호출, 사고 서명, 사용량을 포함한 모든 후보와 파트를 보존하세요. 스트림 청크를 순서대로 조합하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드responseId | 유형string |
필드modelVersion | 유형string |
필드candidates[].content.parts[] | 유형text|inlineData|functionCall|other part |
필드candidates[].finishReason | 유형string |
필드usageMetadata | 유형object |
| 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. |
Ailoot gemini-3.6-flash-medium
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Revise a route after a new constraint\n\nA robot moves one cell north, south, east or west per step. Columns are A–C and rows 1–3. Start at A1 and reach C3; B2 is blocked. A previous route used A1,B1,C1,C2,C3, but C2 is now blocked too. Provide a revised shortest route and verify each move against both obstacles.An ordered cell sequence, step count and a brief validity/minimality check.Every move joins adjacent cells, avoids B2 and C2, and ends at C3.