Gemini 3.7 Flash는 추론을 지원하는 멀티모달 모델 제품군을 발전시킨 버전입니다. Gemini 3.6 Flash를 기반으로 하며, 추론 기반의 변경과 에이전트의 동영상 이해 지원을 포함합니다. 활용 사례에는 프로그래밍, 복잡한 동영상 자료 분석, 여러 단계의 작업 과정이 있습니다.
Google 사양에 따르면 모델은 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF를 이해합니다. 현재 Ailoot API 카탈로그의 텍스트 호출 방식에는 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력이 명시되어 있습니다. 동영상, 오디오, PDF는 이 입력 구성에 포함되지 않습니다. 최대 요청 크기는 1 048 576 입력 토큰, 응답은 65 536 출력 토큰입니다. 응답은 텍스트이며 이 버전은 자체 이미지나 오디오 생성을 지원하지 않습니다.
Thinking은 low, medium, high의 세 수준을 지원합니다. Google이 설명한 기본 모델 모드의 기본 수준은 medium입니다. 이러한 값은 Google의 기본 모델을 설명합니다. Ailoot API를 통한 모드와 제어의 이용 가능 여부는 선택한 호출 방식과 모델 변형에 따라 달라집니다. 추가 추론의 강도를 선택할 수 있습니다. Gemini 3.7 Flash에서는 minimal 수준을 지원하지 않으며, 이 설정을 사용하면 오류가 발생합니다. 추론 설정은 모델의 작업 모드에 영향을 주지만 지원되는 출력 모달리티를 바꾸지는 않습니다.
과제를 순차적으로 수행하기 위해 함수 호출, 코드 실행, 구조화 응답을 제공합니다. 모델은 컨텍스트 캐싱, 파일 검색, 검색 기반 그라운딩, Google Maps, 웹 주소의 내용을 사용할 수 있습니다. 배치 처리를 지원합니다. 컴퓨터 인터페이스 제어는 프리뷰 기능으로 표시되며, 이를 사용하려면 선택한 호출 방식의 지원이 필요합니다.
안정 버전 gemini-3.7-flash는 2026년 8월에 공개되었습니다. 개발사는 내장 지식의 기준 시점을 2026년 3월로 명시하며, 일부 분야의 지식은 2025년 1월 수준에 머물 수 있다는 단서를 붙입니다. 외부 데이터 처리와 전달된 자료의 이해는 모델이 이미 알고 있는 정보와 다릅니다.
모델은 허구의 사실을 만들거나, 개별 요청을 느리게 처리하거나, 타임아웃으로 끝낼 수 있습니다. 복잡한 작업 과정을 위해 설계되었지만, 개별 작업을 수행할 수 있는 능력이 그 과정의 전체 결과 검증을 대체하지는 않습니다. 멀티모달 입력을 사용하면 결과는 자료 내용에 대한 텍스트 결론이며 새 미디어 파일이 아닙니다.
", "aboutText": "Gemini 3.7 Flash는 추론을 지원하는 멀티모달 모델 제품군을 발전시킨 버전입니다. Gemini 3.6 Flash를 기반으로 하며, 추론 기반의 변경과 에이전트의 동영상 이해 지원을 포함합니다. 활용 사례에는 프로그래밍, 복잡한 동영상 자료 분석, 여러 단계의 작업 과정이 있습니다.\n\n### 입력과 텍스트 결과\n\nGoogle 사양에 따르면 모델은 **텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF**를 이해합니다. 현재 Ailoot API 카탈로그의 텍스트 호출 방식에는 **텍스트와 이미지** 입력, 텍스트 출력이 명시되어 있습니다. 동영상, 오디오, PDF는 이 입력 구성에 포함되지 않습니다. 최대 요청 크기는 **1 048 576 입력 토큰**, 응답은 **65 536 출력 토큰**입니다. 응답은 텍스트이며 이 버전은 자체 이미지나 오디오 생성을 지원하지 않습니다.\n\n### 추론 제어\n\nThinking은 **`low`, `medium`, `high`**의 세 수준을 지원합니다. Google이 설명한 기본 모델 모드의 기본 수준은 `medium`입니다. 이러한 값은 Google의 기본 모델을 설명합니다. Ailoot API를 통한 모드와 제어의 이용 가능 여부는 선택한 호출 방식과 모델 변형에 따라 달라집니다. 추가 추론의 강도를 선택할 수 있습니다. Gemini 3.7 Flash에서는 `minimal` 수준을 **지원하지 않으며**, 이 설정을 사용하면 오류가 발생합니다. 추론 설정은 모델의 작업 모드에 영향을 주지만 지원되는 출력 모달리티를 바꾸지는 않습니다.\n\n과제를 순차적으로 수행하기 위해 함수 호출, 코드 실행, 구조화 응답을 제공합니다. 모델은 컨텍스트 캐싱, 파일 검색, 검색 기반 그라운딩, Google Maps, 웹 주소의 내용을 사용할 수 있습니다. 배치 처리를 지원합니다. 컴퓨터 인터페이스 제어는 프리뷰 기능으로 표시되며, 이를 사용하려면 선택한 호출 방식의 지원이 필요합니다.\n\n### 한계의 범위\n\n안정 버전 `gemini-3.7-flash`는 2026년 8월에 공개되었습니다. 개발사는 내장 지식의 기준 시점을 2026년 3월로 명시하며, 일부 분야의 지식은 2025년 1월 수준에 머물 수 있다는 단서를 붙입니다. 외부 데이터 처리와 전달된 자료의 이해는 모델이 이미 알고 있는 정보와 다릅니다.\n\n모델은 허구의 사실을 만들거나, 개별 요청을 느리게 처리하거나, 타임아웃으로 끝낼 수 있습니다. 복잡한 작업 과정을 위해 설계되었지만, 개별 작업을 수행할 수 있는 능력이 그 과정의 전체 결과 검증을 대체하지는 않습니다. 멀티모달 입력을 사용하면 결과는 자료 내용에 대한 텍스트 결론이며 새 미디어 파일이 아닙니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Audit a staged document handoff\n\nReview this release plan: writer finishes at 10:00; reviewer needs 45 minutes after writing; publisher needs 20 minutes after approval; launch is fixed at 11:00. Can the plan meet launch? Give the earliest finish, the dependency that controls it and one change that would make the plan feasible without overlapping dependent work.A dependency timeline, a feasibility conclusion and one quantified schedule change.The calculation respects write-before-review-before-publication and checks the proposed change against 11:00.gemini-3.7-flash-medium프로그래밍, 동영상 이해, 여러 단계의 업무 과정을 위해 추론을 조절할 수 있는 Google 멀티모달 모델입니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini 3.7 Flash는 추론을 지원하는 멀티모달 모델 제품군을 발전시킨 버전입니다. Gemini 3.6 Flash를 기반으로 하며, 추론 기반의 변경과 에이전트의 동영상 이해 지원을 포함합니다. 활용 사례에는 프로그래밍, 복잡한 동영상 자료 분석, 여러 단계의 작업 과정이 있습니다.
Google 사양에 따르면 모델은 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF를 이해합니다. 현재 Ailoot API 카탈로그의 텍스트 호출 방식에는 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력이 명시되어 있습니다. 동영상, 오디오, PDF는 이 입력 구성에 포함되지 않습니다. 최대 요청 크기는 1 048 576 입력 토큰, 응답은 65 536 출력 토큰입니다. 응답은 텍스트이며 이 버전은 자체 이미지나 오디오 생성을 지원하지 않습니다.
Thinking은 low, medium, high의 세 수준을 지원합니다. Google이 설명한 기본 모델 모드의 기본 수준은 medium입니다. 이러한 값은 Google의 기본 모델을 설명합니다. Ailoot API를 통한 모드와 제어의 이용 가능 여부는 선택한 호출 방식과 모델 변형에 따라 달라집니다. 추가 추론의 강도를 선택할 수 있습니다. Gemini 3.7 Flash에서는 minimal 수준을 지원하지 않으며, 이 설정을 사용하면 오류가 발생합니다. 추론 설정은 모델의 작업 모드에 영향을 주지만 지원되는 출력 모달리티를 바꾸지는 않습니다.
과제를 순차적으로 수행하기 위해 함수 호출, 코드 실행, 구조화 응답을 제공합니다. 모델은 컨텍스트 캐싱, 파일 검색, 검색 기반 그라운딩, Google Maps, 웹 주소의 내용을 사용할 수 있습니다. 배치 처리를 지원합니다. 컴퓨터 인터페이스 제어는 프리뷰 기능으로 표시되며, 이를 사용하려면 선택한 호출 방식의 지원이 필요합니다.
안정 버전 gemini-3.7-flash는 2026년 8월에 공개되었습니다. 개발사는 내장 지식의 기준 시점을 2026년 3월로 명시하며, 일부 분야의 지식은 2025년 1월 수준에 머물 수 있다는 단서를 붙입니다. 외부 데이터 처리와 전달된 자료의 이해는 모델이 이미 알고 있는 정보와 다릅니다.
모델은 허구의 사실을 만들거나, 개별 요청을 느리게 처리하거나, 타임아웃으로 끝낼 수 있습니다. 복잡한 작업 과정을 위해 설계되었지만, 개별 작업을 수행할 수 있는 능력이 그 과정의 전체 결과 검증을 대체하지는 않습니다. 멀티모달 입력을 사용하면 결과는 자료 내용에 대한 텍스트 결론이며 새 미디어 파일이 아닙니다.
POST /v1/messagestext, imagetext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gemini-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-flash-medium
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
gemini-3.7-flash-medium프로그래밍, 동영상 이해, 여러 단계의 업무 과정을 위해 추론을 조절할 수 있는 Google 멀티모달 모델입니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini 3.7 Flash는 추론을 지원하는 멀티모달 모델 제품군을 발전시킨 버전입니다. Gemini 3.6 Flash를 기반으로 하며, 추론 기반의 변경과 에이전트의 동영상 이해 지원을 포함합니다. 활용 사례에는 프로그래밍, 복잡한 동영상 자료 분석, 여러 단계의 작업 과정이 있습니다.
Google 사양에 따르면 모델은 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF를 이해합니다. 현재 Ailoot API 카탈로그의 텍스트 호출 방식에는 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력이 명시되어 있습니다. 동영상, 오디오, PDF는 이 입력 구성에 포함되지 않습니다. 최대 요청 크기는 1 048 576 입력 토큰, 응답은 65 536 출력 토큰입니다. 응답은 텍스트이며 이 버전은 자체 이미지나 오디오 생성을 지원하지 않습니다.
Thinking은 low, medium, high의 세 수준을 지원합니다. Google이 설명한 기본 모델 모드의 기본 수준은 medium입니다. 이러한 값은 Google의 기본 모델을 설명합니다. Ailoot API를 통한 모드와 제어의 이용 가능 여부는 선택한 호출 방식과 모델 변형에 따라 달라집니다. 추가 추론의 강도를 선택할 수 있습니다. Gemini 3.7 Flash에서는 minimal 수준을 지원하지 않으며, 이 설정을 사용하면 오류가 발생합니다. 추론 설정은 모델의 작업 모드에 영향을 주지만 지원되는 출력 모달리티를 바꾸지는 않습니다.
과제를 순차적으로 수행하기 위해 함수 호출, 코드 실행, 구조화 응답을 제공합니다. 모델은 컨텍스트 캐싱, 파일 검색, 검색 기반 그라운딩, Google Maps, 웹 주소의 내용을 사용할 수 있습니다. 배치 처리를 지원합니다. 컴퓨터 인터페이스 제어는 프리뷰 기능으로 표시되며, 이를 사용하려면 선택한 호출 방식의 지원이 필요합니다.
안정 버전 gemini-3.7-flash는 2026년 8월에 공개되었습니다. 개발사는 내장 지식의 기준 시점을 2026년 3월로 명시하며, 일부 분야의 지식은 2025년 1월 수준에 머물 수 있다는 단서를 붙입니다. 외부 데이터 처리와 전달된 자료의 이해는 모델이 이미 알고 있는 정보와 다릅니다.
모델은 허구의 사실을 만들거나, 개별 요청을 느리게 처리하거나, 타임아웃으로 끝낼 수 있습니다. 복잡한 작업 과정을 위해 설계되었지만, 개별 작업을 수행할 수 있는 능력이 그 과정의 전체 결과 검증을 대체하지는 않습니다. 멀티모달 입력을 사용하면 결과는 자료 내용에 대한 텍스트 결론이며 새 미디어 파일이 아닙니다.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드path.model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 gemini-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-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-3.7-flash-medium
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Audit a staged document handoff\n\nReview this release plan: writer finishes at 10:00; reviewer needs 45 minutes after writing; publisher needs 20 minutes after approval; launch is fixed at 11:00. Can the plan meet launch? Give the earliest finish, the dependency that controls it and one change that would make the plan feasible without overlapping dependent work.A dependency timeline, a feasibility conclusion and one quantified schedule change.The calculation respects write-before-review-before-publication and checks the proposed change against 11:00.