Gemini 2.5 Flash는 폭넓은 멀티모달 작업과 에이전트 기반 도구 사용을 위한 Google의 안정 버전 하이브리드 추론 프로필입니다. 서로 다른 추론 수준이 필요한 대규모 멀티모달 과제에 thinking 및 non-thinking 응답을 제공합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오는 텍스트 답변에 활용됩니다. Google의 모델별 클라우드 프로필에는 문서 입력도 설명되어 있습니다. 유용한 결과는 문서 비교, 해석한 차트, 전사문, 코드, 구조화된 기록일 수 있습니다.
이 에디션의 추론 제어는 thinkingBudget을 사용합니다. 동적 thinking이 기본값이며 -1 설정은 모델이 과제 복잡도에 맞춰 추론하도록 합니다. 명시적 예산은 0부터 24,576 토큰까지이고 0은 thinking을 끕니다. 단순한 범주화와 여러 조건이 있는 분석에 같은 노력 수준을 배정하지 말고 실제 문제에 맞는 예산을 선택하세요. 가이드는 예산을 지침으로 취급하며 고유 모델 카드는 준수가 정확하지 않을 수 있다고 설명합니다.
문서나 데이터 과제에는 질문, 필수 필드, 결과에 동반해야 할 증거를 정의하세요. 요구 사항 비교에서는 두 명세를 비교하고 변경된 요구 사항, 원문 구절, 명시된 워크플로에 미치는 영향을 반환하세요. 각 판단에 같은 기록 형태가 필요하면 구조화된 출력이 유용합니다. 출처가 여러 가능한 값을 제공하거나 필드를 미정으로 남겨 두면 그럴듯한 답 하나를 강요하지 말고 해당 불확실성을 보존하세요. 반환값을 제공된 페이지나 데이터와 대조해 검토하세요.
시각 또는 오디오 자료에는 관련 사물, 라벨, 사건, 녹음 구절을 지정하세요. 차트에 보이는 값, 사건 설명, 전사문, 요약 등 필요한 텍스트 종류를 요청하세요. 이런 결과물은 서로 다르므로 어느 것을 생성할지 지시에 밝혀야 합니다. 공통 고유 모델 카드는 Flash Image와 Flash Audio를 별도로 명명된 기능으로 포함하지만 그 기능의 이미지 및 음성 생성 출력은 이 안정 버전 텍스트 프로필에 포함되지 않습니다.
Google의 정확한 클라우드 프로필은 인터페이스별 한도가 있는 PDF와 일반 텍스트 입력을 문서화합니다. API로 가져온 PDF당 50 MB, 파일당 최대 3,000페이지이며 일반 텍스트 파일 한도는 7 MB입니다. 해당 프로필은 100만 토큰 입력 허용량 안에서 오디오가 있는 비디오 약 45분 또는 오디오가 없는 비디오 1시간, 오디오 약 8.4시간도 설명합니다. 이는 명시된 클라우드 인터페이스 제약으로 일반 모델 토큰 창과 별개입니다. 모든 파일 유형이나 업로드 경로의 한도가 같다고 가정하지 말고 관련 구간과 원본 형식을 준비하세요.
정확한 Gemini API 표에는 함수 호출, 코드 실행, 파일 검색, 검색 그라운딩, Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 구조화된 출력이 기재되어 있습니다. 각 함수의 역할과 매개변수 형태를 정의하고 실제 반환 결과에서 작업을 이어가세요. 모델이 작업을 요청할 수 있고 연결된 애플리케이션이 이를 수행합니다. 무상태 인터페이스에서 추론 과제를 계속할 때는 필요한 thought signature 맥락을 보존하세요. 구조화된 답변이나 함수 제안은 외부 작업의 성공을 독립적으로 입증하지 않습니다.
고유 모델 카드는 1M 컨텍스트와 64K 텍스트 출력을 제공하며 정확한 API 표는 입력 1,048,576 토큰, 출력 65,536 토큰을 명시합니다. 응답 상한에는 thinking 토큰이 포함되므로 상한이 지나치게 작으면 최종 답변이 잘리거나 비어 있을 수 있습니다. 출력 허용량에 맞는 크기의 결과물을 요청하고 추론 예산으로 노력 수준을 안내하세요. 이 제작사 프로필에는 캐싱, 배치, Flex, Priority 처리가 문서화되어 있습니다. 여러 독립 기록을 준비할 때 항목 식별자를 유지하세요.
안정 버전 에디션은 Flash Preview 변형 및 후속 Gemini 3 모델과 구별됩니다. 카드는 환각 가능성, 인과적 이해, 복잡한 논리 또는 반사실적 추론의 한계와 2025년 1월 지식 기준일을 명시합니다. 더 최신 정보에 의존하는 과제에는 새로운 증거를 제공하세요. 계산, 추출값, 전사문, 코드 제안을 실제 출처나 실행 결과와 대조해 확인하세요. 하이브리드 thinking은 구체적인 결과를 뒷받침할 때 유용하며 결과 검토를 대체해서는 안 됩니다.
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이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini 2.5 Flash는 폭넓은 멀티모달 작업과 에이전트 기반 도구 사용을 위한 Google의 안정 버전 하이브리드 추론 프로필입니다. 서로 다른 추론 수준이 필요한 대규모 멀티모달 과제에 thinking 및 non-thinking 응답을 제공합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오는 텍스트 답변에 활용됩니다. Google의 모델별 클라우드 프로필에는 문서 입력도 설명되어 있습니다. 유용한 결과는 문서 비교, 해석한 차트, 전사문, 코드, 구조화된 기록일 수 있습니다.
이 에디션의 추론 제어는 thinkingBudget을 사용합니다. 동적 thinking이 기본값이며 -1 설정은 모델이 과제 복잡도에 맞춰 추론하도록 합니다. 명시적 예산은 0부터 24,576 토큰까지이고 0은 thinking을 끕니다. 단순한 범주화와 여러 조건이 있는 분석에 같은 노력 수준을 배정하지 말고 실제 문제에 맞는 예산을 선택하세요. 가이드는 예산을 지침으로 취급하며 고유 모델 카드는 준수가 정확하지 않을 수 있다고 설명합니다.
문서나 데이터 과제에는 질문, 필수 필드, 결과에 동반해야 할 증거를 정의하세요. 요구 사항 비교에서는 두 명세를 비교하고 변경된 요구 사항, 원문 구절, 명시된 워크플로에 미치는 영향을 반환하세요. 각 판단에 같은 기록 형태가 필요하면 구조화된 출력이 유용합니다. 출처가 여러 가능한 값을 제공하거나 필드를 미정으로 남겨 두면 그럴듯한 답 하나를 강요하지 말고 해당 불확실성을 보존하세요. 반환값을 제공된 페이지나 데이터와 대조해 검토하세요.
시각 또는 오디오 자료에는 관련 사물, 라벨, 사건, 녹음 구절을 지정하세요. 차트에 보이는 값, 사건 설명, 전사문, 요약 등 필요한 텍스트 종류를 요청하세요. 이런 결과물은 서로 다르므로 어느 것을 생성할지 지시에 밝혀야 합니다. 공통 고유 모델 카드는 Flash Image와 Flash Audio를 별도로 명명된 기능으로 포함하지만 그 기능의 이미지 및 음성 생성 출력은 이 안정 버전 텍스트 프로필에 포함되지 않습니다.
Google의 정확한 클라우드 프로필은 인터페이스별 한도가 있는 PDF와 일반 텍스트 입력을 문서화합니다. API로 가져온 PDF당 50 MB, 파일당 최대 3,000페이지이며 일반 텍스트 파일 한도는 7 MB입니다. 해당 프로필은 100만 토큰 입력 허용량 안에서 오디오가 있는 비디오 약 45분 또는 오디오가 없는 비디오 1시간, 오디오 약 8.4시간도 설명합니다. 이는 명시된 클라우드 인터페이스 제약으로 일반 모델 토큰 창과 별개입니다. 모든 파일 유형이나 업로드 경로의 한도가 같다고 가정하지 말고 관련 구간과 원본 형식을 준비하세요.
정확한 Gemini API 표에는 함수 호출, 코드 실행, 파일 검색, 검색 그라운딩, Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 구조화된 출력이 기재되어 있습니다. 각 함수의 역할과 매개변수 형태를 정의하고 실제 반환 결과에서 작업을 이어가세요. 모델이 작업을 요청할 수 있고 연결된 애플리케이션이 이를 수행합니다. 무상태 인터페이스에서 추론 과제를 계속할 때는 필요한 thought signature 맥락을 보존하세요. 구조화된 답변이나 함수 제안은 외부 작업의 성공을 독립적으로 입증하지 않습니다.
고유 모델 카드는 1M 컨텍스트와 64K 텍스트 출력을 제공하며 정확한 API 표는 입력 1,048,576 토큰, 출력 65,536 토큰을 명시합니다. 응답 상한에는 thinking 토큰이 포함되므로 상한이 지나치게 작으면 최종 답변이 잘리거나 비어 있을 수 있습니다. 출력 허용량에 맞는 크기의 결과물을 요청하고 추론 예산으로 노력 수준을 안내하세요. 이 제작사 프로필에는 캐싱, 배치, Flex, Priority 처리가 문서화되어 있습니다. 여러 독립 기록을 준비할 때 항목 식별자를 유지하세요.
안정 버전 에디션은 Flash Preview 변형 및 후속 Gemini 3 모델과 구별됩니다. 카드는 환각 가능성, 인과적 이해, 복잡한 논리 또는 반사실적 추론의 한계와 2025년 1월 지식 기준일을 명시합니다. 더 최신 정보에 의존하는 과제에는 새로운 증거를 제공하세요. 계산, 추출값, 전사문, 코드 제안을 실제 출처나 실행 결과와 대조해 확인하세요. 하이브리드 thinking은 구체적인 결과를 뒷받침할 때 유용하며 결과 검토를 대체해서는 안 됩니다.
POST /v1/batchestexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드endpoint | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 /v1/chat/completions | 기본값— |
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-2.5-flash:batch | 기본값— |
필드requests | 유형batch_item[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드requests[].custom_id | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드requests[].body.messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드completion_window | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 24h | 기본값— |
필드provider | 유형object|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세endpoint, model, requests |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수representation | 명세인라인 requests[]; 각 항목에는 custom_id와 body가 있습니다 |
매개변수request_endpoint_profile | 명세/v1/chat/completions |
매개변수file_material | 명세호출자는 실제 UTF-8 JSONL을 로컬에서 읽어 requests[]에 넣을 수 있습니다. 업로드 목적, input_file_id 또는 파일 참조는 사용하지 않습니다. 고객 자료가 없거나 비어 있으면 POST 전에 준비를 중단합니다. |
매개변수serialization_order | 명세endpoint, model, provider (제공된 경우), completion_window (제공된 경우), requests는 마지막에 |
매개변수optional_controls | 명세provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
매개변수schema_scope | 명세문서에 명시된 인라인 배치 요청 구조에 담긴 텍스트 Chat Completions 본문입니다. |
수명 주기: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · 최초 생성 응답에서 실제로 반환된 response.id; 동일한 사용자/키/그룹
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
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 $0.0003 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0025 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.00006 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.0003 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.0025 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.00006 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\n인라인 results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\n반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 결과, 응답/오류 본문, 선택 항목 및 합산 사용량을 보존하세요.
최초 작업 ID를 보관하세요. 503 result_pending_check에는 X-Should-Retry:false가 포함됩니다. 상태가 불명확한 최초 배치를 다시 제출하지 마세요.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드results[].custom_id | 유형string |
필드results[].response.body.choices[].message.content | 유형string|null |
필드results[].error | 유형object|null |
필드usage | 유형object|null |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash:batch
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.