Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools는 터미널 명령과 사용자 지정 도구를 함께 쓰는 에이전트 워크플로를 위한 Google의 특화 변형입니다. 차별화된 동작은 애플리케이션이 정의한 도구를 우선한다는 점이며, 제작사는 view_file과 search_code를 예로 듭니다. 이는 Gemini 3.1 Pro Preview의 별도로 명명된 변형으로 모든 Pro 요청에 붙이는 다른 이름이 아닙니다. 유용한 과제는 최종 텍스트 결과를 준비하기 전에 적절한 도구로 증거를 확보합니다.
Pro Preview 계열은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 제작사는 이 계열의 입력 한도를 1,048,576 토큰, 출력 한도를 65,536 토큰으로 기재합니다. 저장소 조사는 소스 파일, 서면 요구 사항, 인터페이스 스크린샷을 결합할 수 있고 문서 워크플로는 페이지와 질문을 결합할 수 있습니다. 출처에 이름을 붙이고 최종 결과물을 정의해 큰 입력 예산이 초점 없는 아카이브 덤프 대신 특정 과제를 지원하도록 하세요.
소프트웨어 에이전트에는 목표, 사용 가능한 도구, 요청 변경의 범위를 정의하세요. 사용자 지정 검색 도구는 일치하는 파일 위치를 반환하고 파일 읽기 도구는 정확한 관련 내용을 제공할 수 있습니다. 허용 인수와 반환 필드를 지정하세요. 애플리케이션은 수락된 호출을 실행하고 결과를 모델에 전달하며, 모델은 실제로 일어난 일에 따라 다음 단계를 선택할 수 있습니다. 반환된 경로는 검색 결과의 증거이며 파일 변경이나 테스트 실행의 증거는 아닙니다.
Custom Tools 변형은 일반 bash 명령을 사용하는 것보다 이런 특화 행동이 우선해야 하는 경우를 위한 모델입니다. 예를 들어 에이전트는 먼저 명명된 동작의 구현을 검색하고 관련 파일을 읽고 사용자 요구 사항과 비교한 뒤 범위가 정해진 변경을 제안할 수 있습니다. 유지해야 할 인터페이스와 동작을 정의하고 사용한 출처 정보와 함께 수정 제안의 최종 목록을 요청하세요. 통제된 테스트 실행기를 사용할 수 있으면 변경에 대한 결론을 요청하기 전에 실제 결과를 반환하세요.
제작사의 3.1 Pro 문서에는 thinking, 구조화된 출력, 함수 호출과 함께 코드 실행, 검색 그라운딩, Google Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 캐싱이 포함됩니다. 파일 검색 항목은 Google AI Studio로 범위가 명시적으로 한정됩니다. 따라서 도구의 가용성은 선택한 제작사 인터페이스와 애플리케이션 설정의 일부입니다. 이 변형의 사용자 지정 도구 선호 특성이 도구 자체를 제공하거나 외부 작업을 실행하지는 않습니다. 완료된 각 애플리케이션 행동에 대해 함수명, 검증된 인수, 결과를 기록하세요.
Gemini 3 가이드는 3.1 Pro의 thinking 수준을 low, medium, high로 설명하며 기본값은 high입니다. 이는 엄격한 토큰 보장이 아니라 상대적인 분석 허용량입니다. 과제에 맞춰 수준을 선택하고 복잡한 프롬프트 작성 절차 대신 직접적인 지시를 제공하세요. 구조화된 출력이 필요하면 필드, 유형, 누락값 규칙을 정의하세요. 구현 보고서의 최종 기록에는 살펴본 파일, 필요한 동작, 수정 제안, 남은 질문을 담을 수 있습니다. 각 항목이 실제 도구 또는 출처 결과에서 도출되는지 확인하세요.
다중 턴 에이전트는 대화와 필요한 추론 맥락을 유지해야 합니다. 제작사 가이드는 thought signature를 설명하고 관리형 상태 유지 이력과 수동 관리 무상태 이력을 구분합니다. 특히 도구 결과 이후 계속할 때 선택한 인터페이스에 문서화된 처리 방식을 사용하세요. 긴 원자료에는 맥락 뒤에 구체적인 질문을 두고 요청 답변을 그 질문과 연결하세요. 가이드는 복잡한 과제에서 루프를 유발할 수 있는 낮은 temperature 설정을 옮겨 적용하기보다 기본 temperature 1.0도 권장합니다.
제작사는 사용자 지정 도구의 이점이 없는 사용 사례에서 품질이 변동할 수 있다고 경고합니다. 이는 의미 있는 선택 경계입니다. 모든 단독 프롬프트에 대한 일반적인 개선을 가정하기보다 도구 중심 에이전트에 이 프로필을 사용하세요. 텍스트 출력은 계획, 코드 제안, 설명, 구조화된 결과일 수 있습니다. 이미지나 오디오 입력이 이 변형을 미디어 생성기로 만들지는 않습니다. 제안 코드를 살펴보고 계산을 검증하며 확인된 작업과 제안을 구분하세요. 과제, 도구 정의, 반환 증거와 함께 정확한 Custom Tools 모델 식별자를 보관해 후속 작업에 구체적인 근거를 제공하세요.
", "aboutText": "Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools는 터미널 명령과 사용자 지정 도구를 함께 쓰는 에이전트 워크플로를 위한 Google의 특화 변형입니다. 차별화된 동작은 애플리케이션이 정의한 도구를 우선한다는 점이며, 제작사는 view_file과 search_code를 예로 듭니다. 이는 Gemini 3.1 Pro Preview의 별도로 명명된 변형으로 모든 Pro 요청에 붙이는 다른 이름이 아닙니다. 유용한 과제는 최종 텍스트 결과를 준비하기 전에 적절한 도구로 증거를 확보합니다.\n\nPro Preview 계열은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 제작사는 이 계열의 입력 한도를 1,048,576 토큰, 출력 한도를 65,536 토큰으로 기재합니다. 저장소 조사는 소스 파일, 서면 요구 사항, 인터페이스 스크린샷을 결합할 수 있고 문서 워크플로는 페이지와 질문을 결합할 수 있습니다. 출처에 이름을 붙이고 최종 결과물을 정의해 큰 입력 예산이 초점 없는 아카이브 덤프 대신 특정 과제를 지원하도록 하세요.\n\n소프트웨어 에이전트에는 목표, 사용 가능한 도구, 요청 변경의 범위를 정의하세요. 사용자 지정 검색 도구는 일치하는 파일 위치를 반환하고 파일 읽기 도구는 정확한 관련 내용을 제공할 수 있습니다. 허용 인수와 반환 필드를 지정하세요. 애플리케이션은 수락된 호출을 실행하고 결과를 모델에 전달하며, 모델은 실제로 일어난 일에 따라 다음 단계를 선택할 수 있습니다. 반환된 경로는 검색 결과의 증거이며 파일 변경이나 테스트 실행의 증거는 아닙니다.\n\nCustom Tools 변형은 일반 bash 명령을 사용하는 것보다 이런 특화 행동이 우선해야 하는 경우를 위한 모델입니다. 예를 들어 에이전트는 먼저 명명된 동작의 구현을 검색하고 관련 파일을 읽고 사용자 요구 사항과 비교한 뒤 범위가 정해진 변경을 제안할 수 있습니다. 유지해야 할 인터페이스와 동작을 정의하고 사용한 출처 정보와 함께 수정 제안의 최종 목록을 요청하세요. 통제된 테스트 실행기를 사용할 수 있으면 변경에 대한 결론을 요청하기 전에 실제 결과를 반환하세요.\n\n제작사의 3.1 Pro 문서에는 thinking, 구조화된 출력, 함수 호출과 함께 코드 실행, 검색 그라운딩, Google Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 캐싱이 포함됩니다. 파일 검색 항목은 Google AI Studio로 범위가 명시적으로 한정됩니다. 따라서 도구의 가용성은 선택한 제작사 인터페이스와 애플리케이션 설정의 일부입니다. 이 변형의 사용자 지정 도구 선호 특성이 도구 자체를 제공하거나 외부 작업을 실행하지는 않습니다. 완료된 각 애플리케이션 행동에 대해 함수명, 검증된 인수, 결과를 기록하세요.\n\nGemini 3 가이드는 3.1 Pro의 thinking 수준을 low, medium, high로 설명하며 기본값은 high입니다. 이는 엄격한 토큰 보장이 아니라 상대적인 분석 허용량입니다. 과제에 맞춰 수준을 선택하고 복잡한 프롬프트 작성 절차 대신 직접적인 지시를 제공하세요. 구조화된 출력이 필요하면 필드, 유형, 누락값 규칙을 정의하세요. 구현 보고서의 최종 기록에는 살펴본 파일, 필요한 동작, 수정 제안, 남은 질문을 담을 수 있습니다. 각 항목이 실제 도구 또는 출처 결과에서 도출되는지 확인하세요.\n\n다중 턴 에이전트는 대화와 필요한 추론 맥락을 유지해야 합니다. 제작사 가이드는 thought signature를 설명하고 관리형 상태 유지 이력과 수동 관리 무상태 이력을 구분합니다. 특히 도구 결과 이후 계속할 때 선택한 인터페이스에 문서화된 처리 방식을 사용하세요. 긴 원자료에는 맥락 뒤에 구체적인 질문을 두고 요청 답변을 그 질문과 연결하세요. 가이드는 복잡한 과제에서 루프를 유발할 수 있는 낮은 temperature 설정을 옮겨 적용하기보다 기본 temperature 1.0도 권장합니다.\n\n제작사는 사용자 지정 도구의 이점이 없는 사용 사례에서 품질이 변동할 수 있다고 경고합니다. 이는 의미 있는 선택 경계입니다. 모든 단독 프롬프트에 대한 일반적인 개선을 가정하기보다 도구 중심 에이전트에 이 프로필을 사용하세요. 텍스트 출력은 계획, 코드 제안, 설명, 구조화된 결과일 수 있습니다. 이미지나 오디오 입력이 이 변형을 미디어 생성기로 만들지는 않습니다. 제안 코드를 살펴보고 계산을 검증하며 확인된 작업과 제안을 구분하세요. 과제, 도구 정의, 반환 증거와 함께 정확한 Custom Tools 모델 식별자를 보관해 후속 작업에 구체적인 근거를 제공하세요.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Interpret custom-tool evidence\n\nUse this supplied tool transcript. search_code returned settings.py:12 and view_file returned: 'RETRY_LIMIT = 3'. No edit or test result is present. Requirement: increase the retry limit to five. Return the examined file, the exact proposed edit and the remaining check. Distinguish the retrieved value from actions that have not occurred.A file-linked proposed edit and an explicitly unexecuted validation step.The answer must not claim that settings.py was changed or a test passed.google/gemini-3.1-pro-preview-customtoolsGemini 3.1 Pro Preview Custom Tools는 터미널 명령과 함께 애플리케이션이 정의한 도구를 우선하는 별도의 에이전트 지향 변형입니다. 파일 읽기나 코드 검색 같은 행동이 다단계 과제를 이끌어야 할 때 활용하며, 각 도구를 실행하고 결과를 반환하는 것은 애플리케이션입니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools는 터미널 명령과 사용자 지정 도구를 함께 쓰는 에이전트 워크플로를 위한 Google의 특화 변형입니다. 차별화된 동작은 애플리케이션이 정의한 도구를 우선한다는 점이며, 제작사는 view_file과 search_code를 예로 듭니다. 이는 Gemini 3.1 Pro Preview의 별도로 명명된 변형으로 모든 Pro 요청에 붙이는 다른 이름이 아닙니다. 유용한 과제는 최종 텍스트 결과를 준비하기 전에 적절한 도구로 증거를 확보합니다.
Pro Preview 계열은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 제작사는 이 계열의 입력 한도를 1,048,576 토큰, 출력 한도를 65,536 토큰으로 기재합니다. 저장소 조사는 소스 파일, 서면 요구 사항, 인터페이스 스크린샷을 결합할 수 있고 문서 워크플로는 페이지와 질문을 결합할 수 있습니다. 출처에 이름을 붙이고 최종 결과물을 정의해 큰 입력 예산이 초점 없는 아카이브 덤프 대신 특정 과제를 지원하도록 하세요.
소프트웨어 에이전트에는 목표, 사용 가능한 도구, 요청 변경의 범위를 정의하세요. 사용자 지정 검색 도구는 일치하는 파일 위치를 반환하고 파일 읽기 도구는 정확한 관련 내용을 제공할 수 있습니다. 허용 인수와 반환 필드를 지정하세요. 애플리케이션은 수락된 호출을 실행하고 결과를 모델에 전달하며, 모델은 실제로 일어난 일에 따라 다음 단계를 선택할 수 있습니다. 반환된 경로는 검색 결과의 증거이며 파일 변경이나 테스트 실행의 증거는 아닙니다.
Custom Tools 변형은 일반 bash 명령을 사용하는 것보다 이런 특화 행동이 우선해야 하는 경우를 위한 모델입니다. 예를 들어 에이전트는 먼저 명명된 동작의 구현을 검색하고 관련 파일을 읽고 사용자 요구 사항과 비교한 뒤 범위가 정해진 변경을 제안할 수 있습니다. 유지해야 할 인터페이스와 동작을 정의하고 사용한 출처 정보와 함께 수정 제안의 최종 목록을 요청하세요. 통제된 테스트 실행기를 사용할 수 있으면 변경에 대한 결론을 요청하기 전에 실제 결과를 반환하세요.
제작사의 3.1 Pro 문서에는 thinking, 구조화된 출력, 함수 호출과 함께 코드 실행, 검색 그라운딩, Google Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 캐싱이 포함됩니다. 파일 검색 항목은 Google AI Studio로 범위가 명시적으로 한정됩니다. 따라서 도구의 가용성은 선택한 제작사 인터페이스와 애플리케이션 설정의 일부입니다. 이 변형의 사용자 지정 도구 선호 특성이 도구 자체를 제공하거나 외부 작업을 실행하지는 않습니다. 완료된 각 애플리케이션 행동에 대해 함수명, 검증된 인수, 결과를 기록하세요.
Gemini 3 가이드는 3.1 Pro의 thinking 수준을 low, medium, high로 설명하며 기본값은 high입니다. 이는 엄격한 토큰 보장이 아니라 상대적인 분석 허용량입니다. 과제에 맞춰 수준을 선택하고 복잡한 프롬프트 작성 절차 대신 직접적인 지시를 제공하세요. 구조화된 출력이 필요하면 필드, 유형, 누락값 규칙을 정의하세요. 구현 보고서의 최종 기록에는 살펴본 파일, 필요한 동작, 수정 제안, 남은 질문을 담을 수 있습니다. 각 항목이 실제 도구 또는 출처 결과에서 도출되는지 확인하세요.
다중 턴 에이전트는 대화와 필요한 추론 맥락을 유지해야 합니다. 제작사 가이드는 thought signature를 설명하고 관리형 상태 유지 이력과 수동 관리 무상태 이력을 구분합니다. 특히 도구 결과 이후 계속할 때 선택한 인터페이스에 문서화된 처리 방식을 사용하세요. 긴 원자료에는 맥락 뒤에 구체적인 질문을 두고 요청 답변을 그 질문과 연결하세요. 가이드는 복잡한 과제에서 루프를 유발할 수 있는 낮은 temperature 설정을 옮겨 적용하기보다 기본 temperature 1.0도 권장합니다.
제작사는 사용자 지정 도구의 이점이 없는 사용 사례에서 품질이 변동할 수 있다고 경고합니다. 이는 의미 있는 선택 경계입니다. 모든 단독 프롬프트에 대한 일반적인 개선을 가정하기보다 도구 중심 에이전트에 이 프로필을 사용하세요. 텍스트 출력은 계획, 코드 제안, 설명, 구조화된 결과일 수 있습니다. 이미지나 오디오 입력이 이 변형을 미디어 생성기로 만들지는 않습니다. 제안 코드를 살펴보고 계산을 검증하며 확인된 작업과 제안을 구분하세요. 과제, 도구 정의, 반환 증거와 함께 정확한 Custom Tools 모델 식별자를 보관해 후속 작업에 구체적인 근거를 제공하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-3.1-pro-preview-customtools | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 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 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 추론 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.036 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0008 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.1-pro-preview-customtools',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.1-pro-preview-customtools',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 또는 SSE
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.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_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 Ultra google/gemini-3.1-pro-preview-customtools
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
google/gemini-3.1-pro-preview-customtoolsGemini 3.1 Pro Preview Custom Tools는 터미널 명령과 함께 애플리케이션이 정의한 도구를 우선하는 별도의 에이전트 지향 변형입니다. 파일 읽기나 코드 검색 같은 행동이 다단계 과제를 이끌어야 할 때 활용하며, 각 도구를 실행하고 결과를 반환하는 것은 애플리케이션입니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools는 터미널 명령과 사용자 지정 도구를 함께 쓰는 에이전트 워크플로를 위한 Google의 특화 변형입니다. 차별화된 동작은 애플리케이션이 정의한 도구를 우선한다는 점이며, 제작사는 view_file과 search_code를 예로 듭니다. 이는 Gemini 3.1 Pro Preview의 별도로 명명된 변형으로 모든 Pro 요청에 붙이는 다른 이름이 아닙니다. 유용한 과제는 최종 텍스트 결과를 준비하기 전에 적절한 도구로 증거를 확보합니다.
Pro Preview 계열은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 제작사는 이 계열의 입력 한도를 1,048,576 토큰, 출력 한도를 65,536 토큰으로 기재합니다. 저장소 조사는 소스 파일, 서면 요구 사항, 인터페이스 스크린샷을 결합할 수 있고 문서 워크플로는 페이지와 질문을 결합할 수 있습니다. 출처에 이름을 붙이고 최종 결과물을 정의해 큰 입력 예산이 초점 없는 아카이브 덤프 대신 특정 과제를 지원하도록 하세요.
소프트웨어 에이전트에는 목표, 사용 가능한 도구, 요청 변경의 범위를 정의하세요. 사용자 지정 검색 도구는 일치하는 파일 위치를 반환하고 파일 읽기 도구는 정확한 관련 내용을 제공할 수 있습니다. 허용 인수와 반환 필드를 지정하세요. 애플리케이션은 수락된 호출을 실행하고 결과를 모델에 전달하며, 모델은 실제로 일어난 일에 따라 다음 단계를 선택할 수 있습니다. 반환된 경로는 검색 결과의 증거이며 파일 변경이나 테스트 실행의 증거는 아닙니다.
Custom Tools 변형은 일반 bash 명령을 사용하는 것보다 이런 특화 행동이 우선해야 하는 경우를 위한 모델입니다. 예를 들어 에이전트는 먼저 명명된 동작의 구현을 검색하고 관련 파일을 읽고 사용자 요구 사항과 비교한 뒤 범위가 정해진 변경을 제안할 수 있습니다. 유지해야 할 인터페이스와 동작을 정의하고 사용한 출처 정보와 함께 수정 제안의 최종 목록을 요청하세요. 통제된 테스트 실행기를 사용할 수 있으면 변경에 대한 결론을 요청하기 전에 실제 결과를 반환하세요.
제작사의 3.1 Pro 문서에는 thinking, 구조화된 출력, 함수 호출과 함께 코드 실행, 검색 그라운딩, Google Maps 그라운딩, URL 컨텍스트, 캐싱이 포함됩니다. 파일 검색 항목은 Google AI Studio로 범위가 명시적으로 한정됩니다. 따라서 도구의 가용성은 선택한 제작사 인터페이스와 애플리케이션 설정의 일부입니다. 이 변형의 사용자 지정 도구 선호 특성이 도구 자체를 제공하거나 외부 작업을 실행하지는 않습니다. 완료된 각 애플리케이션 행동에 대해 함수명, 검증된 인수, 결과를 기록하세요.
Gemini 3 가이드는 3.1 Pro의 thinking 수준을 low, medium, high로 설명하며 기본값은 high입니다. 이는 엄격한 토큰 보장이 아니라 상대적인 분석 허용량입니다. 과제에 맞춰 수준을 선택하고 복잡한 프롬프트 작성 절차 대신 직접적인 지시를 제공하세요. 구조화된 출력이 필요하면 필드, 유형, 누락값 규칙을 정의하세요. 구현 보고서의 최종 기록에는 살펴본 파일, 필요한 동작, 수정 제안, 남은 질문을 담을 수 있습니다. 각 항목이 실제 도구 또는 출처 결과에서 도출되는지 확인하세요.
다중 턴 에이전트는 대화와 필요한 추론 맥락을 유지해야 합니다. 제작사 가이드는 thought signature를 설명하고 관리형 상태 유지 이력과 수동 관리 무상태 이력을 구분합니다. 특히 도구 결과 이후 계속할 때 선택한 인터페이스에 문서화된 처리 방식을 사용하세요. 긴 원자료에는 맥락 뒤에 구체적인 질문을 두고 요청 답변을 그 질문과 연결하세요. 가이드는 복잡한 과제에서 루프를 유발할 수 있는 낮은 temperature 설정을 옮겨 적용하기보다 기본 temperature 1.0도 권장합니다.
제작사는 사용자 지정 도구의 이점이 없는 사용 사례에서 품질이 변동할 수 있다고 경고합니다. 이는 의미 있는 선택 경계입니다. 모든 단독 프롬프트에 대한 일반적인 개선을 가정하기보다 도구 중심 에이전트에 이 프로필을 사용하세요. 텍스트 출력은 계획, 코드 제안, 설명, 구조화된 결과일 수 있습니다. 이미지나 오디오 입력이 이 변형을 미디어 생성기로 만들지는 않습니다. 제안 코드를 살펴보고 계산을 검증하며 확인된 작업과 제안을 구분하세요. 과제, 도구 정의, 반환 증거와 함께 정확한 Custom Tools 모델 식별자를 보관해 후속 작업에 구체적인 근거를 제공하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 google/gemini-3.1-pro-preview-customtools | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
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 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 출력 · 추론 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 1 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준0 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준200,000 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.024 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0004 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정요청 길이 구간 2 | 요금표— | 컨텍스트 토큰 수 초과 기준200,000 | 컨텍스트 토큰 수 이하 기준상한 없음 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.008 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.036 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0.0008 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview-customtools', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.1-pro-preview-customtools', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\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 Ultra google/gemini-3.1-pro-preview-customtools
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Interpret custom-tool evidence\n\nUse this supplied tool transcript. search_code returned settings.py:12 and view_file returned: 'RETRY_LIMIT = 3'. No edit or test result is present. Requirement: increase the retry limit to five. Return the examined file, the exact proposed edit and the remaining check. Distinguish the retrieved value from actions that have not occurred.A file-linked proposed edit and an explicitly unexecuted validation step.The answer must not claim that settings.py was changed or a test passed.