Gemini Pro Latest는 특정 Pro 모델 변형의 최신 릴리스를 가리키며 대상이 바뀌는 Google의 별칭입니다. Google의 버전 문서에 따르면 Latest 별칭은 안정 버전, 프리뷰 또는 실험적 릴리스를 가리킬 수 있으며, 해당 변형의 새 버전이 나오면 업데이트됩니다. 이는 한 가지 고정된 한도를 가진 영구적인 명명 스냅샷이 아니라 제품군을 선택하는 방식입니다.
Pro 제품군의 문서화된 목적에는 복잡한 추론, 소프트웨어 엔지니어링, 정밀한 도구 사용과 여러 단계를 포함하는 에이전트 작업 흐름이 있습니다. 멀티모달 에디션은 서면 질문에 문서, 이미지, 동영상 또는 오디오 컨텍스트를 연결해 텍스트 결과를 생성할 수 있습니다. Latest라는 이름만으로 범용 프로필을 추정하지 말고, 이러한 입력과 도구 메커니즘을 선택된 에디션의 기능으로 취급하세요. 유용한 결과는 분석적 설명, 코드 변경 제안 또는 제공된 근거를 기반으로 정의된 레코드일 수 있습니다.
프로젝트 검토에는 요구 사항, 제안된 해결책, 적절한 답변을 판단하는 기준을 제공하세요. 작업 지침의 예시는 다음과 같습니다. “이 설계를 명시된 요구 사항과 비교하세요. 불일치마다 출처 구절을 식별하고, 그 영향을 설명하며, 이를 해결하는 최소한의 변경을 제안하세요.” 코드에는 관련 부분, 기대하는 동작, 변경하지 않아야 할 의존성을 포함하세요. 문서에는 중요한 섹션과 원하는 최종 형식, 즉 요약, 비교, 설명 또는 실행 계획을 명시하세요.
별칭이 가리키는 에디션이 컨텍스트 및 출력 상한, 사고 제어, 함수 호출, 구조화된 출력 메커니즘, 검색·실행 도구를 정의합니다. 따라서 이 별칭에는 시대와 무관한 단 하나의 수치 사양이 없습니다. 작업의 최종 산출물을 명확히 하고 주변 애플리케이션이 제공하는 함수를 설명하세요. 모델이 제안한 도구 호출은 지시입니다. 다음 추론 단계에서 결과를 사용하려면 애플리케이션이 작업을 수행하고 결과를 반환해야 합니다.
긴 대화에서는 원본 컨텍스트를 유지하면서 답변을 한 부분씩 수정하세요. 지정된 용어와 사실을 유지하고, 출처에서 확인되는 내용과 제안된 행동을 구분하며, 자료에서 제공하지 않는 정보를 식별하도록 요청하세요. 업데이트 전후의 결과를 검토할 때는 작업에 사용한 가변 별칭으로 Pro Latest를 기록하세요. 특정 수정 버전에 비교가 의존하는 작업에는 고정된 이름의 에디션이 별도의 선택지입니다. 이 별칭의 목적은 Pro 제품군의 릴리스 진행을 따라가는 것입니다.
", "aboutText": "Gemini Pro Latest는 특정 Pro 모델 변형의 최신 릴리스를 가리키며 대상이 바뀌는 Google의 별칭입니다. Google의 버전 문서에 따르면 Latest 별칭은 안정 버전, 프리뷰 또는 실험적 릴리스를 가리킬 수 있으며, 해당 변형의 새 버전이 나오면 업데이트됩니다. 이는 한 가지 고정된 한도를 가진 영구적인 명명 스냅샷이 아니라 제품군을 선택하는 방식입니다.\n\nPro 제품군의 문서화된 목적에는 복잡한 추론, 소프트웨어 엔지니어링, 정밀한 도구 사용과 여러 단계를 포함하는 에이전트 작업 흐름이 있습니다. 멀티모달 에디션은 서면 질문에 문서, 이미지, 동영상 또는 오디오 컨텍스트를 연결해 텍스트 결과를 생성할 수 있습니다. Latest라는 이름만으로 범용 프로필을 추정하지 말고, 이러한 입력과 도구 메커니즘을 선택된 에디션의 기능으로 취급하세요. 유용한 결과는 분석적 설명, 코드 변경 제안 또는 제공된 근거를 기반으로 정의된 레코드일 수 있습니다.\n\n프로젝트 검토에는 요구 사항, 제안된 해결책, 적절한 답변을 판단하는 기준을 제공하세요. 작업 지침의 예시는 다음과 같습니다. “이 설계를 명시된 요구 사항과 비교하세요. 불일치마다 출처 구절을 식별하고, 그 영향을 설명하며, 이를 해결하는 최소한의 변경을 제안하세요.” 코드에는 관련 부분, 기대하는 동작, 변경하지 않아야 할 의존성을 포함하세요. 문서에는 중요한 섹션과 원하는 최종 형식, 즉 요약, 비교, 설명 또는 실행 계획을 명시하세요.\n\n별칭이 가리키는 에디션이 컨텍스트 및 출력 상한, 사고 제어, 함수 호출, 구조화된 출력 메커니즘, 검색·실행 도구를 정의합니다. 따라서 이 별칭에는 시대와 무관한 단 하나의 수치 사양이 없습니다. 작업의 최종 산출물을 명확히 하고 주변 애플리케이션이 제공하는 함수를 설명하세요. 모델이 제안한 도구 호출은 지시입니다. 다음 추론 단계에서 결과를 사용하려면 애플리케이션이 작업을 수행하고 결과를 반환해야 합니다.\n\n긴 대화에서는 원본 컨텍스트를 유지하면서 답변을 한 부분씩 수정하세요. 지정된 용어와 사실을 유지하고, 출처에서 확인되는 내용과 제안된 행동을 구분하며, 자료에서 제공하지 않는 정보를 식별하도록 요청하세요. 업데이트 전후의 결과를 검토할 때는 작업에 사용한 가변 별칭으로 Pro Latest를 기록하세요. 특정 수정 버전에 비교가 의존하는 작업에는 고정된 이름의 에디션이 별도의 선택지입니다. 이 별칭의 목적은 Pro 제품군의 릴리스 진행을 따라가는 것입니다.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Review a document-retention design\n\nReview this design against the requirements. R1: Retain exports for 30 days. R2: Log who deletes an export. Design: Delete exports after 30 days using a scheduled job; write only the export identifier to the deletion log. Identify each mismatch, explain its consequence and propose the smallest design change. Do not assume the job has run.A requirement-by-requirement review with source references and a focused correction to the deletion-log design.Check that the answer distinguishes retention compliance from the missing actor field and makes no execution claim.~google/gemini-pro-latestGemini Pro Latest는 Google이 Pro 제품군에 제공하는, 참조 대상이 갱신되는 별칭입니다. 새 릴리스에 맞춰 제품군 내 선택을 바꾸려는 추론, 소프트웨어, 문서 작업에 적합합니다. 실제 모달리티, 제어 항목, 한도는 별칭 뒤에서 선택된 에디션에 따라 달라집니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini Pro Latest는 특정 Pro 모델 변형의 최신 릴리스를 가리키며 대상이 바뀌는 Google의 별칭입니다. Google의 버전 문서에 따르면 Latest 별칭은 안정 버전, 프리뷰 또는 실험적 릴리스를 가리킬 수 있으며, 해당 변형의 새 버전이 나오면 업데이트됩니다. 이는 한 가지 고정된 한도를 가진 영구적인 명명 스냅샷이 아니라 제품군을 선택하는 방식입니다.
Pro 제품군의 문서화된 목적에는 복잡한 추론, 소프트웨어 엔지니어링, 정밀한 도구 사용과 여러 단계를 포함하는 에이전트 작업 흐름이 있습니다. 멀티모달 에디션은 서면 질문에 문서, 이미지, 동영상 또는 오디오 컨텍스트를 연결해 텍스트 결과를 생성할 수 있습니다. Latest라는 이름만으로 범용 프로필을 추정하지 말고, 이러한 입력과 도구 메커니즘을 선택된 에디션의 기능으로 취급하세요. 유용한 결과는 분석적 설명, 코드 변경 제안 또는 제공된 근거를 기반으로 정의된 레코드일 수 있습니다.
프로젝트 검토에는 요구 사항, 제안된 해결책, 적절한 답변을 판단하는 기준을 제공하세요. 작업 지침의 예시는 다음과 같습니다. “이 설계를 명시된 요구 사항과 비교하세요. 불일치마다 출처 구절을 식별하고, 그 영향을 설명하며, 이를 해결하는 최소한의 변경을 제안하세요.” 코드에는 관련 부분, 기대하는 동작, 변경하지 않아야 할 의존성을 포함하세요. 문서에는 중요한 섹션과 원하는 최종 형식, 즉 요약, 비교, 설명 또는 실행 계획을 명시하세요.
별칭이 가리키는 에디션이 컨텍스트 및 출력 상한, 사고 제어, 함수 호출, 구조화된 출력 메커니즘, 검색·실행 도구를 정의합니다. 따라서 이 별칭에는 시대와 무관한 단 하나의 수치 사양이 없습니다. 작업의 최종 산출물을 명확히 하고 주변 애플리케이션이 제공하는 함수를 설명하세요. 모델이 제안한 도구 호출은 지시입니다. 다음 추론 단계에서 결과를 사용하려면 애플리케이션이 작업을 수행하고 결과를 반환해야 합니다.
긴 대화에서는 원본 컨텍스트를 유지하면서 답변을 한 부분씩 수정하세요. 지정된 용어와 사실을 유지하고, 출처에서 확인되는 내용과 제안된 행동을 구분하며, 자료에서 제공하지 않는 정보를 식별하도록 요청하세요. 업데이트 전후의 결과를 검토할 때는 작업에 사용한 가변 별칭으로 Pro Latest를 기록하세요. 특정 수정 버전에 비교가 의존하는 작업에는 고정된 이름의 에디션이 별도의 선택지입니다. 이 별칭의 목적은 Pro 제품군의 릴리스 진행을 따라가는 것입니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 ~google/gemini-pro-latest | 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-pro-latest", "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-pro-latest',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-pro-latest',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-pro-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
~google/gemini-pro-latestGemini Pro Latest는 Google이 Pro 제품군에 제공하는, 참조 대상이 갱신되는 별칭입니다. 새 릴리스에 맞춰 제품군 내 선택을 바꾸려는 추론, 소프트웨어, 문서 작업에 적합합니다. 실제 모달리티, 제어 항목, 한도는 별칭 뒤에서 선택된 에디션에 따라 달라집니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Gemini Pro Latest는 특정 Pro 모델 변형의 최신 릴리스를 가리키며 대상이 바뀌는 Google의 별칭입니다. Google의 버전 문서에 따르면 Latest 별칭은 안정 버전, 프리뷰 또는 실험적 릴리스를 가리킬 수 있으며, 해당 변형의 새 버전이 나오면 업데이트됩니다. 이는 한 가지 고정된 한도를 가진 영구적인 명명 스냅샷이 아니라 제품군을 선택하는 방식입니다.
Pro 제품군의 문서화된 목적에는 복잡한 추론, 소프트웨어 엔지니어링, 정밀한 도구 사용과 여러 단계를 포함하는 에이전트 작업 흐름이 있습니다. 멀티모달 에디션은 서면 질문에 문서, 이미지, 동영상 또는 오디오 컨텍스트를 연결해 텍스트 결과를 생성할 수 있습니다. Latest라는 이름만으로 범용 프로필을 추정하지 말고, 이러한 입력과 도구 메커니즘을 선택된 에디션의 기능으로 취급하세요. 유용한 결과는 분석적 설명, 코드 변경 제안 또는 제공된 근거를 기반으로 정의된 레코드일 수 있습니다.
프로젝트 검토에는 요구 사항, 제안된 해결책, 적절한 답변을 판단하는 기준을 제공하세요. 작업 지침의 예시는 다음과 같습니다. “이 설계를 명시된 요구 사항과 비교하세요. 불일치마다 출처 구절을 식별하고, 그 영향을 설명하며, 이를 해결하는 최소한의 변경을 제안하세요.” 코드에는 관련 부분, 기대하는 동작, 변경하지 않아야 할 의존성을 포함하세요. 문서에는 중요한 섹션과 원하는 최종 형식, 즉 요약, 비교, 설명 또는 실행 계획을 명시하세요.
별칭이 가리키는 에디션이 컨텍스트 및 출력 상한, 사고 제어, 함수 호출, 구조화된 출력 메커니즘, 검색·실행 도구를 정의합니다. 따라서 이 별칭에는 시대와 무관한 단 하나의 수치 사양이 없습니다. 작업의 최종 산출물을 명확히 하고 주변 애플리케이션이 제공하는 함수를 설명하세요. 모델이 제안한 도구 호출은 지시입니다. 다음 추론 단계에서 결과를 사용하려면 애플리케이션이 작업을 수행하고 결과를 반환해야 합니다.
긴 대화에서는 원본 컨텍스트를 유지하면서 답변을 한 부분씩 수정하세요. 지정된 용어와 사실을 유지하고, 출처에서 확인되는 내용과 제안된 행동을 구분하며, 자료에서 제공하지 않는 정보를 식별하도록 요청하세요. 업데이트 전후의 결과를 검토할 때는 작업에 사용한 가변 별칭으로 Pro Latest를 기록하세요. 특정 수정 버전에 비교가 의존하는 작업에는 고정된 이름의 에디션이 별도의 선택지입니다. 이 별칭의 목적은 Pro 제품군의 릴리스 진행을 따라가는 것입니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 ~google/gemini-pro-latest | 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 $0.00075 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "~google/gemini-pro-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-pro-latest', '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-pro-latest', '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-pro-latest
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Review a document-retention design\n\nReview this design against the requirements. R1: Retain exports for 30 days. R2: Log who deletes an export. Design: Delete exports after 30 days using a scheduled job; write only the export identifier to the deletion log. Identify each mismatch, explain its consequence and propose the smallest design change. Do not assume the job has run.A requirement-by-requirement review with source references and a focused correction to the deletion-log design.Check that the answer distinguishes retention compliance from the missing actor field and makes no execution claim.