Gemini 3.1 Flash-Lite – Google stabilus lengvas daugiarūšis tekstinis modelis dažnoms, aiškiai apibrėžtoms užduotims. Jis paremtas Gemini 3 Pro. Vertimas ir klasifikavimas yra pagrindinės darbo apkrovos; kitos naudingos užduotys – transkribavimas, dokumentų santraukos, esinių išskyrimas ir modelio pasirinkimo klasifikavimas. Šaltinio medžiagą gali sudaryti tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF, o rezultatas yra tekstinis. Naudingoje užduotyje prašoma vienos operacijos ir vienos galutinės formos, pavyzdžiui, išversto pranešimo arba dokumente rastų laukų įrašo.
Vertimui pateikite šaltinio tekstą, tikslinę kalbą, auditoriją ir išsaugotiną terminiją. Google pavyzdyje naudojamos instrukcijos, pagal kurias grąžinamas tik vertimas. Versdami pagalbos pranešimą išsaugokite produktų pavadinimus ir užsakymų nuorodas, o likusį tekstą išverskite natūraliai. Nurodykite, kaip tvarkyti dviprasmybes, kad rezultatas nepridėtų šaltinyje nesančios datos, pažado ar detalės. Prašomą formą pritaikykite paskirties vietai, pavyzdžiui, trumpam atsakymui ar pažymėtam vertimo įrašui.
Transkribavimui pateikite įrašą ir apibrėžkite, ar atsakyme turi būti pasakyti žodžiai, skaitomas redaguotas transkriptas, ar santrauka. Tai skirtingos išvestys. Nurodykite reikiamą intervalą, jei ilgame įraše užduočiai reikalinga tik viena ištrauka. Gamintojo kūrėjo pavyzdyje garsas perduodamas tiesiogiai ir prašoma tekstinio transkripto. Vardus, skaičius ir neaiškias vietas patikrinkite pagal įrašą, išsaugodami originalų šaltinį peržiūrai. Šis bendras daugiarūšis tekstinis profilis savaime nereiškia garso išvesties ar specialaus kalbėtojų atskyrimo rezultato.
Klasifikavimui ar ištraukimui apibrėžkite kategorijas, schemą ir trūkstamų reikšmių taisyklę. Kūrėjo vadove pateikiamas struktūrizuotas JSON kliento atsiliepimui analizuoti, su pagrindžiančia citata ir apibrėžtais laukais. Struktūrizuotame įraše gali būti paminėtas produktas, problemos kategorija ir pasirinkimą pagrindžiantis sakinys. Įtraukite būdingą atvejį, kuris turi likti nežinomas, o ne būti priverstinai priskirtas kategorijai. Net sintaksiškai galiojantį įrašą reikia palyginti su tikruoju šaltinio tekstu.
Dokumentų apdorojimas gali PDF paversti glausta santrauka arba laukų įrašu. Suformuluokite klausimą ir išsaugokite puslapio ar skyriaus nuorodas ten, kur išvadą reikia patikrinti. Lentelės peržiūrai nurodykite svarbius stulpelius ir taisyklę; vizualinei užduočiai – atsakymui reikalingą žymą arba sritį. Dar vienas dokumentuotas naudojimas – modelių maršruto parinkimas: modelis klasifikuoja užklausos sudėtingumą ir grąžina leidžiamą pasirinkimą. Kas bus vykdoma toliau, nusprendžia prijungta programa, o ne pats klasifikacijos tekstas.
Samprotavimas palaikomas, o gamintojas pateikia didesnes pastangas užduotims, kurioms naudinga išsamesnė analizė. Tiksliai stabiliai versijai skirtame puslapyje taip pat nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, atsakymų pagrindimas paieška, pagrindimas Maps duomenimis, URL kontekstas ir struktūrizuota išvestis. Šiame stabiliame 3.1 profilyje Computer Use nepalaikoma; vėlesnio 3.5 Flash-Lite profilio galimybių lentelė kitokia. Aiškiai apibrėžkite įrankių paskirtį ir parametrus bei tęskite darbą nuo tikrų grąžintų rezultatų. Funkcijos pasiūlymas nepatvirtina, kad veiksmas atliktas.
Gamintojo modelio kortelėje nurodytas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis; stabilios versijos API lentelėje – 1,048,576 įvesties žetonų ir 65,536 išvesties žetonų. Rengdami įvestį įskaičiuokite instrukcijas, pokalbį ir šaltinio mediją, o išvesties apimtį parinkite pagal numatomą artefaktą. Gamintojo profiliui dokumentuoti podėlis, paketinis apdorojimas, Flex ir Priority apdorojimas. Kartodami nepriklausomų elementų apdorojimą perkelkite įvesties identifikatorių į rezultatą ir išlaikykite vienodą schemą, kad būtų galima nustatyti trūkstamą atsakymą.
Šis stabilaus modelio identifikatorius skiriasi nuo Gemini 3.1 Flash-Lite Preview ir vėlesnių Flash-Lite versijų. Rengdami pasikartojantį apdorojimą išsaugokite tikslią versiją, o ne laikykite pažįstamą šeimos pavadinimą nekintamos redakcijos garantija. Vertimuose tikrinkite išsaugotą prasmę ir terminus, transkriptus lyginkite su garsu, o ištrauktus laukus – su dokumentu. Praktinis profilio vaidmuo – tikslingas daugiarūšis teksto apdorojimas su aiškiu rezultatu, platesnės užduoties samprotavimą ar išorinius veiksmus paliekant tinkamam vėlesniam etapui.
", "aboutText": "Gemini 3.1 Flash-Lite – Google stabilus lengvas daugiarūšis tekstinis modelis dažnoms, aiškiai apibrėžtoms užduotims. Jis paremtas Gemini 3 Pro. Vertimas ir klasifikavimas yra pagrindinės darbo apkrovos; kitos naudingos užduotys – transkribavimas, dokumentų santraukos, esinių išskyrimas ir modelio pasirinkimo klasifikavimas. Šaltinio medžiagą gali sudaryti tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF, o rezultatas yra tekstinis. Naudingoje užduotyje prašoma vienos operacijos ir vienos galutinės formos, pavyzdžiui, išversto pranešimo arba dokumente rastų laukų įrašo.\n\nVertimui pateikite šaltinio tekstą, tikslinę kalbą, auditoriją ir išsaugotiną terminiją. Google pavyzdyje naudojamos instrukcijos, pagal kurias grąžinamas tik vertimas. Versdami pagalbos pranešimą išsaugokite produktų pavadinimus ir užsakymų nuorodas, o likusį tekstą išverskite natūraliai. Nurodykite, kaip tvarkyti dviprasmybes, kad rezultatas nepridėtų šaltinyje nesančios datos, pažado ar detalės. Prašomą formą pritaikykite paskirties vietai, pavyzdžiui, trumpam atsakymui ar pažymėtam vertimo įrašui.\n\nTranskribavimui pateikite įrašą ir apibrėžkite, ar atsakyme turi būti pasakyti žodžiai, skaitomas redaguotas transkriptas, ar santrauka. Tai skirtingos išvestys. Nurodykite reikiamą intervalą, jei ilgame įraše užduočiai reikalinga tik viena ištrauka. Gamintojo kūrėjo pavyzdyje garsas perduodamas tiesiogiai ir prašoma tekstinio transkripto. Vardus, skaičius ir neaiškias vietas patikrinkite pagal įrašą, išsaugodami originalų šaltinį peržiūrai. Šis bendras daugiarūšis tekstinis profilis savaime nereiškia garso išvesties ar specialaus kalbėtojų atskyrimo rezultato.\n\nKlasifikavimui ar ištraukimui apibrėžkite kategorijas, schemą ir trūkstamų reikšmių taisyklę. Kūrėjo vadove pateikiamas struktūrizuotas JSON kliento atsiliepimui analizuoti, su pagrindžiančia citata ir apibrėžtais laukais. Struktūrizuotame įraše gali būti paminėtas produktas, problemos kategorija ir pasirinkimą pagrindžiantis sakinys. Įtraukite būdingą atvejį, kuris turi likti nežinomas, o ne būti priverstinai priskirtas kategorijai. Net sintaksiškai galiojantį įrašą reikia palyginti su tikruoju šaltinio tekstu.\n\nDokumentų apdorojimas gali PDF paversti glausta santrauka arba laukų įrašu. Suformuluokite klausimą ir išsaugokite puslapio ar skyriaus nuorodas ten, kur išvadą reikia patikrinti. Lentelės peržiūrai nurodykite svarbius stulpelius ir taisyklę; vizualinei užduočiai – atsakymui reikalingą žymą arba sritį. Dar vienas dokumentuotas naudojimas – modelių maršruto parinkimas: modelis klasifikuoja užklausos sudėtingumą ir grąžina leidžiamą pasirinkimą. Kas bus vykdoma toliau, nusprendžia prijungta programa, o ne pats klasifikacijos tekstas.\n\nSamprotavimas palaikomas, o gamintojas pateikia didesnes pastangas užduotims, kurioms naudinga išsamesnė analizė. Tiksliai stabiliai versijai skirtame puslapyje taip pat nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, atsakymų pagrindimas paieška, pagrindimas Maps duomenimis, URL kontekstas ir struktūrizuota išvestis. Šiame stabiliame 3.1 profilyje Computer Use nepalaikoma; vėlesnio 3.5 Flash-Lite profilio galimybių lentelė kitokia. Aiškiai apibrėžkite įrankių paskirtį ir parametrus bei tęskite darbą nuo tikrų grąžintų rezultatų. Funkcijos pasiūlymas nepatvirtina, kad veiksmas atliktas.\n\nGamintojo modelio kortelėje nurodytas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis; stabilios versijos API lentelėje – 1,048,576 įvesties žetonų ir 65,536 išvesties žetonų. Rengdami įvestį įskaičiuokite instrukcijas, pokalbį ir šaltinio mediją, o išvesties apimtį parinkite pagal numatomą artefaktą. Gamintojo profiliui dokumentuoti podėlis, paketinis apdorojimas, Flex ir Priority apdorojimas. Kartodami nepriklausomų elementų apdorojimą perkelkite įvesties identifikatorių į rezultatą ir išlaikykite vienodą schemą, kad būtų galima nustatyti trūkstamą atsakymą.\n\nŠis stabilaus modelio identifikatorius skiriasi nuo Gemini 3.1 Flash-Lite Preview ir vėlesnių Flash-Lite versijų. Rengdami pasikartojantį apdorojimą išsaugokite tikslią versiją, o ne laikykite pažįstamą šeimos pavadinimą nekintamos redakcijos garantija. Vertimuose tikrinkite išsaugotą prasmę ir terminus, transkriptus lyginkite su garsu, o ištrauktus laukus – su dokumentu. Praktinis profilio vaidmuo – tikslingas daugiarūšis teksto apdorojimas su aiškiu rezultatu, platesnės užduoties samprotavimą ar išorinius veiksmus paliekant tinkamam vėlesniam etapui.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Localize a compact service message\n\nTranslate into Spanish for a small-business customer: “Invoice INV-204 is ready. The bank transfer has not arrived yet; access starts after payment confirmation.” Keep INV-204 unchanged and return only the translated message. Preserve the distinction between invoice availability, receipt of funds and activation.A Spanish message containing the unchanged invoice reference and the original payment-to-access condition.Check that the translation does not imply that payment is received or access is already active.gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite – Google stabili daugiarūšio modelio versija, skirta vertimui, transkribavimui, klasifikavimui ir paprastam didelės apimties duomenų ištraukimui. Ji priima tekstą, vaizdus, garsą, vaizdo įrašus ir PDF bei grąžina tekstą, palaikydama samprotavimą, įrankius ir struktūrizuotą išvestį. Tikslios įvesties ir išvesties ribos yra 1,048,576/65,536 žetonų.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Gemini 3.1 Flash-Lite – Google stabilus lengvas daugiarūšis tekstinis modelis dažnoms, aiškiai apibrėžtoms užduotims. Jis paremtas Gemini 3 Pro. Vertimas ir klasifikavimas yra pagrindinės darbo apkrovos; kitos naudingos užduotys – transkribavimas, dokumentų santraukos, esinių išskyrimas ir modelio pasirinkimo klasifikavimas. Šaltinio medžiagą gali sudaryti tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF, o rezultatas yra tekstinis. Naudingoje užduotyje prašoma vienos operacijos ir vienos galutinės formos, pavyzdžiui, išversto pranešimo arba dokumente rastų laukų įrašo.
Vertimui pateikite šaltinio tekstą, tikslinę kalbą, auditoriją ir išsaugotiną terminiją. Google pavyzdyje naudojamos instrukcijos, pagal kurias grąžinamas tik vertimas. Versdami pagalbos pranešimą išsaugokite produktų pavadinimus ir užsakymų nuorodas, o likusį tekstą išverskite natūraliai. Nurodykite, kaip tvarkyti dviprasmybes, kad rezultatas nepridėtų šaltinyje nesančios datos, pažado ar detalės. Prašomą formą pritaikykite paskirties vietai, pavyzdžiui, trumpam atsakymui ar pažymėtam vertimo įrašui.
Transkribavimui pateikite įrašą ir apibrėžkite, ar atsakyme turi būti pasakyti žodžiai, skaitomas redaguotas transkriptas, ar santrauka. Tai skirtingos išvestys. Nurodykite reikiamą intervalą, jei ilgame įraše užduočiai reikalinga tik viena ištrauka. Gamintojo kūrėjo pavyzdyje garsas perduodamas tiesiogiai ir prašoma tekstinio transkripto. Vardus, skaičius ir neaiškias vietas patikrinkite pagal įrašą, išsaugodami originalų šaltinį peržiūrai. Šis bendras daugiarūšis tekstinis profilis savaime nereiškia garso išvesties ar specialaus kalbėtojų atskyrimo rezultato.
Klasifikavimui ar ištraukimui apibrėžkite kategorijas, schemą ir trūkstamų reikšmių taisyklę. Kūrėjo vadove pateikiamas struktūrizuotas JSON kliento atsiliepimui analizuoti, su pagrindžiančia citata ir apibrėžtais laukais. Struktūrizuotame įraše gali būti paminėtas produktas, problemos kategorija ir pasirinkimą pagrindžiantis sakinys. Įtraukite būdingą atvejį, kuris turi likti nežinomas, o ne būti priverstinai priskirtas kategorijai. Net sintaksiškai galiojantį įrašą reikia palyginti su tikruoju šaltinio tekstu.
Dokumentų apdorojimas gali PDF paversti glausta santrauka arba laukų įrašu. Suformuluokite klausimą ir išsaugokite puslapio ar skyriaus nuorodas ten, kur išvadą reikia patikrinti. Lentelės peržiūrai nurodykite svarbius stulpelius ir taisyklę; vizualinei užduočiai – atsakymui reikalingą žymą arba sritį. Dar vienas dokumentuotas naudojimas – modelių maršruto parinkimas: modelis klasifikuoja užklausos sudėtingumą ir grąžina leidžiamą pasirinkimą. Kas bus vykdoma toliau, nusprendžia prijungta programa, o ne pats klasifikacijos tekstas.
Samprotavimas palaikomas, o gamintojas pateikia didesnes pastangas užduotims, kurioms naudinga išsamesnė analizė. Tiksliai stabiliai versijai skirtame puslapyje taip pat nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, atsakymų pagrindimas paieška, pagrindimas Maps duomenimis, URL kontekstas ir struktūrizuota išvestis. Šiame stabiliame 3.1 profilyje Computer Use nepalaikoma; vėlesnio 3.5 Flash-Lite profilio galimybių lentelė kitokia. Aiškiai apibrėžkite įrankių paskirtį ir parametrus bei tęskite darbą nuo tikrų grąžintų rezultatų. Funkcijos pasiūlymas nepatvirtina, kad veiksmas atliktas.
Gamintojo modelio kortelėje nurodytas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis; stabilios versijos API lentelėje – 1,048,576 įvesties žetonų ir 65,536 išvesties žetonų. Rengdami įvestį įskaičiuokite instrukcijas, pokalbį ir šaltinio mediją, o išvesties apimtį parinkite pagal numatomą artefaktą. Gamintojo profiliui dokumentuoti podėlis, paketinis apdorojimas, Flex ir Priority apdorojimas. Kartodami nepriklausomų elementų apdorojimą perkelkite įvesties identifikatorių į rezultatą ir išlaikykite vienodą schemą, kad būtų galima nustatyti trūkstamą atsakymą.
Šis stabilaus modelio identifikatorius skiriasi nuo Gemini 3.1 Flash-Lite Preview ir vėlesnių Flash-Lite versijų. Rengdami pasikartojantį apdorojimą išsaugokite tikslią versiją, o ne laikykite pažįstamą šeimos pavadinimą nekintamos redakcijos garantija. Vertimuose tikrinkite išsaugotą prasmę ir terminus, transkriptus lyginkite su garsu, o ištrauktus laukus – su dokumentu. Praktinis profilio vaidmuo – tikslingas daugiarūšis teksto apdorojimas su aiškiu rezultatu, platesnės užduoties samprotavimą ar išorinius veiksmus paliekant tinkamam vėlesniam etapui.
POST /v1/messagestext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gemini-3.1-flash-lite | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukassystem | Tipasstring|content_block[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop_sequences | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipastool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].input_schema | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasthinking.budget_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasoutput_config.effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmetadata | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukascache_control | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content arba type=text blokas
Tekstas + vaizdas
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1/messagesAiloot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${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-3.1-flash-lite", "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-3.1-flash-lite", "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-3.1-flash-lite",\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-3.1-flash-lite",\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-3.1-flash-lite',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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot gemini-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite – Google stabili daugiarūšio modelio versija, skirta vertimui, transkribavimui, klasifikavimui ir paprastam didelės apimties duomenų ištraukimui. Ji priima tekstą, vaizdus, garsą, vaizdo įrašus ir PDF bei grąžina tekstą, palaikydama samprotavimą, įrankius ir struktūrizuotą išvestį. Tikslios įvesties ir išvesties ribos yra 1,048,576/65,536 žetonų.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Gemini 3.1 Flash-Lite – Google stabilus lengvas daugiarūšis tekstinis modelis dažnoms, aiškiai apibrėžtoms užduotims. Jis paremtas Gemini 3 Pro. Vertimas ir klasifikavimas yra pagrindinės darbo apkrovos; kitos naudingos užduotys – transkribavimas, dokumentų santraukos, esinių išskyrimas ir modelio pasirinkimo klasifikavimas. Šaltinio medžiagą gali sudaryti tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF, o rezultatas yra tekstinis. Naudingoje užduotyje prašoma vienos operacijos ir vienos galutinės formos, pavyzdžiui, išversto pranešimo arba dokumente rastų laukų įrašo.
Vertimui pateikite šaltinio tekstą, tikslinę kalbą, auditoriją ir išsaugotiną terminiją. Google pavyzdyje naudojamos instrukcijos, pagal kurias grąžinamas tik vertimas. Versdami pagalbos pranešimą išsaugokite produktų pavadinimus ir užsakymų nuorodas, o likusį tekstą išverskite natūraliai. Nurodykite, kaip tvarkyti dviprasmybes, kad rezultatas nepridėtų šaltinyje nesančios datos, pažado ar detalės. Prašomą formą pritaikykite paskirties vietai, pavyzdžiui, trumpam atsakymui ar pažymėtam vertimo įrašui.
Transkribavimui pateikite įrašą ir apibrėžkite, ar atsakyme turi būti pasakyti žodžiai, skaitomas redaguotas transkriptas, ar santrauka. Tai skirtingos išvestys. Nurodykite reikiamą intervalą, jei ilgame įraše užduočiai reikalinga tik viena ištrauka. Gamintojo kūrėjo pavyzdyje garsas perduodamas tiesiogiai ir prašoma tekstinio transkripto. Vardus, skaičius ir neaiškias vietas patikrinkite pagal įrašą, išsaugodami originalų šaltinį peržiūrai. Šis bendras daugiarūšis tekstinis profilis savaime nereiškia garso išvesties ar specialaus kalbėtojų atskyrimo rezultato.
Klasifikavimui ar ištraukimui apibrėžkite kategorijas, schemą ir trūkstamų reikšmių taisyklę. Kūrėjo vadove pateikiamas struktūrizuotas JSON kliento atsiliepimui analizuoti, su pagrindžiančia citata ir apibrėžtais laukais. Struktūrizuotame įraše gali būti paminėtas produktas, problemos kategorija ir pasirinkimą pagrindžiantis sakinys. Įtraukite būdingą atvejį, kuris turi likti nežinomas, o ne būti priverstinai priskirtas kategorijai. Net sintaksiškai galiojantį įrašą reikia palyginti su tikruoju šaltinio tekstu.
Dokumentų apdorojimas gali PDF paversti glausta santrauka arba laukų įrašu. Suformuluokite klausimą ir išsaugokite puslapio ar skyriaus nuorodas ten, kur išvadą reikia patikrinti. Lentelės peržiūrai nurodykite svarbius stulpelius ir taisyklę; vizualinei užduočiai – atsakymui reikalingą žymą arba sritį. Dar vienas dokumentuotas naudojimas – modelių maršruto parinkimas: modelis klasifikuoja užklausos sudėtingumą ir grąžina leidžiamą pasirinkimą. Kas bus vykdoma toliau, nusprendžia prijungta programa, o ne pats klasifikacijos tekstas.
Samprotavimas palaikomas, o gamintojas pateikia didesnes pastangas užduotims, kurioms naudinga išsamesnė analizė. Tiksliai stabiliai versijai skirtame puslapyje taip pat nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, atsakymų pagrindimas paieška, pagrindimas Maps duomenimis, URL kontekstas ir struktūrizuota išvestis. Šiame stabiliame 3.1 profilyje Computer Use nepalaikoma; vėlesnio 3.5 Flash-Lite profilio galimybių lentelė kitokia. Aiškiai apibrėžkite įrankių paskirtį ir parametrus bei tęskite darbą nuo tikrų grąžintų rezultatų. Funkcijos pasiūlymas nepatvirtina, kad veiksmas atliktas.
Gamintojo modelio kortelėje nurodytas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis; stabilios versijos API lentelėje – 1,048,576 įvesties žetonų ir 65,536 išvesties žetonų. Rengdami įvestį įskaičiuokite instrukcijas, pokalbį ir šaltinio mediją, o išvesties apimtį parinkite pagal numatomą artefaktą. Gamintojo profiliui dokumentuoti podėlis, paketinis apdorojimas, Flex ir Priority apdorojimas. Kartodami nepriklausomų elementų apdorojimą perkelkite įvesties identifikatorių į rezultatą ir išlaikykite vienodą schemą, kad būtų galima nustatyti trūkstamą atsakymą.
Šis stabilaus modelio identifikatorius skiriasi nuo Gemini 3.1 Flash-Lite Preview ir vėlesnių Flash-Lite versijų. Rengdami pasikartojantį apdorojimą išsaugokite tikslią versiją, o ne laikykite pažįstamą šeimos pavadinimą nekintamos redakcijos garantija. Vertimuose tikrinkite išsaugotą prasmę ir terminus, transkriptus lyginkite su garsu, o ištrauktus laukus – su dokumentu. Praktinis profilio vaidmuo – tikslingas daugiarūšis teksto apdorojimas su aiškiu rezultatu, platesnės užduoties samprotavimą ar išorinius veiksmus paliekant tinkamam vėlesniam etapui.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukaspath.model | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gemini-3.1-flash-lite | Numatyta— |
Laukascontents | Tipascontent[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukascontents[].role | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos user, model | Numatyta— |
Laukascontents[].parts | Tipaspart[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
LaukassystemInstruction | Tipascontent | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
LaukasgenerationConfig.maxOutputTokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
LaukasgenerationConfig.temperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
LaukasgenerationConfig.topP | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
LaukasgenerationConfig.topK | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
LaukasgenerationConfig.stopSequences | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
LaukasgenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
LaukasgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].functionDeclarations | Tipasfunction_declaration[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
LaukastoolConfig.functionCallingConfig.mode | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
LaukassafetySettings | Tipasobject[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
LaukassessionId | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
contents[].parts[].text
Tekstas + vaizdas
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext, image |
Parametrasrequired | Specifikacijacontents |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijanull |
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrastext_file_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo |
Gyvavimo ciklas: exact retained published method
Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
Modelio informacinės lentelės nekeičia metodo pasirinkimo, kainos įverčių ar mokesčių. Galiojantys mokesčiai nustatomi pagal pasirinkto Ailoot metodo įkainius.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Užklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${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-3.1-flash-lite: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-3.1-flash-lite: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-3.1-flash-lite", 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-3.1-flash-lite", 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-3.1-flash-lite',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 arba palaikomas srautinis perdavimas
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus kandidatus ir dalis, įskaitant funkcijų iškvietimus, mąstymo parašus ir naudojimo duomenis; srauto dalis surinkite eilės tvarka.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
LaukasresponseId | Tipasstring |
LaukasmodelVersion | Tipasstring |
Laukascandidates[].content.parts[] | Tipastext|inlineData|functionCall|other part |
Laukascandidates[].finishReason | Tipasstring |
LaukasusageMetadata | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot gemini-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite – Google stabili daugiarūšio modelio versija, skirta vertimui, transkribavimui, klasifikavimui ir paprastam didelės apimties duomenų ištraukimui. Ji priima tekstą, vaizdus, garsą, vaizdo įrašus ir PDF bei grąžina tekstą, palaikydama samprotavimą, įrankius ir struktūrizuotą išvestį. Tikslios įvesties ir išvesties ribos yra 1,048,576/65,536 žetonų.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Gemini 3.1 Flash-Lite – Google stabilus lengvas daugiarūšis tekstinis modelis dažnoms, aiškiai apibrėžtoms užduotims. Jis paremtas Gemini 3 Pro. Vertimas ir klasifikavimas yra pagrindinės darbo apkrovos; kitos naudingos užduotys – transkribavimas, dokumentų santraukos, esinių išskyrimas ir modelio pasirinkimo klasifikavimas. Šaltinio medžiagą gali sudaryti tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF, o rezultatas yra tekstinis. Naudingoje užduotyje prašoma vienos operacijos ir vienos galutinės formos, pavyzdžiui, išversto pranešimo arba dokumente rastų laukų įrašo.
Vertimui pateikite šaltinio tekstą, tikslinę kalbą, auditoriją ir išsaugotiną terminiją. Google pavyzdyje naudojamos instrukcijos, pagal kurias grąžinamas tik vertimas. Versdami pagalbos pranešimą išsaugokite produktų pavadinimus ir užsakymų nuorodas, o likusį tekstą išverskite natūraliai. Nurodykite, kaip tvarkyti dviprasmybes, kad rezultatas nepridėtų šaltinyje nesančios datos, pažado ar detalės. Prašomą formą pritaikykite paskirties vietai, pavyzdžiui, trumpam atsakymui ar pažymėtam vertimo įrašui.
Transkribavimui pateikite įrašą ir apibrėžkite, ar atsakyme turi būti pasakyti žodžiai, skaitomas redaguotas transkriptas, ar santrauka. Tai skirtingos išvestys. Nurodykite reikiamą intervalą, jei ilgame įraše užduočiai reikalinga tik viena ištrauka. Gamintojo kūrėjo pavyzdyje garsas perduodamas tiesiogiai ir prašoma tekstinio transkripto. Vardus, skaičius ir neaiškias vietas patikrinkite pagal įrašą, išsaugodami originalų šaltinį peržiūrai. Šis bendras daugiarūšis tekstinis profilis savaime nereiškia garso išvesties ar specialaus kalbėtojų atskyrimo rezultato.
Klasifikavimui ar ištraukimui apibrėžkite kategorijas, schemą ir trūkstamų reikšmių taisyklę. Kūrėjo vadove pateikiamas struktūrizuotas JSON kliento atsiliepimui analizuoti, su pagrindžiančia citata ir apibrėžtais laukais. Struktūrizuotame įraše gali būti paminėtas produktas, problemos kategorija ir pasirinkimą pagrindžiantis sakinys. Įtraukite būdingą atvejį, kuris turi likti nežinomas, o ne būti priverstinai priskirtas kategorijai. Net sintaksiškai galiojantį įrašą reikia palyginti su tikruoju šaltinio tekstu.
Dokumentų apdorojimas gali PDF paversti glausta santrauka arba laukų įrašu. Suformuluokite klausimą ir išsaugokite puslapio ar skyriaus nuorodas ten, kur išvadą reikia patikrinti. Lentelės peržiūrai nurodykite svarbius stulpelius ir taisyklę; vizualinei užduočiai – atsakymui reikalingą žymą arba sritį. Dar vienas dokumentuotas naudojimas – modelių maršruto parinkimas: modelis klasifikuoja užklausos sudėtingumą ir grąžina leidžiamą pasirinkimą. Kas bus vykdoma toliau, nusprendžia prijungta programa, o ne pats klasifikacijos tekstas.
Samprotavimas palaikomas, o gamintojas pateikia didesnes pastangas užduotims, kurioms naudinga išsamesnė analizė. Tiksliai stabiliai versijai skirtame puslapyje taip pat nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, atsakymų pagrindimas paieška, pagrindimas Maps duomenimis, URL kontekstas ir struktūrizuota išvestis. Šiame stabiliame 3.1 profilyje Computer Use nepalaikoma; vėlesnio 3.5 Flash-Lite profilio galimybių lentelė kitokia. Aiškiai apibrėžkite įrankių paskirtį ir parametrus bei tęskite darbą nuo tikrų grąžintų rezultatų. Funkcijos pasiūlymas nepatvirtina, kad veiksmas atliktas.
Gamintojo modelio kortelėje nurodytas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis; stabilios versijos API lentelėje – 1,048,576 įvesties žetonų ir 65,536 išvesties žetonų. Rengdami įvestį įskaičiuokite instrukcijas, pokalbį ir šaltinio mediją, o išvesties apimtį parinkite pagal numatomą artefaktą. Gamintojo profiliui dokumentuoti podėlis, paketinis apdorojimas, Flex ir Priority apdorojimas. Kartodami nepriklausomų elementų apdorojimą perkelkite įvesties identifikatorių į rezultatą ir išlaikykite vienodą schemą, kad būtų galima nustatyti trūkstamą atsakymą.
Šis stabilaus modelio identifikatorius skiriasi nuo Gemini 3.1 Flash-Lite Preview ir vėlesnių Flash-Lite versijų. Rengdami pasikartojantį apdorojimą išsaugokite tikslią versiją, o ne laikykite pažįstamą šeimos pavadinimą nekintamos redakcijos garantija. Vertimuose tikrinkite išsaugotą prasmę ir terminus, transkriptus lyginkite su garsu, o ištrauktus laukus – su dokumentu. Praktinis profilio vaidmuo – tikslingas daugiarūšis teksto apdorojimas su aiškiu rezultatu, platesnės užduoties samprotavimą ar išorinius veiksmus paliekant tinkamam vėlesniam etapui.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gemini-3.1-flash-lite | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Tekstinis pokalbis | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrascontrol_scope | SpecifikacijaTekstinis pokalbis; stream yra loginė reikšmė, kurios numatytoji reikšmė yra false. |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Metodo pseudonimai: /chat/completions
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.1-flash-lite","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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="gemini-3.1-flash-lite", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot gemini-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite – Google stabili daugiarūšio modelio versija, skirta vertimui, transkribavimui, klasifikavimui ir paprastam didelės apimties duomenų ištraukimui. Ji priima tekstą, vaizdus, garsą, vaizdo įrašus ir PDF bei grąžina tekstą, palaikydama samprotavimą, įrankius ir struktūrizuotą išvestį. Tikslios įvesties ir išvesties ribos yra 1,048,576/65,536 žetonų.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Gemini 3.1 Flash-Lite – Google stabilus lengvas daugiarūšis tekstinis modelis dažnoms, aiškiai apibrėžtoms užduotims. Jis paremtas Gemini 3 Pro. Vertimas ir klasifikavimas yra pagrindinės darbo apkrovos; kitos naudingos užduotys – transkribavimas, dokumentų santraukos, esinių išskyrimas ir modelio pasirinkimo klasifikavimas. Šaltinio medžiagą gali sudaryti tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF, o rezultatas yra tekstinis. Naudingoje užduotyje prašoma vienos operacijos ir vienos galutinės formos, pavyzdžiui, išversto pranešimo arba dokumente rastų laukų įrašo.
Vertimui pateikite šaltinio tekstą, tikslinę kalbą, auditoriją ir išsaugotiną terminiją. Google pavyzdyje naudojamos instrukcijos, pagal kurias grąžinamas tik vertimas. Versdami pagalbos pranešimą išsaugokite produktų pavadinimus ir užsakymų nuorodas, o likusį tekstą išverskite natūraliai. Nurodykite, kaip tvarkyti dviprasmybes, kad rezultatas nepridėtų šaltinyje nesančios datos, pažado ar detalės. Prašomą formą pritaikykite paskirties vietai, pavyzdžiui, trumpam atsakymui ar pažymėtam vertimo įrašui.
Transkribavimui pateikite įrašą ir apibrėžkite, ar atsakyme turi būti pasakyti žodžiai, skaitomas redaguotas transkriptas, ar santrauka. Tai skirtingos išvestys. Nurodykite reikiamą intervalą, jei ilgame įraše užduočiai reikalinga tik viena ištrauka. Gamintojo kūrėjo pavyzdyje garsas perduodamas tiesiogiai ir prašoma tekstinio transkripto. Vardus, skaičius ir neaiškias vietas patikrinkite pagal įrašą, išsaugodami originalų šaltinį peržiūrai. Šis bendras daugiarūšis tekstinis profilis savaime nereiškia garso išvesties ar specialaus kalbėtojų atskyrimo rezultato.
Klasifikavimui ar ištraukimui apibrėžkite kategorijas, schemą ir trūkstamų reikšmių taisyklę. Kūrėjo vadove pateikiamas struktūrizuotas JSON kliento atsiliepimui analizuoti, su pagrindžiančia citata ir apibrėžtais laukais. Struktūrizuotame įraše gali būti paminėtas produktas, problemos kategorija ir pasirinkimą pagrindžiantis sakinys. Įtraukite būdingą atvejį, kuris turi likti nežinomas, o ne būti priverstinai priskirtas kategorijai. Net sintaksiškai galiojantį įrašą reikia palyginti su tikruoju šaltinio tekstu.
Dokumentų apdorojimas gali PDF paversti glausta santrauka arba laukų įrašu. Suformuluokite klausimą ir išsaugokite puslapio ar skyriaus nuorodas ten, kur išvadą reikia patikrinti. Lentelės peržiūrai nurodykite svarbius stulpelius ir taisyklę; vizualinei užduočiai – atsakymui reikalingą žymą arba sritį. Dar vienas dokumentuotas naudojimas – modelių maršruto parinkimas: modelis klasifikuoja užklausos sudėtingumą ir grąžina leidžiamą pasirinkimą. Kas bus vykdoma toliau, nusprendžia prijungta programa, o ne pats klasifikacijos tekstas.
Samprotavimas palaikomas, o gamintojas pateikia didesnes pastangas užduotims, kurioms naudinga išsamesnė analizė. Tiksliai stabiliai versijai skirtame puslapyje taip pat nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, atsakymų pagrindimas paieška, pagrindimas Maps duomenimis, URL kontekstas ir struktūrizuota išvestis. Šiame stabiliame 3.1 profilyje Computer Use nepalaikoma; vėlesnio 3.5 Flash-Lite profilio galimybių lentelė kitokia. Aiškiai apibrėžkite įrankių paskirtį ir parametrus bei tęskite darbą nuo tikrų grąžintų rezultatų. Funkcijos pasiūlymas nepatvirtina, kad veiksmas atliktas.
Gamintojo modelio kortelėje nurodytas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis; stabilios versijos API lentelėje – 1,048,576 įvesties žetonų ir 65,536 išvesties žetonų. Rengdami įvestį įskaičiuokite instrukcijas, pokalbį ir šaltinio mediją, o išvesties apimtį parinkite pagal numatomą artefaktą. Gamintojo profiliui dokumentuoti podėlis, paketinis apdorojimas, Flex ir Priority apdorojimas. Kartodami nepriklausomų elementų apdorojimą perkelkite įvesties identifikatorių į rezultatą ir išlaikykite vienodą schemą, kad būtų galima nustatyti trūkstamą atsakymą.
Šis stabilaus modelio identifikatorius skiriasi nuo Gemini 3.1 Flash-Lite Preview ir vėlesnių Flash-Lite versijų. Rengdami pasikartojantį apdorojimą išsaugokite tikslią versiją, o ne laikykite pažįstamą šeimos pavadinimą nekintamos redakcijos garantija. Vertimuose tikrinkite išsaugotą prasmę ir terminus, transkriptus lyginkite su garsu, o ištrauktus laukus – su dokumentu. Praktinis profilio vaidmuo – tikslingas daugiarūšis teksto apdorojimas su aiškiu rezultatu, platesnės užduoties samprotavimą ar išorinius veiksmus paliekant tinkamam vėlesniam etapui.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gemini-3.1-flash-lite | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "gemini-3.1-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'gemini-3.1-flash-lite', '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': 'gemini-3.1-flash-lite', '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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot gemini-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
google/gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite – Google stabili daugiarūšio modelio versija, skirta vertimui, transkribavimui, klasifikavimui ir paprastam didelės apimties duomenų ištraukimui. Ji priima tekstą, vaizdus, garsą, vaizdo įrašus ir PDF bei grąžina tekstą, palaikydama samprotavimą, įrankius ir struktūrizuotą išvestį. Tikslios įvesties ir išvesties ribos yra 1,048,576/65,536 žetonų.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Gemini 3.1 Flash-Lite – Google stabilus lengvas daugiarūšis tekstinis modelis dažnoms, aiškiai apibrėžtoms užduotims. Jis paremtas Gemini 3 Pro. Vertimas ir klasifikavimas yra pagrindinės darbo apkrovos; kitos naudingos užduotys – transkribavimas, dokumentų santraukos, esinių išskyrimas ir modelio pasirinkimo klasifikavimas. Šaltinio medžiagą gali sudaryti tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF, o rezultatas yra tekstinis. Naudingoje užduotyje prašoma vienos operacijos ir vienos galutinės formos, pavyzdžiui, išversto pranešimo arba dokumente rastų laukų įrašo.
Vertimui pateikite šaltinio tekstą, tikslinę kalbą, auditoriją ir išsaugotiną terminiją. Google pavyzdyje naudojamos instrukcijos, pagal kurias grąžinamas tik vertimas. Versdami pagalbos pranešimą išsaugokite produktų pavadinimus ir užsakymų nuorodas, o likusį tekstą išverskite natūraliai. Nurodykite, kaip tvarkyti dviprasmybes, kad rezultatas nepridėtų šaltinyje nesančios datos, pažado ar detalės. Prašomą formą pritaikykite paskirties vietai, pavyzdžiui, trumpam atsakymui ar pažymėtam vertimo įrašui.
Transkribavimui pateikite įrašą ir apibrėžkite, ar atsakyme turi būti pasakyti žodžiai, skaitomas redaguotas transkriptas, ar santrauka. Tai skirtingos išvestys. Nurodykite reikiamą intervalą, jei ilgame įraše užduočiai reikalinga tik viena ištrauka. Gamintojo kūrėjo pavyzdyje garsas perduodamas tiesiogiai ir prašoma tekstinio transkripto. Vardus, skaičius ir neaiškias vietas patikrinkite pagal įrašą, išsaugodami originalų šaltinį peržiūrai. Šis bendras daugiarūšis tekstinis profilis savaime nereiškia garso išvesties ar specialaus kalbėtojų atskyrimo rezultato.
Klasifikavimui ar ištraukimui apibrėžkite kategorijas, schemą ir trūkstamų reikšmių taisyklę. Kūrėjo vadove pateikiamas struktūrizuotas JSON kliento atsiliepimui analizuoti, su pagrindžiančia citata ir apibrėžtais laukais. Struktūrizuotame įraše gali būti paminėtas produktas, problemos kategorija ir pasirinkimą pagrindžiantis sakinys. Įtraukite būdingą atvejį, kuris turi likti nežinomas, o ne būti priverstinai priskirtas kategorijai. Net sintaksiškai galiojantį įrašą reikia palyginti su tikruoju šaltinio tekstu.
Dokumentų apdorojimas gali PDF paversti glausta santrauka arba laukų įrašu. Suformuluokite klausimą ir išsaugokite puslapio ar skyriaus nuorodas ten, kur išvadą reikia patikrinti. Lentelės peržiūrai nurodykite svarbius stulpelius ir taisyklę; vizualinei užduočiai – atsakymui reikalingą žymą arba sritį. Dar vienas dokumentuotas naudojimas – modelių maršruto parinkimas: modelis klasifikuoja užklausos sudėtingumą ir grąžina leidžiamą pasirinkimą. Kas bus vykdoma toliau, nusprendžia prijungta programa, o ne pats klasifikacijos tekstas.
Samprotavimas palaikomas, o gamintojas pateikia didesnes pastangas užduotims, kurioms naudinga išsamesnė analizė. Tiksliai stabiliai versijai skirtame puslapyje taip pat nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, atsakymų pagrindimas paieška, pagrindimas Maps duomenimis, URL kontekstas ir struktūrizuota išvestis. Šiame stabiliame 3.1 profilyje Computer Use nepalaikoma; vėlesnio 3.5 Flash-Lite profilio galimybių lentelė kitokia. Aiškiai apibrėžkite įrankių paskirtį ir parametrus bei tęskite darbą nuo tikrų grąžintų rezultatų. Funkcijos pasiūlymas nepatvirtina, kad veiksmas atliktas.
Gamintojo modelio kortelėje nurodytas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis; stabilios versijos API lentelėje – 1,048,576 įvesties žetonų ir 65,536 išvesties žetonų. Rengdami įvestį įskaičiuokite instrukcijas, pokalbį ir šaltinio mediją, o išvesties apimtį parinkite pagal numatomą artefaktą. Gamintojo profiliui dokumentuoti podėlis, paketinis apdorojimas, Flex ir Priority apdorojimas. Kartodami nepriklausomų elementų apdorojimą perkelkite įvesties identifikatorių į rezultatą ir išlaikykite vienodą schemą, kad būtų galima nustatyti trūkstamą atsakymą.
Šis stabilaus modelio identifikatorius skiriasi nuo Gemini 3.1 Flash-Lite Preview ir vėlesnių Flash-Lite versijų. Rengdami pasikartojantį apdorojimą išsaugokite tikslią versiją, o ne laikykite pažįstamą šeimos pavadinimą nekintamos redakcijos garantija. Vertimuose tikrinkite išsaugotą prasmę ir terminus, transkriptus lyginkite su garsu, o ištrauktus laukus – su dokumentu. Praktinis profilio vaidmuo – tikslingas daugiarūšis teksto apdorojimas su aiškiu rezultatu, platesnės užduoties samprotavimą ar išorinius veiksmus paliekant tinkamam vėlesniam etapui.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos google/gemini-3.1-flash-lite | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${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-flash-lite", "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-flash-lite',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-flash-lite',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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot gemini-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
google/gemini-3.1-flash-liteGemini 3.1 Flash-Lite – Google stabili daugiarūšio modelio versija, skirta vertimui, transkribavimui, klasifikavimui ir paprastam didelės apimties duomenų ištraukimui. Ji priima tekstą, vaizdus, garsą, vaizdo įrašus ir PDF bei grąžina tekstą, palaikydama samprotavimą, įrankius ir struktūrizuotą išvestį. Tikslios įvesties ir išvesties ribos yra 1,048,576/65,536 žetonų.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Gemini 3.1 Flash-Lite – Google stabilus lengvas daugiarūšis tekstinis modelis dažnoms, aiškiai apibrėžtoms užduotims. Jis paremtas Gemini 3 Pro. Vertimas ir klasifikavimas yra pagrindinės darbo apkrovos; kitos naudingos užduotys – transkribavimas, dokumentų santraukos, esinių išskyrimas ir modelio pasirinkimo klasifikavimas. Šaltinio medžiagą gali sudaryti tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF, o rezultatas yra tekstinis. Naudingoje užduotyje prašoma vienos operacijos ir vienos galutinės formos, pavyzdžiui, išversto pranešimo arba dokumente rastų laukų įrašo.
Vertimui pateikite šaltinio tekstą, tikslinę kalbą, auditoriją ir išsaugotiną terminiją. Google pavyzdyje naudojamos instrukcijos, pagal kurias grąžinamas tik vertimas. Versdami pagalbos pranešimą išsaugokite produktų pavadinimus ir užsakymų nuorodas, o likusį tekstą išverskite natūraliai. Nurodykite, kaip tvarkyti dviprasmybes, kad rezultatas nepridėtų šaltinyje nesančios datos, pažado ar detalės. Prašomą formą pritaikykite paskirties vietai, pavyzdžiui, trumpam atsakymui ar pažymėtam vertimo įrašui.
Transkribavimui pateikite įrašą ir apibrėžkite, ar atsakyme turi būti pasakyti žodžiai, skaitomas redaguotas transkriptas, ar santrauka. Tai skirtingos išvestys. Nurodykite reikiamą intervalą, jei ilgame įraše užduočiai reikalinga tik viena ištrauka. Gamintojo kūrėjo pavyzdyje garsas perduodamas tiesiogiai ir prašoma tekstinio transkripto. Vardus, skaičius ir neaiškias vietas patikrinkite pagal įrašą, išsaugodami originalų šaltinį peržiūrai. Šis bendras daugiarūšis tekstinis profilis savaime nereiškia garso išvesties ar specialaus kalbėtojų atskyrimo rezultato.
Klasifikavimui ar ištraukimui apibrėžkite kategorijas, schemą ir trūkstamų reikšmių taisyklę. Kūrėjo vadove pateikiamas struktūrizuotas JSON kliento atsiliepimui analizuoti, su pagrindžiančia citata ir apibrėžtais laukais. Struktūrizuotame įraše gali būti paminėtas produktas, problemos kategorija ir pasirinkimą pagrindžiantis sakinys. Įtraukite būdingą atvejį, kuris turi likti nežinomas, o ne būti priverstinai priskirtas kategorijai. Net sintaksiškai galiojantį įrašą reikia palyginti su tikruoju šaltinio tekstu.
Dokumentų apdorojimas gali PDF paversti glausta santrauka arba laukų įrašu. Suformuluokite klausimą ir išsaugokite puslapio ar skyriaus nuorodas ten, kur išvadą reikia patikrinti. Lentelės peržiūrai nurodykite svarbius stulpelius ir taisyklę; vizualinei užduočiai – atsakymui reikalingą žymą arba sritį. Dar vienas dokumentuotas naudojimas – modelių maršruto parinkimas: modelis klasifikuoja užklausos sudėtingumą ir grąžina leidžiamą pasirinkimą. Kas bus vykdoma toliau, nusprendžia prijungta programa, o ne pats klasifikacijos tekstas.
Samprotavimas palaikomas, o gamintojas pateikia didesnes pastangas užduotims, kurioms naudinga išsamesnė analizė. Tiksliai stabiliai versijai skirtame puslapyje taip pat nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, atsakymų pagrindimas paieška, pagrindimas Maps duomenimis, URL kontekstas ir struktūrizuota išvestis. Šiame stabiliame 3.1 profilyje Computer Use nepalaikoma; vėlesnio 3.5 Flash-Lite profilio galimybių lentelė kitokia. Aiškiai apibrėžkite įrankių paskirtį ir parametrus bei tęskite darbą nuo tikrų grąžintų rezultatų. Funkcijos pasiūlymas nepatvirtina, kad veiksmas atliktas.
Gamintojo modelio kortelėje nurodytas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis; stabilios versijos API lentelėje – 1,048,576 įvesties žetonų ir 65,536 išvesties žetonų. Rengdami įvestį įskaičiuokite instrukcijas, pokalbį ir šaltinio mediją, o išvesties apimtį parinkite pagal numatomą artefaktą. Gamintojo profiliui dokumentuoti podėlis, paketinis apdorojimas, Flex ir Priority apdorojimas. Kartodami nepriklausomų elementų apdorojimą perkelkite įvesties identifikatorių į rezultatą ir išlaikykite vienodą schemą, kad būtų galima nustatyti trūkstamą atsakymą.
Šis stabilaus modelio identifikatorius skiriasi nuo Gemini 3.1 Flash-Lite Preview ir vėlesnių Flash-Lite versijų. Rengdami pasikartojantį apdorojimą išsaugokite tikslią versiją, o ne laikykite pažįstamą šeimos pavadinimą nekintamos redakcijos garantija. Vertimuose tikrinkite išsaugotą prasmę ir terminus, transkriptus lyginkite su garsu, o ištrauktus laukus – su dokumentu. Praktinis profilio vaidmuo – tikslingas daugiarūšis teksto apdorojimas su aiškiu rezultatu, platesnės užduoties samprotavimą ar išorinius veiksmus paliekant tinkamam vėlesniam etapui.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos google/gemini-3.1-flash-lite | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0005 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.00005 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą $0.0001666666666666666 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "google/gemini-3.1-flash-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-flash-lite', '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-flash-lite', '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 arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot gemini-3.1-flash-lite
Ailoot Ultra gemini-3.1-flash-lite, google/gemini-3.1-flash-lite
/chat/completions
google/gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.1-flash-lite
Techninis pavyzdys anglų kalba
Localize a compact service message\n\nTranslate into Spanish for a small-business customer: “Invoice INV-204 is ready. The bank transfer has not arrived yet; access starts after payment confirmation.” Keep INV-204 unchanged and return only the translated message. Preserve the distinction between invoice availability, receipt of funds and activation.A Spanish message containing the unchanged invoice reference and the original payment-to-access condition.Check that the translation does not imply that payment is received or access is already active.