Gemini 3.7 Flash yra konkrečiu pavadinimu įvardytas Google daugiarūšio samprotavimo profilis programavimui, agentiniams darbo procesams ir kelių žingsnių vykdymui. Jis sukurtas Gemini 3.6 Flash pagrindu, papildant algoritminiais samprotavimo pakeitimais ir agentinio vaizdo įrašų supratimo palaikymu. Tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF gali sudaryti tekstinio rezultato šaltinio medžiagą. Naudingi rezultatai apima konkrečią kodo pataisą, dizaino maketo ir realizacijos palyginimą ar šaltiniais pagrįstą įrašo įvykių analizę.
3.7 kūrėjų vadove pabrėžiama geresnė atitiktis dizainui kuriant darbalaukio ir žiniatinklio sprendimus. Tokiai užduočiai pateikite numatytą maketą, aktualų šaltinio kodą ir matomą neatitiktį. Paprašykite palyginti konkrečius elementus, pavyzdžiui, tarpus, komponentų būsenas, teksto hierarchiją ar sąveikos elgseną. Dizaino palyginimui paprašykite neatitikčių tarp nustatymų skydelio maketo ir esamos jo realizacijos sąrašo, kiekvieną siūlomą pataisą susiejant su ekrano kopija ar šaltinio kodu. Rezultatas turi nurodyti, ką reikia keisti, tyliai neišplečiant dizaino už pateiktų reikalavimų ribų.
Programavimo darbo procesui nurodykite tikslą, esamą elgseną, aktualius failus ir apribojimus. Google pozicionuoja 3.7 programinės įrangos problemoms spręsti ir nesėkmingiems agento ciklams mažinti, tačiau naudinga peržiūra vis tiek tikrina tikrąjį pakeitimą ir validavimo rezultatą. Pokalbyje išlaikykite įrankiais gautų stebėjimų seką, kad vėlesnis žingsnis neprasidėtų nuo išgalvoto kodo bazės aprašymo. Galutinis rezultatas gali atskirti siūlomą pakeitimą nuo tokio, kuris patvirtintas prijungtos programos įrankiais.
Dokumentuoti mąstymo lygiai yra low, medium ir high, o numatytasis — medium. Low leidžia greičiau pateikti apibrėžtos apimties atsakymus, o high skirtas sudėtingam samprotavimui ir ilgesniam darbui su įrankiais. Gemini 3.7 Flash nepalaiko minimal mąstymo lygio. Todėl trumpai vienos sąsajos neatitikties analizei ir išsamiam kelių failų tyrimui reikia skirtingo pastangų pasirinkimo. Prieš prašydami ilgesnės samprotavimo ir veiksmų sekos, apibrėžkite galutinį artefaktą ir sąlygas, kurias jis turi atitikti.
Būtent šio modelio puslapyje nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, grindimas paieškos šaltiniais, grindimas Maps šaltiniais ir URL kontekstas. Computer Use pažymėtas kaip preliminariai prieinama galimybė, o struktūruotos išvestys gali apibrėžti rezultato įrašą. Funkcijos iškvietimo užklausa yra siūloma operacija, kurią turi atlikti prijungta programa, o tada grąžinti jos rezultatą. Agento užduočiai aiškiai apibrėžkite įrankio paskirtį ir išsaugokite tikrąjį rezultatą prieš prašydami modelio tęsti. Ištraukdami duomenis iš dokumento apibrėžkite laukus, priimtinas reikšmes ir tai, kaip turi būti vaizduojama trūkstama informacija.
Ši versija palaiko agentinį vaizdo įrašų supratimą. Pateikite aktualų įrašą ir nurodykite nagrinėtiną įvykį ar ryšį. Praktinė užduotis gali klausti, koks matomas veiksmas paaiškina būsenos pokytį, arba prašyti nuoseklaus įvykių aprašymo su įrodymais iš klipo. Vaizdai ir PDF puslapiai panašiai gali padėti atlikti vaizdinį ar dokumentų palyginimą. Išvestis išlieka tekstinė: interpretacija, ištraukti duomenys, kodas ar rašytinis paaiškinimas. Vaizdo įrašų, vaizdinių kūrinių ar kalbos generavimas priklauso atskiriems modelių profiliams.
Būtent Google 3.7 API lentelėje nurodyta 1 048 576 įvesties žetonų ir 65 536 išvesties žetonų, o savojo modelio kortelėje aprašomas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis. Rengdami įvestį įtraukite instrukcijas, ankstesnius pokalbio žingsnius ir pateiktą mediją. Gamintojo profiliui nurodytas paketinis apdorojimas ir podėliavimas, taip pat Flex ir Priority parinktys. Nepriklausomų užklausų rinkinyje išsaugokite šaltinių identifikatorius ir nuoseklų rezultato formatą, kad kiekvieną atsakymą būtų galima patikrinti pagal jo įvestį.
Galimi apribojimai apima haliucinacijas ir retkarčiais pasitaikantį lėtumą ar laukimo laiko viršijimą. Jo žinių riba yra 2026 m. kovas, o kai kurių sričių — 2025 m. sausis. Pateikite aktualią šaltinių medžiagą, kai išvada priklauso nuo naujesnių faktų. Naudinga šios versijos išskirtinė savybė yra dokumentuotas dėmesys programinės įrangos problemoms, dizaino laikymuisi ir samprotavimui apie vaizdo įrašus; šiuos rezultatus tikrinkite pagal tikrąjį maketą, kodą ar mediją, užuot konkrečiu pavadinimu įvardytą istorinį profilį pakeitę naujesnėmis funkcijomis.
", "aboutText": "Gemini 3.7 Flash yra konkrečiu pavadinimu įvardytas Google daugiarūšio samprotavimo profilis programavimui, agentiniams darbo procesams ir kelių žingsnių vykdymui. Jis sukurtas Gemini 3.6 Flash pagrindu, papildant algoritminiais samprotavimo pakeitimais ir agentinio vaizdo įrašų supratimo palaikymu. Tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF gali sudaryti tekstinio rezultato šaltinio medžiagą. Naudingi rezultatai apima konkrečią kodo pataisą, dizaino maketo ir realizacijos palyginimą ar šaltiniais pagrįstą įrašo įvykių analizę.\n\n3.7 kūrėjų vadove pabrėžiama geresnė atitiktis dizainui kuriant darbalaukio ir žiniatinklio sprendimus. Tokiai užduočiai pateikite numatytą maketą, aktualų šaltinio kodą ir matomą neatitiktį. Paprašykite palyginti konkrečius elementus, pavyzdžiui, tarpus, komponentų būsenas, teksto hierarchiją ar sąveikos elgseną. Dizaino palyginimui paprašykite neatitikčių tarp nustatymų skydelio maketo ir esamos jo realizacijos sąrašo, kiekvieną siūlomą pataisą susiejant su ekrano kopija ar šaltinio kodu. Rezultatas turi nurodyti, ką reikia keisti, tyliai neišplečiant dizaino už pateiktų reikalavimų ribų.\n\nProgramavimo darbo procesui nurodykite tikslą, esamą elgseną, aktualius failus ir apribojimus. Google pozicionuoja 3.7 programinės įrangos problemoms spręsti ir nesėkmingiems agento ciklams mažinti, tačiau naudinga peržiūra vis tiek tikrina tikrąjį pakeitimą ir validavimo rezultatą. Pokalbyje išlaikykite įrankiais gautų stebėjimų seką, kad vėlesnis žingsnis neprasidėtų nuo išgalvoto kodo bazės aprašymo. Galutinis rezultatas gali atskirti siūlomą pakeitimą nuo tokio, kuris patvirtintas prijungtos programos įrankiais.\n\nDokumentuoti mąstymo lygiai yra low, medium ir high, o numatytasis — medium. Low leidžia greičiau pateikti apibrėžtos apimties atsakymus, o high skirtas sudėtingam samprotavimui ir ilgesniam darbui su įrankiais. Gemini 3.7 Flash nepalaiko minimal mąstymo lygio. Todėl trumpai vienos sąsajos neatitikties analizei ir išsamiam kelių failų tyrimui reikia skirtingo pastangų pasirinkimo. Prieš prašydami ilgesnės samprotavimo ir veiksmų sekos, apibrėžkite galutinį artefaktą ir sąlygas, kurias jis turi atitikti.\n\nBūtent šio modelio puslapyje nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, grindimas paieškos šaltiniais, grindimas Maps šaltiniais ir URL kontekstas. Computer Use pažymėtas kaip preliminariai prieinama galimybė, o struktūruotos išvestys gali apibrėžti rezultato įrašą. Funkcijos iškvietimo užklausa yra siūloma operacija, kurią turi atlikti prijungta programa, o tada grąžinti jos rezultatą. Agento užduočiai aiškiai apibrėžkite įrankio paskirtį ir išsaugokite tikrąjį rezultatą prieš prašydami modelio tęsti. Ištraukdami duomenis iš dokumento apibrėžkite laukus, priimtinas reikšmes ir tai, kaip turi būti vaizduojama trūkstama informacija.\n\nŠi versija palaiko agentinį vaizdo įrašų supratimą. Pateikite aktualų įrašą ir nurodykite nagrinėtiną įvykį ar ryšį. Praktinė užduotis gali klausti, koks matomas veiksmas paaiškina būsenos pokytį, arba prašyti nuoseklaus įvykių aprašymo su įrodymais iš klipo. Vaizdai ir PDF puslapiai panašiai gali padėti atlikti vaizdinį ar dokumentų palyginimą. Išvestis išlieka tekstinė: interpretacija, ištraukti duomenys, kodas ar rašytinis paaiškinimas. Vaizdo įrašų, vaizdinių kūrinių ar kalbos generavimas priklauso atskiriems modelių profiliams.\n\nBūtent Google 3.7 API lentelėje nurodyta 1 048 576 įvesties žetonų ir 65 536 išvesties žetonų, o savojo modelio kortelėje aprašomas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis. Rengdami įvestį įtraukite instrukcijas, ankstesnius pokalbio žingsnius ir pateiktą mediją. Gamintojo profiliui nurodytas paketinis apdorojimas ir podėliavimas, taip pat Flex ir Priority parinktys. Nepriklausomų užklausų rinkinyje išsaugokite šaltinių identifikatorius ir nuoseklų rezultato formatą, kad kiekvieną atsakymą būtų galima patikrinti pagal jo įvestį.\n\nGalimi apribojimai apima haliucinacijas ir retkarčiais pasitaikantį lėtumą ar laukimo laiko viršijimą. Jo žinių riba yra 2026 m. kovas, o kai kurių sričių — 2025 m. sausis. Pateikite aktualią šaltinių medžiagą, kai išvada priklauso nuo naujesnių faktų. Naudinga šios versijos išskirtinė savybė yra dokumentuotas dėmesys programinės įrangos problemoms, dizaino laikymuisi ir samprotavimui apie vaizdo įrašus; šiuos rezultatus tikrinkite pagal tikrąjį maketą, kodą ar mediją, užuot konkrečiu pavadinimu įvardytą istorinį profilį pakeitę naujesnėmis funkcijomis.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Match a written panel specification\n\nCompare this panel specification with its CSS. Specification: title above the form; labels remain visible; error text appears below its field. CSS: .panel{display:flex;flex-direction:column-reverse} .field label{display:none}. Explain the mismatches and propose the smallest CSS and markup corrections. Give inspection checks for normal and error states using the supplied written requirements.A mismatch list, focused CSS/markup changes and normal/error-state inspection checks.Check that each proposed change maps to a stated requirement without redesigning other elements.gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash derina daugiarūšį samprotavimą su programavimu ir kelių žingsnių agentiniu darbu. Google 3.7 profilis akcentuoja tikslų dizaino maketų atkartojimą ir agentinį vaizdo įrašų supratimą su low, medium ir high samprotavimo lygiais. Jis priima tekstą ir mediją, grąžina tekstą, o dokumentuotos 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 3.7 Flash yra konkrečiu pavadinimu įvardytas Google daugiarūšio samprotavimo profilis programavimui, agentiniams darbo procesams ir kelių žingsnių vykdymui. Jis sukurtas Gemini 3.6 Flash pagrindu, papildant algoritminiais samprotavimo pakeitimais ir agentinio vaizdo įrašų supratimo palaikymu. Tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF gali sudaryti tekstinio rezultato šaltinio medžiagą. Naudingi rezultatai apima konkrečią kodo pataisą, dizaino maketo ir realizacijos palyginimą ar šaltiniais pagrįstą įrašo įvykių analizę.
3.7 kūrėjų vadove pabrėžiama geresnė atitiktis dizainui kuriant darbalaukio ir žiniatinklio sprendimus. Tokiai užduočiai pateikite numatytą maketą, aktualų šaltinio kodą ir matomą neatitiktį. Paprašykite palyginti konkrečius elementus, pavyzdžiui, tarpus, komponentų būsenas, teksto hierarchiją ar sąveikos elgseną. Dizaino palyginimui paprašykite neatitikčių tarp nustatymų skydelio maketo ir esamos jo realizacijos sąrašo, kiekvieną siūlomą pataisą susiejant su ekrano kopija ar šaltinio kodu. Rezultatas turi nurodyti, ką reikia keisti, tyliai neišplečiant dizaino už pateiktų reikalavimų ribų.
Programavimo darbo procesui nurodykite tikslą, esamą elgseną, aktualius failus ir apribojimus. Google pozicionuoja 3.7 programinės įrangos problemoms spręsti ir nesėkmingiems agento ciklams mažinti, tačiau naudinga peržiūra vis tiek tikrina tikrąjį pakeitimą ir validavimo rezultatą. Pokalbyje išlaikykite įrankiais gautų stebėjimų seką, kad vėlesnis žingsnis neprasidėtų nuo išgalvoto kodo bazės aprašymo. Galutinis rezultatas gali atskirti siūlomą pakeitimą nuo tokio, kuris patvirtintas prijungtos programos įrankiais.
Dokumentuoti mąstymo lygiai yra low, medium ir high, o numatytasis — medium. Low leidžia greičiau pateikti apibrėžtos apimties atsakymus, o high skirtas sudėtingam samprotavimui ir ilgesniam darbui su įrankiais. Gemini 3.7 Flash nepalaiko minimal mąstymo lygio. Todėl trumpai vienos sąsajos neatitikties analizei ir išsamiam kelių failų tyrimui reikia skirtingo pastangų pasirinkimo. Prieš prašydami ilgesnės samprotavimo ir veiksmų sekos, apibrėžkite galutinį artefaktą ir sąlygas, kurias jis turi atitikti.
Būtent šio modelio puslapyje nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, grindimas paieškos šaltiniais, grindimas Maps šaltiniais ir URL kontekstas. Computer Use pažymėtas kaip preliminariai prieinama galimybė, o struktūruotos išvestys gali apibrėžti rezultato įrašą. Funkcijos iškvietimo užklausa yra siūloma operacija, kurią turi atlikti prijungta programa, o tada grąžinti jos rezultatą. Agento užduočiai aiškiai apibrėžkite įrankio paskirtį ir išsaugokite tikrąjį rezultatą prieš prašydami modelio tęsti. Ištraukdami duomenis iš dokumento apibrėžkite laukus, priimtinas reikšmes ir tai, kaip turi būti vaizduojama trūkstama informacija.
Ši versija palaiko agentinį vaizdo įrašų supratimą. Pateikite aktualų įrašą ir nurodykite nagrinėtiną įvykį ar ryšį. Praktinė užduotis gali klausti, koks matomas veiksmas paaiškina būsenos pokytį, arba prašyti nuoseklaus įvykių aprašymo su įrodymais iš klipo. Vaizdai ir PDF puslapiai panašiai gali padėti atlikti vaizdinį ar dokumentų palyginimą. Išvestis išlieka tekstinė: interpretacija, ištraukti duomenys, kodas ar rašytinis paaiškinimas. Vaizdo įrašų, vaizdinių kūrinių ar kalbos generavimas priklauso atskiriems modelių profiliams.
Būtent Google 3.7 API lentelėje nurodyta 1 048 576 įvesties žetonų ir 65 536 išvesties žetonų, o savojo modelio kortelėje aprašomas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis. Rengdami įvestį įtraukite instrukcijas, ankstesnius pokalbio žingsnius ir pateiktą mediją. Gamintojo profiliui nurodytas paketinis apdorojimas ir podėliavimas, taip pat Flex ir Priority parinktys. Nepriklausomų užklausų rinkinyje išsaugokite šaltinių identifikatorius ir nuoseklų rezultato formatą, kad kiekvieną atsakymą būtų galima patikrinti pagal jo įvestį.
Galimi apribojimai apima haliucinacijas ir retkarčiais pasitaikantį lėtumą ar laukimo laiko viršijimą. Jo žinių riba yra 2026 m. kovas, o kai kurių sričių — 2025 m. sausis. Pateikite aktualią šaltinių medžiagą, kai išvada priklauso nuo naujesnių faktų. Naudinga šios versijos išskirtinė savybė yra dokumentuotas dėmesys programinės įrangos problemoms, dizaino laikymuisi ir samprotavimui apie vaizdo įrašus; šiuos rezultatus tikrinkite pagal tikrąjį maketą, kodą ar mediją, užuot konkrečiu pavadinimu įvardytą istorinį profilį pakeitę naujesnėmis funkcijomis.
POST /v1/messagestext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gemini-3.7-flash | 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 | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.015 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.015 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${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-3.7-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.7-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.7-flash",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.7-flash",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.7-flash',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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash derina daugiarūšį samprotavimą su programavimu ir kelių žingsnių agentiniu darbu. Google 3.7 profilis akcentuoja tikslų dizaino maketų atkartojimą ir agentinį vaizdo įrašų supratimą su low, medium ir high samprotavimo lygiais. Jis priima tekstą ir mediją, grąžina tekstą, o dokumentuotos 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 3.7 Flash yra konkrečiu pavadinimu įvardytas Google daugiarūšio samprotavimo profilis programavimui, agentiniams darbo procesams ir kelių žingsnių vykdymui. Jis sukurtas Gemini 3.6 Flash pagrindu, papildant algoritminiais samprotavimo pakeitimais ir agentinio vaizdo įrašų supratimo palaikymu. Tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF gali sudaryti tekstinio rezultato šaltinio medžiagą. Naudingi rezultatai apima konkrečią kodo pataisą, dizaino maketo ir realizacijos palyginimą ar šaltiniais pagrįstą įrašo įvykių analizę.
3.7 kūrėjų vadove pabrėžiama geresnė atitiktis dizainui kuriant darbalaukio ir žiniatinklio sprendimus. Tokiai užduočiai pateikite numatytą maketą, aktualų šaltinio kodą ir matomą neatitiktį. Paprašykite palyginti konkrečius elementus, pavyzdžiui, tarpus, komponentų būsenas, teksto hierarchiją ar sąveikos elgseną. Dizaino palyginimui paprašykite neatitikčių tarp nustatymų skydelio maketo ir esamos jo realizacijos sąrašo, kiekvieną siūlomą pataisą susiejant su ekrano kopija ar šaltinio kodu. Rezultatas turi nurodyti, ką reikia keisti, tyliai neišplečiant dizaino už pateiktų reikalavimų ribų.
Programavimo darbo procesui nurodykite tikslą, esamą elgseną, aktualius failus ir apribojimus. Google pozicionuoja 3.7 programinės įrangos problemoms spręsti ir nesėkmingiems agento ciklams mažinti, tačiau naudinga peržiūra vis tiek tikrina tikrąjį pakeitimą ir validavimo rezultatą. Pokalbyje išlaikykite įrankiais gautų stebėjimų seką, kad vėlesnis žingsnis neprasidėtų nuo išgalvoto kodo bazės aprašymo. Galutinis rezultatas gali atskirti siūlomą pakeitimą nuo tokio, kuris patvirtintas prijungtos programos įrankiais.
Dokumentuoti mąstymo lygiai yra low, medium ir high, o numatytasis — medium. Low leidžia greičiau pateikti apibrėžtos apimties atsakymus, o high skirtas sudėtingam samprotavimui ir ilgesniam darbui su įrankiais. Gemini 3.7 Flash nepalaiko minimal mąstymo lygio. Todėl trumpai vienos sąsajos neatitikties analizei ir išsamiam kelių failų tyrimui reikia skirtingo pastangų pasirinkimo. Prieš prašydami ilgesnės samprotavimo ir veiksmų sekos, apibrėžkite galutinį artefaktą ir sąlygas, kurias jis turi atitikti.
Būtent šio modelio puslapyje nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, grindimas paieškos šaltiniais, grindimas Maps šaltiniais ir URL kontekstas. Computer Use pažymėtas kaip preliminariai prieinama galimybė, o struktūruotos išvestys gali apibrėžti rezultato įrašą. Funkcijos iškvietimo užklausa yra siūloma operacija, kurią turi atlikti prijungta programa, o tada grąžinti jos rezultatą. Agento užduočiai aiškiai apibrėžkite įrankio paskirtį ir išsaugokite tikrąjį rezultatą prieš prašydami modelio tęsti. Ištraukdami duomenis iš dokumento apibrėžkite laukus, priimtinas reikšmes ir tai, kaip turi būti vaizduojama trūkstama informacija.
Ši versija palaiko agentinį vaizdo įrašų supratimą. Pateikite aktualų įrašą ir nurodykite nagrinėtiną įvykį ar ryšį. Praktinė užduotis gali klausti, koks matomas veiksmas paaiškina būsenos pokytį, arba prašyti nuoseklaus įvykių aprašymo su įrodymais iš klipo. Vaizdai ir PDF puslapiai panašiai gali padėti atlikti vaizdinį ar dokumentų palyginimą. Išvestis išlieka tekstinė: interpretacija, ištraukti duomenys, kodas ar rašytinis paaiškinimas. Vaizdo įrašų, vaizdinių kūrinių ar kalbos generavimas priklauso atskiriems modelių profiliams.
Būtent Google 3.7 API lentelėje nurodyta 1 048 576 įvesties žetonų ir 65 536 išvesties žetonų, o savojo modelio kortelėje aprašomas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis. Rengdami įvestį įtraukite instrukcijas, ankstesnius pokalbio žingsnius ir pateiktą mediją. Gamintojo profiliui nurodytas paketinis apdorojimas ir podėliavimas, taip pat Flex ir Priority parinktys. Nepriklausomų užklausų rinkinyje išsaugokite šaltinių identifikatorius ir nuoseklų rezultato formatą, kad kiekvieną atsakymą būtų galima patikrinti pagal jo įvestį.
Galimi apribojimai apima haliucinacijas ir retkarčiais pasitaikantį lėtumą ar laukimo laiko viršijimą. Jo žinių riba yra 2026 m. kovas, o kai kurių sričių — 2025 m. sausis. Pateikite aktualią šaltinių medžiagą, kai išvada priklauso nuo naujesnių faktų. Naudinga šios versijos išskirtinė savybė yra dokumentuotas dėmesys programinės įrangos problemoms, dizaino laikymuisi ir samprotavimui apie vaizdo įrašus; šiuos rezultatus tikrinkite pagal tikrąjį maketą, kodą ar mediją, užuot konkrečiu pavadinimu įvardytą istorinį profilį pakeitę naujesnėmis funkcijomis.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukaspath.model | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gemini-3.7-flash | 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 | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaOpenAI Chat · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.015 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaAnthropic Messages · Baziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.015 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
set -eu\n: "${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-3.7-flash:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.7-flash:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.7-flash", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.7-flash", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.7-flash',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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash derina daugiarūšį samprotavimą su programavimu ir kelių žingsnių agentiniu darbu. Google 3.7 profilis akcentuoja tikslų dizaino maketų atkartojimą ir agentinį vaizdo įrašų supratimą su low, medium ir high samprotavimo lygiais. Jis priima tekstą ir mediją, grąžina tekstą, o dokumentuotos 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 3.7 Flash yra konkrečiu pavadinimu įvardytas Google daugiarūšio samprotavimo profilis programavimui, agentiniams darbo procesams ir kelių žingsnių vykdymui. Jis sukurtas Gemini 3.6 Flash pagrindu, papildant algoritminiais samprotavimo pakeitimais ir agentinio vaizdo įrašų supratimo palaikymu. Tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF gali sudaryti tekstinio rezultato šaltinio medžiagą. Naudingi rezultatai apima konkrečią kodo pataisą, dizaino maketo ir realizacijos palyginimą ar šaltiniais pagrįstą įrašo įvykių analizę.
3.7 kūrėjų vadove pabrėžiama geresnė atitiktis dizainui kuriant darbalaukio ir žiniatinklio sprendimus. Tokiai užduočiai pateikite numatytą maketą, aktualų šaltinio kodą ir matomą neatitiktį. Paprašykite palyginti konkrečius elementus, pavyzdžiui, tarpus, komponentų būsenas, teksto hierarchiją ar sąveikos elgseną. Dizaino palyginimui paprašykite neatitikčių tarp nustatymų skydelio maketo ir esamos jo realizacijos sąrašo, kiekvieną siūlomą pataisą susiejant su ekrano kopija ar šaltinio kodu. Rezultatas turi nurodyti, ką reikia keisti, tyliai neišplečiant dizaino už pateiktų reikalavimų ribų.
Programavimo darbo procesui nurodykite tikslą, esamą elgseną, aktualius failus ir apribojimus. Google pozicionuoja 3.7 programinės įrangos problemoms spręsti ir nesėkmingiems agento ciklams mažinti, tačiau naudinga peržiūra vis tiek tikrina tikrąjį pakeitimą ir validavimo rezultatą. Pokalbyje išlaikykite įrankiais gautų stebėjimų seką, kad vėlesnis žingsnis neprasidėtų nuo išgalvoto kodo bazės aprašymo. Galutinis rezultatas gali atskirti siūlomą pakeitimą nuo tokio, kuris patvirtintas prijungtos programos įrankiais.
Dokumentuoti mąstymo lygiai yra low, medium ir high, o numatytasis — medium. Low leidžia greičiau pateikti apibrėžtos apimties atsakymus, o high skirtas sudėtingam samprotavimui ir ilgesniam darbui su įrankiais. Gemini 3.7 Flash nepalaiko minimal mąstymo lygio. Todėl trumpai vienos sąsajos neatitikties analizei ir išsamiam kelių failų tyrimui reikia skirtingo pastangų pasirinkimo. Prieš prašydami ilgesnės samprotavimo ir veiksmų sekos, apibrėžkite galutinį artefaktą ir sąlygas, kurias jis turi atitikti.
Būtent šio modelio puslapyje nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, grindimas paieškos šaltiniais, grindimas Maps šaltiniais ir URL kontekstas. Computer Use pažymėtas kaip preliminariai prieinama galimybė, o struktūruotos išvestys gali apibrėžti rezultato įrašą. Funkcijos iškvietimo užklausa yra siūloma operacija, kurią turi atlikti prijungta programa, o tada grąžinti jos rezultatą. Agento užduočiai aiškiai apibrėžkite įrankio paskirtį ir išsaugokite tikrąjį rezultatą prieš prašydami modelio tęsti. Ištraukdami duomenis iš dokumento apibrėžkite laukus, priimtinas reikšmes ir tai, kaip turi būti vaizduojama trūkstama informacija.
Ši versija palaiko agentinį vaizdo įrašų supratimą. Pateikite aktualų įrašą ir nurodykite nagrinėtiną įvykį ar ryšį. Praktinė užduotis gali klausti, koks matomas veiksmas paaiškina būsenos pokytį, arba prašyti nuoseklaus įvykių aprašymo su įrodymais iš klipo. Vaizdai ir PDF puslapiai panašiai gali padėti atlikti vaizdinį ar dokumentų palyginimą. Išvestis išlieka tekstinė: interpretacija, ištraukti duomenys, kodas ar rašytinis paaiškinimas. Vaizdo įrašų, vaizdinių kūrinių ar kalbos generavimas priklauso atskiriems modelių profiliams.
Būtent Google 3.7 API lentelėje nurodyta 1 048 576 įvesties žetonų ir 65 536 išvesties žetonų, o savojo modelio kortelėje aprašomas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis. Rengdami įvestį įtraukite instrukcijas, ankstesnius pokalbio žingsnius ir pateiktą mediją. Gamintojo profiliui nurodytas paketinis apdorojimas ir podėliavimas, taip pat Flex ir Priority parinktys. Nepriklausomų užklausų rinkinyje išsaugokite šaltinių identifikatorius ir nuoseklų rezultato formatą, kad kiekvieną atsakymą būtų galima patikrinti pagal jo įvestį.
Galimi apribojimai apima haliucinacijas ir retkarčiais pasitaikantį lėtumą ar laukimo laiko viršijimą. Jo žinių riba yra 2026 m. kovas, o kai kurių sričių — 2025 m. sausis. Pateikite aktualią šaltinių medžiagą, kai išvada priklauso nuo naujesnių faktų. Naudinga šios versijos išskirtinė savybė yra dokumentuotas dėmesys programinės įrangos problemoms, dizaino laikymuisi ir samprotavimui apie vaizdo įrašus; šiuos rezultatus tikrinkite pagal tikrąjį maketą, kodą ar mediją, užuot konkrečiu pavadinimu įvardytą istorinį profilį pakeitę naujesnėmis funkcijomis.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gemini-3.7-flash | 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.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.015 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.7-flash","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-3.7-flash", 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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash derina daugiarūšį samprotavimą su programavimu ir kelių žingsnių agentiniu darbu. Google 3.7 profilis akcentuoja tikslų dizaino maketų atkartojimą ir agentinį vaizdo įrašų supratimą su low, medium ir high samprotavimo lygiais. Jis priima tekstą ir mediją, grąžina tekstą, o dokumentuotos 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 3.7 Flash yra konkrečiu pavadinimu įvardytas Google daugiarūšio samprotavimo profilis programavimui, agentiniams darbo procesams ir kelių žingsnių vykdymui. Jis sukurtas Gemini 3.6 Flash pagrindu, papildant algoritminiais samprotavimo pakeitimais ir agentinio vaizdo įrašų supratimo palaikymu. Tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF gali sudaryti tekstinio rezultato šaltinio medžiagą. Naudingi rezultatai apima konkrečią kodo pataisą, dizaino maketo ir realizacijos palyginimą ar šaltiniais pagrįstą įrašo įvykių analizę.
3.7 kūrėjų vadove pabrėžiama geresnė atitiktis dizainui kuriant darbalaukio ir žiniatinklio sprendimus. Tokiai užduočiai pateikite numatytą maketą, aktualų šaltinio kodą ir matomą neatitiktį. Paprašykite palyginti konkrečius elementus, pavyzdžiui, tarpus, komponentų būsenas, teksto hierarchiją ar sąveikos elgseną. Dizaino palyginimui paprašykite neatitikčių tarp nustatymų skydelio maketo ir esamos jo realizacijos sąrašo, kiekvieną siūlomą pataisą susiejant su ekrano kopija ar šaltinio kodu. Rezultatas turi nurodyti, ką reikia keisti, tyliai neišplečiant dizaino už pateiktų reikalavimų ribų.
Programavimo darbo procesui nurodykite tikslą, esamą elgseną, aktualius failus ir apribojimus. Google pozicionuoja 3.7 programinės įrangos problemoms spręsti ir nesėkmingiems agento ciklams mažinti, tačiau naudinga peržiūra vis tiek tikrina tikrąjį pakeitimą ir validavimo rezultatą. Pokalbyje išlaikykite įrankiais gautų stebėjimų seką, kad vėlesnis žingsnis neprasidėtų nuo išgalvoto kodo bazės aprašymo. Galutinis rezultatas gali atskirti siūlomą pakeitimą nuo tokio, kuris patvirtintas prijungtos programos įrankiais.
Dokumentuoti mąstymo lygiai yra low, medium ir high, o numatytasis — medium. Low leidžia greičiau pateikti apibrėžtos apimties atsakymus, o high skirtas sudėtingam samprotavimui ir ilgesniam darbui su įrankiais. Gemini 3.7 Flash nepalaiko minimal mąstymo lygio. Todėl trumpai vienos sąsajos neatitikties analizei ir išsamiam kelių failų tyrimui reikia skirtingo pastangų pasirinkimo. Prieš prašydami ilgesnės samprotavimo ir veiksmų sekos, apibrėžkite galutinį artefaktą ir sąlygas, kurias jis turi atitikti.
Būtent šio modelio puslapyje nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, grindimas paieškos šaltiniais, grindimas Maps šaltiniais ir URL kontekstas. Computer Use pažymėtas kaip preliminariai prieinama galimybė, o struktūruotos išvestys gali apibrėžti rezultato įrašą. Funkcijos iškvietimo užklausa yra siūloma operacija, kurią turi atlikti prijungta programa, o tada grąžinti jos rezultatą. Agento užduočiai aiškiai apibrėžkite įrankio paskirtį ir išsaugokite tikrąjį rezultatą prieš prašydami modelio tęsti. Ištraukdami duomenis iš dokumento apibrėžkite laukus, priimtinas reikšmes ir tai, kaip turi būti vaizduojama trūkstama informacija.
Ši versija palaiko agentinį vaizdo įrašų supratimą. Pateikite aktualų įrašą ir nurodykite nagrinėtiną įvykį ar ryšį. Praktinė užduotis gali klausti, koks matomas veiksmas paaiškina būsenos pokytį, arba prašyti nuoseklaus įvykių aprašymo su įrodymais iš klipo. Vaizdai ir PDF puslapiai panašiai gali padėti atlikti vaizdinį ar dokumentų palyginimą. Išvestis išlieka tekstinė: interpretacija, ištraukti duomenys, kodas ar rašytinis paaiškinimas. Vaizdo įrašų, vaizdinių kūrinių ar kalbos generavimas priklauso atskiriems modelių profiliams.
Būtent Google 3.7 API lentelėje nurodyta 1 048 576 įvesties žetonų ir 65 536 išvesties žetonų, o savojo modelio kortelėje aprašomas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis. Rengdami įvestį įtraukite instrukcijas, ankstesnius pokalbio žingsnius ir pateiktą mediją. Gamintojo profiliui nurodytas paketinis apdorojimas ir podėliavimas, taip pat Flex ir Priority parinktys. Nepriklausomų užklausų rinkinyje išsaugokite šaltinių identifikatorius ir nuoseklų rezultato formatą, kad kiekvieną atsakymą būtų galima patikrinti pagal jo įvestį.
Galimi apribojimai apima haliucinacijas ir retkarčiais pasitaikantį lėtumą ar laukimo laiko viršijimą. Jo žinių riba yra 2026 m. kovas, o kai kurių sričių — 2025 m. sausis. Pateikite aktualią šaltinių medžiagą, kai išvada priklauso nuo naujesnių faktų. Naudinga šios versijos išskirtinė savybė yra dokumentuotas dėmesys programinės įrangos problemoms, dizaino laikymuisi ir samprotavimui apie vaizdo įrašus; šiuos rezultatus tikrinkite pagal tikrąjį maketą, kodą ar mediją, užuot konkrečiu pavadinimu įvardytą istorinį profilį pakeitę naujesnėmis funkcijomis.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos gemini-3.7-flash | 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.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.015 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "gemini-3.7-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.7-flash', '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-3.7-flash', '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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
google/gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash derina daugiarūšį samprotavimą su programavimu ir kelių žingsnių agentiniu darbu. Google 3.7 profilis akcentuoja tikslų dizaino maketų atkartojimą ir agentinį vaizdo įrašų supratimą su low, medium ir high samprotavimo lygiais. Jis priima tekstą ir mediją, grąžina tekstą, o dokumentuotos 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 3.7 Flash yra konkrečiu pavadinimu įvardytas Google daugiarūšio samprotavimo profilis programavimui, agentiniams darbo procesams ir kelių žingsnių vykdymui. Jis sukurtas Gemini 3.6 Flash pagrindu, papildant algoritminiais samprotavimo pakeitimais ir agentinio vaizdo įrašų supratimo palaikymu. Tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF gali sudaryti tekstinio rezultato šaltinio medžiagą. Naudingi rezultatai apima konkrečią kodo pataisą, dizaino maketo ir realizacijos palyginimą ar šaltiniais pagrįstą įrašo įvykių analizę.
3.7 kūrėjų vadove pabrėžiama geresnė atitiktis dizainui kuriant darbalaukio ir žiniatinklio sprendimus. Tokiai užduočiai pateikite numatytą maketą, aktualų šaltinio kodą ir matomą neatitiktį. Paprašykite palyginti konkrečius elementus, pavyzdžiui, tarpus, komponentų būsenas, teksto hierarchiją ar sąveikos elgseną. Dizaino palyginimui paprašykite neatitikčių tarp nustatymų skydelio maketo ir esamos jo realizacijos sąrašo, kiekvieną siūlomą pataisą susiejant su ekrano kopija ar šaltinio kodu. Rezultatas turi nurodyti, ką reikia keisti, tyliai neišplečiant dizaino už pateiktų reikalavimų ribų.
Programavimo darbo procesui nurodykite tikslą, esamą elgseną, aktualius failus ir apribojimus. Google pozicionuoja 3.7 programinės įrangos problemoms spręsti ir nesėkmingiems agento ciklams mažinti, tačiau naudinga peržiūra vis tiek tikrina tikrąjį pakeitimą ir validavimo rezultatą. Pokalbyje išlaikykite įrankiais gautų stebėjimų seką, kad vėlesnis žingsnis neprasidėtų nuo išgalvoto kodo bazės aprašymo. Galutinis rezultatas gali atskirti siūlomą pakeitimą nuo tokio, kuris patvirtintas prijungtos programos įrankiais.
Dokumentuoti mąstymo lygiai yra low, medium ir high, o numatytasis — medium. Low leidžia greičiau pateikti apibrėžtos apimties atsakymus, o high skirtas sudėtingam samprotavimui ir ilgesniam darbui su įrankiais. Gemini 3.7 Flash nepalaiko minimal mąstymo lygio. Todėl trumpai vienos sąsajos neatitikties analizei ir išsamiam kelių failų tyrimui reikia skirtingo pastangų pasirinkimo. Prieš prašydami ilgesnės samprotavimo ir veiksmų sekos, apibrėžkite galutinį artefaktą ir sąlygas, kurias jis turi atitikti.
Būtent šio modelio puslapyje nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, grindimas paieškos šaltiniais, grindimas Maps šaltiniais ir URL kontekstas. Computer Use pažymėtas kaip preliminariai prieinama galimybė, o struktūruotos išvestys gali apibrėžti rezultato įrašą. Funkcijos iškvietimo užklausa yra siūloma operacija, kurią turi atlikti prijungta programa, o tada grąžinti jos rezultatą. Agento užduočiai aiškiai apibrėžkite įrankio paskirtį ir išsaugokite tikrąjį rezultatą prieš prašydami modelio tęsti. Ištraukdami duomenis iš dokumento apibrėžkite laukus, priimtinas reikšmes ir tai, kaip turi būti vaizduojama trūkstama informacija.
Ši versija palaiko agentinį vaizdo įrašų supratimą. Pateikite aktualų įrašą ir nurodykite nagrinėtiną įvykį ar ryšį. Praktinė užduotis gali klausti, koks matomas veiksmas paaiškina būsenos pokytį, arba prašyti nuoseklaus įvykių aprašymo su įrodymais iš klipo. Vaizdai ir PDF puslapiai panašiai gali padėti atlikti vaizdinį ar dokumentų palyginimą. Išvestis išlieka tekstinė: interpretacija, ištraukti duomenys, kodas ar rašytinis paaiškinimas. Vaizdo įrašų, vaizdinių kūrinių ar kalbos generavimas priklauso atskiriems modelių profiliams.
Būtent Google 3.7 API lentelėje nurodyta 1 048 576 įvesties žetonų ir 65 536 išvesties žetonų, o savojo modelio kortelėje aprašomas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis. Rengdami įvestį įtraukite instrukcijas, ankstesnius pokalbio žingsnius ir pateiktą mediją. Gamintojo profiliui nurodytas paketinis apdorojimas ir podėliavimas, taip pat Flex ir Priority parinktys. Nepriklausomų užklausų rinkinyje išsaugokite šaltinių identifikatorius ir nuoseklų rezultato formatą, kad kiekvieną atsakymą būtų galima patikrinti pagal jo įvestį.
Galimi apribojimai apima haliucinacijas ir retkarčiais pasitaikantį lėtumą ar laukimo laiko viršijimą. Jo žinių riba yra 2026 m. kovas, o kai kurių sričių — 2025 m. sausis. Pateikite aktualią šaltinių medžiagą, kai išvada priklauso nuo naujesnių faktų. Naudinga šios versijos išskirtinė savybė yra dokumentuotas dėmesys programinės įrangos problemoms, dizaino laikymuisi ir samprotavimui apie vaizdo įrašus; šiuos rezultatus tikrinkite pagal tikrąjį maketą, kodą ar mediją, užuot konkrečiu pavadinimu įvardytą istorinį profilį pakeitę naujesnėmis funkcijomis.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos google/gemini-3.7-flash | 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.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.015 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.7-flash", "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-3.7-flash',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-3.7-flash',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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
google/gemini-3.7-flashGemini 3.7 Flash derina daugiarūšį samprotavimą su programavimu ir kelių žingsnių agentiniu darbu. Google 3.7 profilis akcentuoja tikslų dizaino maketų atkartojimą ir agentinį vaizdo įrašų supratimą su low, medium ir high samprotavimo lygiais. Jis priima tekstą ir mediją, grąžina tekstą, o dokumentuotos 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 3.7 Flash yra konkrečiu pavadinimu įvardytas Google daugiarūšio samprotavimo profilis programavimui, agentiniams darbo procesams ir kelių žingsnių vykdymui. Jis sukurtas Gemini 3.6 Flash pagrindu, papildant algoritminiais samprotavimo pakeitimais ir agentinio vaizdo įrašų supratimo palaikymu. Tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir PDF gali sudaryti tekstinio rezultato šaltinio medžiagą. Naudingi rezultatai apima konkrečią kodo pataisą, dizaino maketo ir realizacijos palyginimą ar šaltiniais pagrįstą įrašo įvykių analizę.
3.7 kūrėjų vadove pabrėžiama geresnė atitiktis dizainui kuriant darbalaukio ir žiniatinklio sprendimus. Tokiai užduočiai pateikite numatytą maketą, aktualų šaltinio kodą ir matomą neatitiktį. Paprašykite palyginti konkrečius elementus, pavyzdžiui, tarpus, komponentų būsenas, teksto hierarchiją ar sąveikos elgseną. Dizaino palyginimui paprašykite neatitikčių tarp nustatymų skydelio maketo ir esamos jo realizacijos sąrašo, kiekvieną siūlomą pataisą susiejant su ekrano kopija ar šaltinio kodu. Rezultatas turi nurodyti, ką reikia keisti, tyliai neišplečiant dizaino už pateiktų reikalavimų ribų.
Programavimo darbo procesui nurodykite tikslą, esamą elgseną, aktualius failus ir apribojimus. Google pozicionuoja 3.7 programinės įrangos problemoms spręsti ir nesėkmingiems agento ciklams mažinti, tačiau naudinga peržiūra vis tiek tikrina tikrąjį pakeitimą ir validavimo rezultatą. Pokalbyje išlaikykite įrankiais gautų stebėjimų seką, kad vėlesnis žingsnis neprasidėtų nuo išgalvoto kodo bazės aprašymo. Galutinis rezultatas gali atskirti siūlomą pakeitimą nuo tokio, kuris patvirtintas prijungtos programos įrankiais.
Dokumentuoti mąstymo lygiai yra low, medium ir high, o numatytasis — medium. Low leidžia greičiau pateikti apibrėžtos apimties atsakymus, o high skirtas sudėtingam samprotavimui ir ilgesniam darbui su įrankiais. Gemini 3.7 Flash nepalaiko minimal mąstymo lygio. Todėl trumpai vienos sąsajos neatitikties analizei ir išsamiam kelių failų tyrimui reikia skirtingo pastangų pasirinkimo. Prieš prašydami ilgesnės samprotavimo ir veiksmų sekos, apibrėžkite galutinį artefaktą ir sąlygas, kurias jis turi atitikti.
Būtent šio modelio puslapyje nurodyti funkcijų iškvietimas, kodo vykdymas, failų paieška, grindimas paieškos šaltiniais, grindimas Maps šaltiniais ir URL kontekstas. Computer Use pažymėtas kaip preliminariai prieinama galimybė, o struktūruotos išvestys gali apibrėžti rezultato įrašą. Funkcijos iškvietimo užklausa yra siūloma operacija, kurią turi atlikti prijungta programa, o tada grąžinti jos rezultatą. Agento užduočiai aiškiai apibrėžkite įrankio paskirtį ir išsaugokite tikrąjį rezultatą prieš prašydami modelio tęsti. Ištraukdami duomenis iš dokumento apibrėžkite laukus, priimtinas reikšmes ir tai, kaip turi būti vaizduojama trūkstama informacija.
Ši versija palaiko agentinį vaizdo įrašų supratimą. Pateikite aktualų įrašą ir nurodykite nagrinėtiną įvykį ar ryšį. Praktinė užduotis gali klausti, koks matomas veiksmas paaiškina būsenos pokytį, arba prašyti nuoseklaus įvykių aprašymo su įrodymais iš klipo. Vaizdai ir PDF puslapiai panašiai gali padėti atlikti vaizdinį ar dokumentų palyginimą. Išvestis išlieka tekstinė: interpretacija, ištraukti duomenys, kodas ar rašytinis paaiškinimas. Vaizdo įrašų, vaizdinių kūrinių ar kalbos generavimas priklauso atskiriems modelių profiliams.
Būtent Google 3.7 API lentelėje nurodyta 1 048 576 įvesties žetonų ir 65 536 išvesties žetonų, o savojo modelio kortelėje aprašomas iki 1M kontekstas ir 64K tekstinė išvestis. Rengdami įvestį įtraukite instrukcijas, ankstesnius pokalbio žingsnius ir pateiktą mediją. Gamintojo profiliui nurodytas paketinis apdorojimas ir podėliavimas, taip pat Flex ir Priority parinktys. Nepriklausomų užklausų rinkinyje išsaugokite šaltinių identifikatorius ir nuoseklų rezultato formatą, kad kiekvieną atsakymą būtų galima patikrinti pagal jo įvestį.
Galimi apribojimai apima haliucinacijas ir retkarčiais pasitaikantį lėtumą ar laukimo laiko viršijimą. Jo žinių riba yra 2026 m. kovas, o kai kurių sričių — 2025 m. sausis. Pateikite aktualią šaltinių medžiagą, kai išvada priklauso nuo naujesnių faktų. Naudinga šios versijos išskirtinė savybė yra dokumentuotas dėmesys programinės įrangos problemoms, dizaino laikymuisi ir samprotavimui apie vaizdo įrašus; šiuos rezultatus tikrinkite pagal tikrąjį maketą, kodą ar mediją, užuot konkrečiu pavadinimu įvardytą istorinį profilį pakeitę naujesnėmis funkcijomis.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos google/gemini-3.7-flash | 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.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Mokestis |
|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.003 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.015 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "google/gemini-3.7-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3.7-flash', '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-3.7-flash', '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-3.7-flash
Ailoot Ultra gemini-3.7-flash, google/gemini-3.7-flash
/chat/completions
Techninis pavyzdys anglų kalba
Match a written panel specification\n\nCompare this panel specification with its CSS. Specification: title above the form; labels remain visible; error text appears below its field. CSS: .panel{display:flex;flex-direction:column-reverse} .field label{display:none}. Explain the mismatches and propose the smallest CSS and markup corrections. Give inspection checks for normal and error states using the supplied written requirements.A mismatch list, focused CSS/markup changes and normal/error-state inspection checks.Check that each proposed change maps to a stated requirement without redesigning other elements.